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- 目前版本2019.07 (32-bit)
- 更新日期2019-08-01
- 檔案大小361 MB
- 檔案名稱Anaconda2-2019.07-Windows-x86.exe
- 作業系統Windows 7 64 / Windows 8 64 / Windows 10 64 / Windows 11
- 支援語系English
- 授權型式開源軟體
- 開發商 Anaconda, Inc.
- 軟體分類Windows 軟體 / 開發者工具
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編輯短評
Anaconda 3 是一款開源的開發者工具，旨在簡化 Python 與 R 語言在資料科學與機器學習方面的部署流程。它被視為業界標準，能讓使用者快速取得大量相關套件，並透過 Conda 有效管理函式庫、依賴關係與環境。由於擁有龐大的全球用戶群且長期維護更新，它是目前進行數據分析與模型訓練的主流首選工具。
這套軟體適合需要開發機器學習或深度學習模型的資料科學家，在單機環境下進行測試與訓練時非常方便。相較於其他類別的開發者工具，它更專注於數據分析的生態系整合。使用者需留意此版本僅提供英文介面，且支援 Windows 與 macOS 等平台。若需要下載一套完整的數據科學工作環境，它是比單獨安裝語言環境更便捷的選擇。
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軟體介紹
開源版的 Anaconda（前身為 Anaconda Distribution）是在 Linux、Windows 與 macOS 上執行 Python/R 資料科學與機器學習的最簡單方式。
全球超過 1,500 萬名使用者，它是在單一機器上開發、測試與訓練的業界標準，讓個別資料科學家能夠：
由 Anaconda Inc. 開發與維護，此發行版旨在為 Python 與 R 程式設計提供一個強大且靈活的環境。
它預先搭載了各式各樣的函式庫、工具與套件，使其成為從事資料分析、機器學習、科學運算等領域人士的理想選擇。
直接從平台操作，無需 DevOps 介入，資料科學家即可快速將 AI 與機器學習模型開發並部署到正式環境。
Anaconda Python 提供了輕鬆達成以下工作的工具：
Conda 是一個開源系統，用於管理套件與環境，相容於 Windows、macOS 與 Linux 作業系統。
這款多功能工具提供套件及其相關相依性的快速安裝、執行與更新。此外，Conda 還提供輕鬆建立、儲存、載入與切換本機各種環境的能力。
它最初是為 Python 專案設計，但也能為多種程式語言打包與發佈軟體。
主要特色
Conda 套件管理器：Anaconda 的 Conda 套件管理器簡化了套件安裝、相依性管理與版本控制。它允許使用者為不同專案建立隔離環境，確保相依性不會衝突。
豐富的函式庫生態系：此發行版內含超過 1,500 個資料科學套件，包括熱門的 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 與 scikit-learn。如此龐大的函式庫生態系減少了手動安裝的需求。
Jupyter Notebook 整合：它與 Jupyter Notebook 無縫整合，提供一個互動且視覺化的環境，用於程式碼開發、資料探索與文件撰寫。
IDE 整合：可與 Visual Studio Code、PyCharm 與 JupyterLab 等熱門整合開發環境（IDE）整合，提升開發體驗。
資料視覺化工具：內含 Seaborn 與 Bokeh 等資料視覺化工具，讓建立資訊豐富的圖表更加容易。
機器學習框架：支援 TensorFlow、Keras 與 PyTorch 等熱門機器學習框架，讓使用者能輕鬆建立與訓練複雜模型。
雲端整合：使用者可透過 Anaconda Cloud 或 Anaconda Enterprise 將專案無縫部署到 AWS、Microsoft Azure 與 Google Cloud 等雲端平台。
使用者介面
它主要依賴命令列介面進行套件管理與環境設定。不過，它也為某些任務提供使用者友善的圖形介面，例如 Anaconda Navigator。
Anaconda Navigator 是一個桌面圖形使用者介面，讓使用者輕鬆管理套件、環境與專案。雖然命令列介面提供更多控制，但 Anaconda Navigator 簡化了常見任務，讓不同專業程度的使用者都能上手。
安裝與設定
前往官方網站或 FileHorse 下載適合您作業系統（Windows、macOS 或 Linux）的安裝程式。
依照安裝指示操作，通常包括接受授權協議、選擇安裝位置，以及將應用程式加入系統的 PATH。
安裝完成後，開啟 Anaconda Navigator（如果您偏好圖形介面）或使用命令列介面來建立與管理環境、安裝套件，以及執行 Jupyter notebooks。
使用方式
建立環境：使用 conda create 指令為您的專案建立隔離環境。這有助於避免套件與相依性之間的衝突。
啟動環境：使用 conda activate environment_name 啟動環境，以在特定專案的環境中工作。
安裝套件：使用 conda install package_name 安裝套件。它會自動處理相依性。
啟動 Jupyter Notebook：在啟動的環境中執行 Jupyter Notebook 來啟動它。然後您就可以為專案建立並執行 Python notebooks。
探索文件：其網站提供詳盡的文件與教學，可協助您開始進行資料科學與機器學習任務。
常見問題
Anaconda 是免費的嗎？
是的，此程式是免費且開源的。不過，Anaconda Inc. 也提供付費版本 Anaconda Enterprise，提供額外功能與支援。
我可以將 Anaconda Distribution 用於 Python 與 R 以外的語言嗎？
雖然此應用程式主要以 Python 與 R 聞名，但您可以為其他程式語言建立獨立環境來使用它。
如何在 Anaconda 中更新套件？
您可以使用 conda update package_name 指令更新套件。若要更新環境中的所有套件，請使用 conda update --all。
Anaconda 支援深度學習的 GPU 加速嗎？
是的，它支援 TensorFlow 與 PyTorch 等深度學習框架的 GPU 加速。您需要安裝這些函式庫的 GPU 版本。
我可以與他人分享我的 Anaconda 環境嗎？
可以，您可以使用 conda env export > environment.yml 將環境規格匯出為 YAML 檔案。其他人隨後可使用此檔案透過 conda env create -f environment.yml 重建環境。
最新消息 - Anaconda Distribution 2025.12（最新版本）
此應用程式本身是免費的。不過，Anaconda Inc. 提供商業產品與服務，例如 Anaconda Enterprise，這是一個專為企業級資料科學與機器學習營運設計的付費平台。
Anaconda Distribution 對個人使用者、學生以及員工人數少於 200 人且年營收低於 100 萬美元的組織免費。
Anaconda Enterprise 的定價會根據您組織的規模與特定需求而有所不同，因此您應直接聯絡 Anaconda Inc. 取得報價。
PRO 方案 - 每月 $25（每人）
建置 Python 應用程式的從業人員
具有進階安全需求的團隊
它仍是資料科學與機器學習領域的強大工具。其龐大的函式庫生態系、穩健的套件管理，以及與 Jupyter Notebook 的無縫整合，使其成為初學者與專家的首選。
雖然安裝體積可能對磁碟空間有限的人來說是個缺點，但優點遠超過這個小不便。
無論您是資料科學家、機器學習工程師，或只是 Python 愛好者，Anaconda 都是建立與管理資料科學專案的必備工具。憑藉支援性的社群與詳盡的文件，您將找到在資料驅動工作中脫穎而出所需的資源。
另有提供：下載 Anaconda for Mac
下載 Anaconda 最新版本 為什麼此應用程式發佈在 FileHorse 上？（更多資訊）
全球超過 1,500 萬名使用者，它是在單一機器上開發、測試與訓練的業界標準，讓個別資料科學家能夠：
- 快速下載 1,500+ 個 Python/R 資料科學套件
- 使用 Conda 管理函式庫、相依性與環境
- 使用 sci-kit-learn、TensorFlow 與 Theano 開發並訓練機器學習與深度學習模型
- 使用 Dask、NumPy、pandas 與 Numba 進行具擴充性與高效能的資料分析
- 使用 Matplotlib、Bokeh、Datashader 與 Holoviews 視覺化結果
由 Anaconda Inc. 開發與維護，此發行版旨在為 Python 與 R 程式設計提供一個強大且靈活的環境。
它預先搭載了各式各樣的函式庫、工具與套件，使其成為從事資料分析、機器學習、科學運算等領域人士的理想選擇。
直接從平台操作，無需 DevOps 介入，資料科學家即可快速將 AI 與機器學習模型開發並部署到正式環境。
Anaconda Python 提供了輕鬆達成以下工作的工具：
- 從檔案、資料庫與資料湖收集資料
- 使用 Conda 管理環境（所有套件相依性在下載時即已處理完畢）
- 分享、協作與重現專案
- 一鍵將專案部署到正式環境
Conda 是一個開源系統，用於管理套件與環境，相容於 Windows、macOS 與 Linux 作業系統。
這款多功能工具提供套件及其相關相依性的快速安裝、執行與更新。此外，Conda 還提供輕鬆建立、儲存、載入與切換本機各種環境的能力。
它最初是為 Python 專案設計，但也能為多種程式語言打包與發佈軟體。
主要特色
Conda 套件管理器：Anaconda 的 Conda 套件管理器簡化了套件安裝、相依性管理與版本控制。它允許使用者為不同專案建立隔離環境，確保相依性不會衝突。
豐富的函式庫生態系：此發行版內含超過 1,500 個資料科學套件，包括熱門的 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 與 scikit-learn。如此龐大的函式庫生態系減少了手動安裝的需求。
Jupyter Notebook 整合：它與 Jupyter Notebook 無縫整合，提供一個互動且視覺化的環境，用於程式碼開發、資料探索與文件撰寫。
IDE 整合：可與 Visual Studio Code、PyCharm 與 JupyterLab 等熱門整合開發環境（IDE）整合，提升開發體驗。
資料視覺化工具：內含 Seaborn 與 Bokeh 等資料視覺化工具，讓建立資訊豐富的圖表更加容易。
機器學習框架：支援 TensorFlow、Keras 與 PyTorch 等熱門機器學習框架，讓使用者能輕鬆建立與訓練複雜模型。
雲端整合：使用者可透過 Anaconda Cloud 或 Anaconda Enterprise 將專案無縫部署到 AWS、Microsoft Azure 與 Google Cloud 等雲端平台。
使用者介面
它主要依賴命令列介面進行套件管理與環境設定。不過，它也為某些任務提供使用者友善的圖形介面，例如 Anaconda Navigator。
Anaconda Navigator 是一個桌面圖形使用者介面，讓使用者輕鬆管理套件、環境與專案。雖然命令列介面提供更多控制，但 Anaconda Navigator 簡化了常見任務，讓不同專業程度的使用者都能上手。
安裝與設定
前往官方網站或 FileHorse 下載適合您作業系統（Windows、macOS 或 Linux）的安裝程式。
依照安裝指示操作，通常包括接受授權協議、選擇安裝位置，以及將應用程式加入系統的 PATH。
安裝完成後，開啟 Anaconda Navigator（如果您偏好圖形介面）或使用命令列介面來建立與管理環境、安裝套件，以及執行 Jupyter notebooks。
使用方式
建立環境：使用 conda create 指令為您的專案建立隔離環境。這有助於避免套件與相依性之間的衝突。
啟動環境：使用 conda activate environment_name 啟動環境，以在特定專案的環境中工作。
安裝套件：使用 conda install package_name 安裝套件。它會自動處理相依性。
啟動 Jupyter Notebook：在啟動的環境中執行 Jupyter Notebook 來啟動它。然後您就可以為專案建立並執行 Python notebooks。
探索文件：其網站提供詳盡的文件與教學，可協助您開始進行資料科學與機器學習任務。
常見問題
Anaconda 是免費的嗎？
是的，此程式是免費且開源的。不過，Anaconda Inc. 也提供付費版本 Anaconda Enterprise，提供額外功能與支援。
我可以將 Anaconda Distribution 用於 Python 與 R 以外的語言嗎？
雖然此應用程式主要以 Python 與 R 聞名，但您可以為其他程式語言建立獨立環境來使用它。
如何在 Anaconda 中更新套件？
您可以使用 conda update package_name 指令更新套件。若要更新環境中的所有套件，請使用 conda update --all。
Anaconda 支援深度學習的 GPU 加速嗎？
是的，它支援 TensorFlow 與 PyTorch 等深度學習框架的 GPU 加速。您需要安裝這些函式庫的 GPU 版本。
我可以與他人分享我的 Anaconda 環境嗎？
可以，您可以使用 conda env export > environment.yml 將環境規格匯出為 YAML 檔案。其他人隨後可使用此檔案透過 conda env create -f environment.yml 重建環境。
最新消息 - Anaconda Distribution 2025.12（最新版本）
- 更新的 Conda 版本：內建 conda 25.11.0，包含增強功能與錯誤修正。
- Python 建置：包含為 Python 3.10、3.11、3.12 與 3.13 建置的中繼套件；請注意 Python 3.9 已於 2025 年 10 月終止支援。
- Anaconda Navigator 2.7.0：
- 新增對 Python 3.13 的支援。
- Navigator 不再自動插入預設頻道。
- 將應用程式框架遷移至 Qt6。
- 停止支援 macOS x86_64（osx-64）——僅維護 Apple Silicon（arm64）與 Windows/Linux 建置。
- 同時包含 Qt5 與 Qt6：Qt6 支援 Navigator 2.7.0 與大多數 GUI，而 Qt5 保留用於與較舊套件（例如 Spyder 6.1.0）的相容性，此重複將在未來版本中移除。
- Amazon Linux 2 相容性注意事項：2025 年 9 月之後建置的套件需要 glibc 2.28 或更高版本，因此較舊的 Amazon Linux 2 系統不受支援。
此應用程式本身是免費的。不過，Anaconda Inc. 提供商業產品與服務，例如 Anaconda Enterprise，這是一個專為企業級資料科學與機器學習營運設計的付費平台。
Anaconda Distribution 對個人使用者、學生以及員工人數少於 200 人且年營收低於 100 萬美元的組織免費。
Anaconda Enterprise 的定價會根據您組織的規模與特定需求而有所不同，因此您應直接聯絡 Anaconda Inc. 取得報價。
PRO 方案 - 每月 $25（每人）
建置 Python 應用程式的從業人員
- 10GB 雲端託管 notebooks 空間
- 使用者存取控制
- 增強支援
具有進階安全需求的團隊
- 開源軟體供應鏈安全工具
- 精選漏洞資料
- 稽核日誌
- 透過 Conda 進行全面的套件管理。
- 豐富的資料科學函式庫生態系。
- 輕鬆的環境隔離。
- 與 Jupyter Notebook 無縫整合。
- 支援熱門機器學習框架。
- 雲端部署選項。
- 活躍的社群與詳盡的文件。
- 安裝體積龐大。
- 圖形介面有時較慢。
- 部分使用者可能覺得命令列介面難以親近。
它仍是資料科學與機器學習領域的強大工具。其龐大的函式庫生態系、穩健的套件管理，以及與 Jupyter Notebook 的無縫整合，使其成為初學者與專家的首選。
雖然安裝體積可能對磁碟空間有限的人來說是個缺點，但優點遠超過這個小不便。
無論您是資料科學家、機器學習工程師，或只是 Python 愛好者，Anaconda 都是建立與管理資料科學專案的必備工具。憑藉支援性的社群與詳盡的文件，您將找到在資料驅動工作中脫穎而出所需的資源。
另有提供：下載 Anaconda for Mac
下載 Anaconda 最新版本 為什麼此應用程式發佈在 FileHorse 上？（更多資訊）
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畫面截圖
- 2026-02-12 Anaconda 3 2025.12.1 1.1 GB
- 2024-10-29 Anaconda 3 2024.10 951 MB
- 2024-06-26 Anaconda 3 2024.06 912 MB
- 2023-09-26 Anaconda 3 2023.07 899 MB
- 2023-04-24 Anaconda 3 2023.03 787 MB
- 2022-05-10 Anaconda 3 2022.05 (32-bit) 488 MB
- 2022-05-10 Anaconda 3 2022.05 (64-bit) 594 MB
- 2021-10-22 Anaconda 3 2021.05 (32-bit) 408 MB