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Configuração do Anaconda

Documentação

A interface com o Anaconda é feita através de um programa de linha de comando chamado conda. Vale a pena dar uma olhada na sua documentação.

Atualização

A primeira coisa a fazer é atualizar o sistema. Isto pode e deve ser feito periodicamente. Abra uma janela de comando que foi instalada com o conda e digite

conda update --all

Ambientes

O Anaconda trabalha com ambientes isolados, nos quais você pode ter versões diferentes do Python e de módulos. Inicialmente é criado um ambiente default (base), como você pode verificar com

conda info --envs

Vamos criar um ambiente para o curso. Você pode escolher que pacotes quer instalar neste ambiente durante sua criação, e inclusive pode escolher a versão do Python que deseja neste ambiente, vamos deixar o ambiente vazio e ir colocando os pacotes de acordo com a necessidade.

Você pode escolher o nome que quiser para o ambiente, e criar quantos quiser, mas, por uniformidade no curso, recomendo que seja criado com o nome dado no comando abaixo.

conda create --name progpar

Precisamos ativar este ambiente, que se torna o ambiente padrão até que seja desativado.

conda activate progpar

Para desativar este ambiente, basta digitar

conda deactivate

Ou simplestemente fechar a janela de comandos.

Ambiente de Desenvolvimento Integrado

Vamos instalar uma série de pacotes para desenvolvimento em Python e programação paralela, de acordo com a necessidade. Vamos ativar o ambiente caso necessário, e instalar, inicialmente, um ambiente integrado de desenvolvimento (que no fim nem vamos usar muito) que é relativamente familiar para usuários de Matlab.

conda activate progpar
conta install  spyder

Não se espante com a quantidade de coisas que são instaladas como dependências.

Pacotes Necessários

Para programação científica, por enquanto, precisamos pelo menos instalar os pacotes mostrados a seguir.

conda install  numpy
conda install  matplotlib

Teste Rápido

Abra o spyder, digite o programa a seguir e execute.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(101)
y = x**2/(100*100)

plt.plot(x, y)