本文转载自:https://blog.csdn.net/skj1995/article/details/81187954 (1)之前看了几篇博客,有人说用cmd命令在目录C:\Users\Administrator\Anaconda3\Lib\site-packages下执行pip install pyecharts,执行之后没有错误,显示安装成功.但是重新打开JupyterNotebook执行from pyecharts import Geo之类的发现还是会出现错误: ImportError:

首先要安装Anaconda 下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section      Miniconda下载网址:https://conda.io/en/latest/miniconda.html 1,安装完成配置环境变量 3,安装新的虚拟环境 conda create -n 环境名称 要装的语言(指定版本) 等待安装完毕  完毕后会提示怎么开启和关闭虚拟环境 如上图安装成功 4,虚拟环境的常用命令 查看版本号 激活虚拟环

1. 前提: 安装前服务器情况,已经安装好了: CUDNN=7.3.0 CUDA=10.0.130 Opencv 2.4.13 相应命令为: cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 opencv版本 pkg-config opencv --modversion 2. 准备caffe, python环境 从https://

Anacond的介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 Anaconda包括Conda.

基础概念 Python2.x or Python3.x 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,一直在迭代更新,根据出现的时期,可以分为Python2.x和Python3.x两个大版本.其中Python3.x进行了较大的升级,为了避免太多的累赘,设计时,没有考虑向下兼容(也就是低版本的不可以被高版本的编译,会产生错误.)1.Python2.x随着Python语言的不断完善,即将推出历史舞台,据消息称2: 自2020年1月1日起,Python 2将不再得到支持.Python的核心开发人员将

Anaconda中安装pytorch 创建一个虚拟环境 conda create --name machinelearning python=3.7 激活虚拟环境 activate machinelearning 输入安装的命令 进入官网 pytorch官网 复制命令 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

Mac下anaconda的安装和基本使用 安装 在conda官网下载安装conda. 打开terminal输入conda -V,回车显示conda的版本说明安装成功. 将conda更新到最新版本 conda update conda可将conda更新到最新版本. 查看已存在的虚拟环境 conda env list可查看已存在的虚拟环境. 这些虚拟环境都存储在Anaconda根目录下的env文件夹中. 创建一个虚拟环境 conda create -n env_name python=python_

离线状态迁移Anaconda虚拟环境 同样是项目需求,需要布署的服务器上的Anaconda安装到了普通账户下 而后续所有的内容都需要通过root账户进行操作,而服务器已经布署,联网比较麻烦 本文提出,在无需联网的状态下,转移一下Anaconda的环境 1. 安装 Anaconda 所有的操作最好都用root账户进行 找到之前下载的Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh文件,最好移动到root目录下: 运行bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86

虚拟环境 什么是虚拟环境 对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过,比如VMware,virtualbox,或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样,其实就是一个假的空间,在Python这里,虚拟环境就是虚拟的开发环境,你可以在里面做任何正常的操作,并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响 虚拟环境原理介绍: 虚拟环境相当于一个抽屉,在这个抽屉中安装的任何软件包都不会影响到其他抽屉.并且在项目中,我可以指定这个项目的虚拟环境来配合我的项目.   为什么需要虚拟环境: 到目前位置,我们所有的第三方包安

主要知识点介绍: 安装django环境 创建django项目 设计模型类并利用模型类和数据库进行交互 使用django后台管理数据 编写视图函数,进行URL配置 模板的使用 图书-英雄案例完成 1.虚拟环境安装 为什么要安装虚拟环境:因为在开发过程中,经常会遇到一台机器上要开发多个不同的i项目,但是需要用到相同的包但是版本不同,如果直接通过pip install去安装,会覆盖旧的版本包,导致其他项目不能正常运行,这时候就需要装一个虚拟环境,虚拟环境会复制一套和本机一摸一样的python环境,在虚

虚拟环境主要是防止不同版本的模块之间的冲突,维护多个项目的时候这个非常重要. 虚拟环境的安装 sudo apt install python-virtualenv 虚拟环境安装成功后,直接创建一个虚拟环境目录 virtualenv -p /usr/bin/python3.5 demo 进入虚拟环境 bin 目录下面,启用虚拟环境 source activate 安装django: 直接在虚拟环境下面执行 pip install django 就可以 提示:如果需要指定安装的django版本只需要

进官网下载anaconda, 根据需要下载对应python版本Anaconda软件. https://www.anaconda.com/download/#windows 下载完双击 Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe 进入安装程序: 完成惹... 双击 Anaconda Navigator 若“Anaconda-Navigat打开是上面那样:则说明真正成功地安装了Anaconda: 如果未成功,请务必仔细检查以上安装步骤安装 注意: 路径尽量选择英文路径,

本人最近开始使用pycharm,之前一直是在Anaconda环境下跑的程序,在Anaconda Navigator下运行,但发现Jupyter Notebook界面下的程序提示不是很人性化,所以迁移到pycharm了,在安装各种包时也遇到过很多问题,今天就常常出现的问题做一个简单的介绍: (1)首先,需要安装Anaconda.这个没有啥可说的,就是普通安装,不会出现什么大的问题. (2)安装Pycharm,注意在安装pycharm时,一定要使用Anaconda下的python进行导入,如下图:

PIP软件包安装(适用于Ubuntu和Windows10): 下载pip的安装包,官网链接如下:https://pypi.python.org/pypi/pip 我选择了Source源的安装方式,单击pip-9.0.1.tar.gz 下载压缩包并解压,打开电脑的CMD(务必以管理员的方式打开CMD Dos 系统),通过切换到 解压好的目录中,如下图所示: 这里我们看到了setup.py这个安装文件,接下来开始安装pip: 安装成功的标志如下图所示: 下一步就是添加pip的PATH环境变量(如果是

一.下载anaconda 第一步当然是下载anaconda了,官方网站的下载需要用迅雷才能快点,或者直接到清华大学镜像站下载. 清华大学提供了镜像,从这个镜像下载速度很快,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 选择相应的版本进行下载就好 下载过程中除了安装位置外,还有两个需要确认的地方. 第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,这涉及到能否直接在cmd中使用conda.jupyter.ipython等命令,推荐打勾,

Windows下Anaconda的安装和简单使用 Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes over 195 of the most popular Python packagesfor science, math, engineering, data analysis. 1.安装anaconda 之前什么都不需要

第四百零一节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署virtualenv虚拟环境安装,与Python虚拟环境批量安装模块 virtualenv简介 1.安装virtualenv [root@192 huan_jing]# pip3 install virtualenv Collecting virtualenv Downloading virtualenv-15.1.0-py2.py3-none-any.whl (1.8MB) 100% |██████████████

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library

前提 在刚接触python的时候我想大多数人都会面临一个问题,我到底是选择2还是3,因为现在网上好多的资料和视频项目中都还是用的2,我们跟着学习的时候肯定也是首先从2开始学的,但是我们心里肯定也担心学2会不会跟不上技术的发展,毕竟3才是最新的,而且将来的项目势必也都会逐渐去支持最新的3,这个时候我们就有了既需要一个2的环境来学习以前的一些项目来入门,也需要3的环境来跟上最新的技术,就需要一个强大的python环境管理工具了,可以在电脑上同时搭建两套环境,并且可以在两个环境之间来回切换而不受对方的

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境