数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! 1.切换国内源 1.1.在家目录生成.condarc conda config --set show_channel_urls yes 1.2.修改.condarc文件 show_channel_urls: true channels: - defaults channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels:

原文地址 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/71379555 Configuration — Conda documentation .condarc以点开头,一般表示 conda 应用程序的配置文件,在用户的家目录(windows:C:\\users\\username\\,linux:/home/username/).但对于.condarc配置文件,是一种可选的(optional)运行期配置文件,其默认情况下是不存在的,但当用户

官方指南:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md#InstallingAnacondahttps://github.com/jtoy/awesome-tensorflow1.在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.   bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64

转自PeterYuan   序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主

python多版本以及各种包管理 python 包管理 各个版本 python版本管理 由于Python有2.x和3.x两个大的版本,而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同(如flask1.x),这使得若干个工程开发同一台主机上完成比较麻烦(工程不是由一个人来完成,不同人的配置版本也不尽相同,为了所有开发人员能成功开发,就必须使得开发环境的一致,而一个人可能参与若干个工程开发). pyenv 管理 Python 的版本. virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本(或者说

国内的网络连接Anaconda的官方源,速度基本为0,大部分时间是连接不上的.国内清华大学有对应的镜像源,可以更改为对应的源. 命令行中运行以下代码即可添加 Anaconda Python 免费仓库: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 执行完上述命令后会在当前用户目录下生成.con

致python初学者:Anaconda入门使用指南 http://python.jobbole.com/87522/ Anaconda使用总结 http://python.jobbole.com/86236/ 库 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythone

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主要介绍下Anaconda,对

在anaconda里mysqldb是封在mysql-python里的,所以要先在anaconda prompt里运行 conda install mysql-python.(注意要右键选管理员身份)有的时候会有连接问题因为是国外网站,可以先在环境里设置清华给的镜像路径.安装好之后,直接import MySQLdb就可以了. 设置国内镜像如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外.所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda

1.什么是jupyter notebook jupyter notebook是一种 Web 应用,能让用户将说明文本.数学方程.代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中.它可以直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档.也就是它可以能将代码.文档等这一切集中到一处,让用户一目了然. Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写:Julia,PYThon和R,这个名字与“木星(jupiter)”谐音.Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析,机器学习的必备工具.因为

机器上的不同用户完全可以安装.配置自己的Anaconda,不会互相影响. 对于Mac.Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表.安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成.以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是 # 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是

一.准备 Window10系统+Ubuntu16.10系统.Anaconda3.5(python3.6) 二.流程 (1)由于墙的问题,用conda安装Pytorch过程中会连接失败,这是因为Anaconda.org的服务器在国外.在这里可以用清华TUNA镜像源,包含Anaconda仓库的镜像,将其加入conda的配置,配置如下: # 添加Anaconda的TUNA镜像 $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

选择Python 科学计算器发行版 Python用于科学计算的一些常用工具和库 IPython-增强的交互环境:支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数 Spyder.Wing IDE或Eclipse/Pydev:集成开发环境 NumPy-数学计算基础库:N维数组.线性代数计算.傅立叶变换.随机数等. SciPy-数值计算库:线性代数.拟合与优化.插值.数值积分.稀疏矩阵.图像处理.统计等. SymPy-符号运算 Pandas-数据分析库:数据导

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

conda升级默认官网地址,速度会特别慢,现在我们指定一个当前可用的镜像,步骤如下: 1.执行命令,生成.condarc文件 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 执行完上述命令后会在当前用户目录下生成.condarc文件 2.确认.condarc文件内容 channels: - ht

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主要介绍下Anaconda,对

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

如果没安装anaconda,则这样安装这些库: pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib sudo apt-get install python3-tk sudo apt-get install python-tk sudo apt-get install python3.4-tk           如果是python 3.4版本,运行这一句来安装 tkinter sudo apt-get install pytho

1.添加清华源 查看清华大学官方镜像源文档:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 本文基于Windows平台,首先用命令: conda config --set show_channel_urls yes 生成 .condarc 文件,然后找到该文件并修改. 查找该文件:① 推荐一款windows快速搜索文件的工具 Everything ② 使用命令:conda config --show-sources 查找配置文件的位置 按照

换源解决下载安装速度慢的问题. 1. anaconda换源 打开cmd命令行,输入 conda config --set showchannelurls yes 会在C:\Users\xx文件夹下生成.condarc文件,该文件内容为 channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: - https: