作者:HELO 出处:http://www.cnblogs.com/HELO-K 欢迎转载, 转载时请保留此声明, 谢谢! 在这里整理一份全一点的 Conda 常用命令, 方便大家日常使用时参考, 一些命令也加入了一些针对初学者的更详细介绍, 大佬请忽略. 本文会不断更新, 记得使用页面搜索来找需要的命令哦, 对了, 网页端在某一行连续三击似乎可以选中当前行, 方便复制. 如果发现了错误, 欢迎指出, 我会尽快修改. # conda 添加国内源 # 添加国内源/通道, 默认源在国外, 国内访问较

Anaconda.Miniconda.Conda.pip的相互关系_我是刘振岗_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a122dcf0102x9vn.html

先安装好TensorFlow. 1.安装sklearn 本安装方式是在anaconda prompt上用命令来更新 (1)激活TensorFlow:activate tensorflow (2)查看是否有sklearn:conda list (3)安装:conda install scikit-learn sklearn使用示例: >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import train_t

常用操作命令: 一.环境操作 1.查看环境管理的全部命令帮助: conda env -h 2.查看当前系统下的环境: conda info -e 3.创建环境: conda create env_name                (env_name)是环境名称,这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes 创建指定python版本的环境: conda create env_name python=3.6         

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建Python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等) anacon

1.查看环境列表:conda-env  list 2.删除环境:conda env remove -n tf1.2 3.创建指定python的环境:conda create -n tf1.2 python=2 4.克隆环境: conda create --name myclone --clone myenv

原链接:https://stackoverflow.com/questions/18675907/how-to-run-conda

使用conda 首先我们将要确认你已经安装好了conda 配置环境 下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能.使你更加轻松的了解关于环境的一切.我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份. 测试python 然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换. 检查包 1)我们将罗列出安装在我们电脑上的包 2)浏览可用的包 3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包

https://www.waitalone.cn/anaconda-install-error.html         3,224   1.Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

推荐一篇文章:http://www.cnblogs.com/IT-LearnHall/p/9486029.html 另外,记录几个自己遇到的问题 首先是换源.无论是安装包还是安装后更新python包,从官网下载都是龟速,建议从清华大学镜像站直接下载.  显示镜像源: conda config --show channel 添加新的镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/fr

建新的环境 conda create --name py36 python=3.6 显示所有环境 conda info --envs 一键安装 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"

0x00 概述 在没有安装XGBoost之前,import xgboot会出错,如下: # ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost’ 0x01 安装xgboost 前提条件:windows环境下,anaconda(这里指的是Anaconda3)已安装,相应的numpy和sicpy已安装 下面介绍最简单的安装方式: 打开Anaconda Prompt输入命令 : # pip install xgboost -i https://pypi.tuna

安装Anaconda来安装一切 spyder是python科学计算IDE,类似matlab.这是一个基于Qt的软件,如果使用pip install安装,会出现各种bug.pip install spyder之后,双击运行spyder.exe会没反应,好像没执行一样.网上说依赖pyside(一个跟Qt关系密切的库).安装pyside过程中也报错 running build Python architecture is 64bit nmake not found. Trying to initial

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

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

Anaconda,Miniconda,Conda,Pip的区别: Anaconda:用于科学计算的python发行版,里面预装好了conda,某个版本的python,众多packages,科学计算工具等.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了python和相关配套工具. Conda:可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并

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

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理