记录一下anaconda/pycharm配置过程
Why Anaconda?
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
Package Management: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
Virtual Env: 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
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Commands
# 创建一个名为python3的环境，指定Python版本是3.6
conda create --name python3 python=3.6
# 安装好后，使用activate激活某个环境
source activate python3 # for Linux & Mac
# Finding Anaconda Python interpreter path
which python
# 此时，再次输入
python --version
# 如果想返回默认环境，运行
source deactivate
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python3 --all
conda包管理
# 安装scipy
conda install scipy
# 安装coremltools (只支持py2)
pip install -U coremltools
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
conda的一些常用操作如下
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python3
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python3 numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n python3 numpy
# 删除package
conda remove -n python3 numpy
coremltools:[pip install -U git+https://github.com/apple/coremltools.git]
