京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库和开发工具,为数据科学、机器学习等领域的学习者和从业者提供了极大便利。如果你正准备投身 Python 课程学习,那么正确安装 Anaconda 就是关键的第一步。本文将详细且清晰地为你介绍在 Windows 系统和 MacOS 系统下的 Anaconda 安装教程,让你轻松搞定安装难题,快速开启 Python 学习之旅。
注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装
第①步 在清华大学镜像下载Anaconda安装包。
下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

下载完成之后,双击下图所示的exe安装文件

第②步 点击Next进行下一步安装

第③步 同意协议,选择I Agree

第④步 选择用户,如果是多用户的选择All Users

第⑤步 指定安装路径,点击Next

第⑥步 这里先不用选第一个选项:Add Anaconda3 to the System PATH environment variable,只勾选第二个Register。推荐安装之后手动配置系统变量System PATH environment,避免配置导致后期使用上的问题。

第⑦步 需要静等一会儿!看到Completed即表示安装完成,后面连续点击Next即可

有时候在安装好Anaconda后,在cmd黑色命令窗口使用一些命令时依然会出现类似:
'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。
这样的情况大部分是因为在安装的时候,没有勾选将Anaconda环境变量路径自动加入到系统的环境变量中或者有的时候勾选了自动添加也没有设置成功
步骤如下:
进入"我的电脑"-右键-属性-高级系统设置-高级-环境变量
第 ① 步 点击环境变量

第 ② 步 点击环境变量的系统变量里面的"Path"

第 ③ 步 在path中加入你电脑系统安装的Anaconda对应的path环境路径
根据自己的安装路径填写以下3个,示意图中是在默认位置安装的,自选安装路径的话,path路径前面部分不一样,后面部分一样,也是以Anaconda3, Anaconda3Librarybin, Anaconda3Scripts 这样结尾的。
添加以下路径到环境变量中去:(以默认的安装路径为例)
C:ProgramDataAnaconda3
C:ProgramDataAnaconda3Scripts
C:ProgramDataAnaconda3Librarybin

第 ④ 步 然后确定,确定,一路按确定,这样环境就配置完成了。
补充 怎么找我的Anaconda环境变量Path路径文件?
方法如下:
① 对"jupyter notebook"的快捷方式右击--属性

② 然后点击**"打开文件所在位置"**,此时弹出的地址就有我们要的文件路径

③ 鼠标上滑,就可以看到我们要的Anaconda的Path路径对应的文件夹了

如果是老版的win系统,创建环境变量
添加文件路径,需要用英文的分号进行分隔
比如:
我选在变量值前面添加环境变量
C:ProgramDataAnaconda3;C:ProgramDataAnaconda3Librarybin;连接原来的存在的变量值
这里我是举了一个例子,需要根据自己的实际安装路径添加哦

第 ① 步:在清华大学镜像下载地址下载安装包:[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/%3FC%3DM%26O%3DD =400x)

第 ② 步:打开终端执行命令:bash /Users/fty/Downloads/Anaconda3-2023.09-0-MacOSX-x86_64.sh

第 ③ 步:执行上一步后,就会显示welcome,然后根据它的提示,需要enter的时候就按回车

第 ④ 步:一路回车……直到看到下图提示,输入yes,回车。注意:这里会有一个提示就是安装的路径。

第 ⑤ 步:输入enter

第 ⑥ 步:继续输入yes,回车

第 ⑦ 步:看见**“Thank you for installing Anaconda3!**”表明安装成功啦~~~

输入conda info 测试

掌握了 Anaconda 的安装方法,就为你学习 Python 课程打下了坚实的基础。在后续的 Python 学习过程中,Anaconda 集成的丰富库和工具将助力你更高效地学习和实践,无论是数据分析、机器学习,还是其他 Python 应用领域,都能轻松应对。现在就行动起来,安装好 Anaconda,开启你的 Python 编程精彩之旅吧!

课程学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3429?targetId=5724&preview=0
数据分析,未来已来,免费的学习机会不容错过,期待在课程中与你一同开启数据洞察新世界
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07