借鉴其他博文和亲自操作做一简要的总结: anaconda是python中一个管理包很好用的工具,可以轻松实现python中的各种包的管理.相信大家会有这样的体验,在pycharm中也是有自动搜索和下载的功能,但是这个功能对于一些包是可以使用的,但是总会遇到有些包下载失败或查询不到的情况,这种时候让人很苦恼,这就引申出了anaconda的好处. 下面也是从别的地方贴过来的说辞: Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省力.分析利器. .省时省力:Anaconda通过管理工具包.开发环境.Py

Python入门:Anaconda和Pycharm的安装和配置  转自:https://www.cnblogs.com/yuxuefeng/articles/9235431.html 子曰:“工欲善其事,必先利其器.”学习Python就需要有编译Python程序的软件,一般情况下,我们选择在Python官网下载对应版本的Python然后用记事本编写,再在终端进行编译运行即可,但是对于我这样懒的小白,我喜欢装一些方便的软件来辅助我编写程序.在学习Java时,正常情况选择安装JDK然后配置环境变量后

1 开发环境准备 Python 3.7+Anaconda3 5.3.1(64位)+CUDA+Pycharm Community 2 安装Anaconda 2.1 进入官网下载: 根据windows版本选择64位或32位进行下载,这里选择3.7版本64位进行下载. 2.2 下载后获得.exe文件,双击运行 2.2.1  点击"Next" 2.2.2  点击"I Agree" 2.2.3  点击"Next" 2.2.4  默认安装路径,点击"

折腾了一上午,终于装好了,如下:Python环境的安装: 安装anaconda 建议去https://www.anaconda.com/download/#linux直接用Ubuntu界面的搜狐浏览器下载,根据系统版本进行下载,这里选择 下载后在桌面上“文件”图标中打开: 输入 su bash Anaconda3-5.20-Linux-x86_64.sh 遇到询问,全程YES 看到下图说明成功了: 再有提示就选择 “no”,最后“ctral+D”退出 然后进行测试安装成功没,再次打开终端: 输入

1.下载Anaconda2 (最好选Python2.7的,兼容性好点)             在官网下载:https://www.continuum.io/downloads 2.安装Pycharm(顺便破解.不须要破解工具) 默认下一步.安装好就OK了. 手动配置Pycharm所用解释器 3.打开"文件"-"设置",它会自己主动检測系统python.exe路径.选择好点击"确定" 没有?点击下拉菜单有个show all,进去后自己去找pyth

子曰:“工欲善其事,必先利其器.”学习Python就需要有编译Python程序的软件,一般情况下,我们选择在Python官网下载对应版本的Python然后用记事本编写,再在终端进行编译运行即可,但是对于我这样懒的小白,我喜欢装一些方便的软件来辅助我编写程序.在学习Java时,正常情况选择安装JDK然后配置环境变量后,用记事本编写程序再在终端编译运行即可,而我一般选择安装JDK+MyEclipse.将Python和Java进行类比的话,在Python中使用Python+Pycharm好比是在Jav

1.Python Python有2.X和3.X版本,可以在Windows系统下共存.方法为:Windows下Python多版本共存 可参考: Python及pycharm安装 安装Python后可在cmd窗口输入python,如果提示  ‘python’不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件, 需要配置环境变量.配置环境变量可参考此文. 2.pycharm Pycharm及python安装详细教程 3.anaconda 安装: Windows 下载安装 Anaconda Window

前情提要:Linux越来越受大家喜爱,而在Linux中有一个社区很活跃的系统:那就是CentOS:而Anaconda又是几乎就一劳永逸的,你装了它之后基本上很多类库就不用再装了.然后就是pycharm,漂亮的图形化界面,人性化的快捷指令,谁用谁爽. 总结一个字就是懒,懒惰才是“人类进步的阶梯”,因为懒,才有越来越多的便捷化工具:因为懒,所以我们要用CentOS,所以我们要用Anaconda,所以我们要装pycharm. Anaconda的安装: A.进行软件包的下载: 首先我们要先下载好Anac

最近我在用Macbook Pro练习PyTorch的时候,发现明明在终端已经用pip安装了PyTorch,但在pycharm运行时总是报错:No module named torch. 但是我把同样的代码用Spyder跑就没有问题,感动很费解,找了很多资料,终于弄明白了.原来Pycharm.Spyder和终端用的不是同一个环境,在终端安装的地方没有用在pycharm里面. 下面记录一下解决办法: 1.安装Anaconda3之后,有一个Anaconda Navigator应用程序,打开它,可以在其

1. 安装sip pip install sip 2.安装pyqt5 pip install PyQt5 pip install PyQt5-tools -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host=pypi.douban.com pip install PyQt5-stubs 3.pycharm 配置 打开Pycharm,进入设置,添加外部工具 添加Qtdesigner.exe  路径 F:\Anaconda\Lib\site-packages

解决annacode与python冲突: 一.File->Setting-> 点击Add-> 然后就完美解决 二.记得重启,检查创建的项目是右键python package->python file而不是文件夹->python file

在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情. 现在有个工具--anaconda,他已经帮我们集成好了很多工具了!anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好. 在windows中,pycharm是一个比较好python编辑器,所以如果能把pycharm 和 ana

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

网上安装anaconda和pycharm的教程很多,然而很少有人能够很详细地讲解,特别是对于pycharm的虚拟环境相关的说明很少,我也是懵逼的用了两年多,经常发现之前pycharm安装的第三方库,明明下载了,又不见了.最近花时间专门研究了一下,算是彻底搞懂了这些看似复杂,实则很实用的逻辑关系. 第一步:安装Anaconda 官网网址:https://www.anaconda.com/products/individual# 有时候打不开,多刷新几次,如果还不行,可以通过下面百度云下载非最新版的

目录 PyCharm的安装 一.下载安装包 1.安装网站 2.在导航栏输入网址回车 3.点击 DOWNLOAD. 4.它有专业版和社区版,我们下载社区版就可以使用了.(专业版要收费) 二.安装过程 5.双击安装包. 6.点击next 7.安装位置 8.安装选择 9.开始安装 10.安装完成 Anaconda的安装 一.下载安装包 二.安装过程 1.双击安装包 2.同意条款 3.设置使用对象 4.安装位置 5.选项设置 6.安装 7.安装完成与后续 8.使用镜像 9.修改pip的安装位置 三.Py

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常

1.Python概述 Python是一种计算机程序设计语言,一个python环境中需要有一个解释器和一个包集合. (1)Python解释器 使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器,否则无法运行.安装目录下python.exe文件,即为解释器. 特别说明:解释器根据python的版本大概分为2和3. python2和3之间无法互相兼容. (2)包集合 包集合中包含了自带的包和第三方包.Lib目录下,logging(日志包).  concurrent(异步包)等文件夹为pyt

Python语言概述 计算机语言概述 语言:交流工具,沟通媒介 计算机语言:人和计算机交流的工具,翻译官 Python语言简述 Python是计算机语言的一种 Python编程语言: 代码:人类语言,通过代码命令机器,跟机器交流 Python解释器:就是那个担任翻译工作的二狗子同学 流程: 写代码 执行:由翻译官(Python解释器)把命令(Code)翻译给机器,同时把机器结果 翻译给我们 Python读音问题:英:Python(拍森)    美:Python(拍桑) Python简史: 198

Anaconda 使用指南 参考文章: 致Python初学者:Anaconda入门使用指南 Anaconda使用总结 概述 很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python. 在使用过之后我才逐渐发现其实anaconda等

Anaconda完全入门指南 参考文章: 致Python初学者:Anaconda入门使用指南 Anaconda使用总结 概述 很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python. 在使用过之后我才逐渐发现其实anaconda

Anaconda 使用指南 概述 很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python. 在使用过之后我才逐渐发现其实anaconda等环境管理工具究竟在做啥, 以及为什么我们需要他们来管理我们的python环境 首先我们需要