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Anaconda 安装与课程环境指南 / Setup Guide

课前完成这份指南，第 1 节课只需 5–10 分钟排障即可上手。 Finish this before class; Session 1 only needs a short troubleshooting buffer.

1. 下载并安装 Anaconda / Download & install Anaconda

中文： 打开官网 https://www.anaconda.com/download，下载对应你系统的安装包（Python 3.x）。 English: Download the Python 3.x installer for your OS from the official site.

Windows

  1. 双击下载的 .exe 安装包，一路 Next。
  2. 到 "Advanced Options" 时，勾选 "Add Anaconda to my PATH"（方便命令行使用）。
  3. 安装完成后，从开始菜单打开 "Anaconda Prompt"。

macOS

  1. 双击 .pkg 安装包，按提示完成安装（默认装到用户目录即可）。
  2. 打开 "终端 / Terminal"（在"应用程序 → 实用工具"里）。
  3. 输入 conda --version，能看到版本号说明安装成功。

2. 创建课程专用环境 / Create the course environment

中文： 用独立环境可以避免和其他项目的版本冲突。在 Anaconda Prompt / 终端里逐行运行： English: An isolated environment avoids version conflicts. Run line by line:

conda create -n pycourse python=3.12 -y
conda activate pycourse
conda install pandas numpy matplotlib statsmodels jupyter openpyxl -y

-n pycourse 是环境名字；activate 后命令行前面会出现 (pycourse)。 每次上课前，都要先 conda activate pycourse。

3. 启动 Jupyter 并打开课程 / Launch Jupyter

conda activate pycourse
cd 路径/到/python-course     # 换成你存放课程的实际路径 / your actual path
jupyter notebook

浏览器会自动打开。进入 week1/ 文件夹，点开 session1_lecture.ipynb 即可开始。

⚠️ 重要： 各 notebook 用相对路径 ../data/... 读数据，所以请 进到 weekN 文件夹里再打开 notebook，不要把 notebook 移到别处。 Open notebooks from inside their weekN folder, since they read data via ../data/....

4. 验证环境 / Verify

在一个新 notebook 的 code cell 里运行下面这行，不报错 就算成功：

import pandas, numpy, matplotlib, statsmodels, openpyxl
print("环境就绪 / environment ready")

5. 常见问题排障 / Troubleshooting

问题 / Problem 解决 / Fix
conda 不是可识别的命令 / conda: command not found Windows 重装时勾选 "Add to PATH"，或用 "Anaconda Prompt"；macOS 重开终端，或运行 source ~/anaconda3/bin/activate。
Jupyter 里找不到 kernel / Kernel error 确认已 conda activate pycourse 再启动 jupyter notebook；或运行 python -m ipykernel install --user --name pycourse。
FileNotFoundError: ../data/xxx.csv 你不在 weekN 目录里。请从 week1/week2… 文件夹内打开 notebook，数据才能用 ../data/ 找到。
中文路径报错 / Chinese path issues 把课程文件夹放到全英文路径下（如 C:\\Courses\\python-course），避免中文/空格目录。
下载/安装很慢 / Slow download 配置清华镜像源：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 再安装；pip 可用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名。

6. 版本说明 / Versions

本课程在 Python 3.12 + pandas 2.x + statsmodels 下编写并逐个 notebook 执行验证通过。若用更老的 pandas（如 1.x），个别 API 可能略有差异，建议照上面命令安装最新稳定版。 The course was authored and verified on Python 3.12 + pandas 2.x + statsmodels.