Python很火,我也下了个来耍耍一阵子.可是渐渐地,我已经不满足于它的基本库了,我把目光转到了Numpy~~~~~ 然而想法总是比现实容易,因为我之前下的是Python3.3.x,所有没有自带pip!!!(这里得插一句:很多人以为Python都是自带pip的,之前的我也是(掩脸笑),印象中是Python2.7.x以上和Python3.4.x以上版本才自带的,我刚好飘过!!!)以至于后来,在装pip的过程中,我因为受不了我的电脑竟然可以那么乱而直接将整个电脑重装,随带换了个系统......所以我

今天在做Plotly的散点图时,需要Numpy 这个库的使用 没有安装Numpy这个库的时候,报错一般是下图这样:ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' 看到这个错,肯定是Numpy这个库没有安装导致的结果. 下面讲讲这个库的安装与使用.这里我的python版本是3.6. 下载安装这个库的第一反应就是,pip install numpy 但是结果让人吐血. 什么鬼.竟然安装报错.算了还是去下载安装包安装 下载地址为:https://www.lfd

Anaconda安装第三方库 PIP使用命令 Anaconda命令 pip和conda 添加国内源 1:PIP相关命令 卸载 pip uninstall XXX 1.升级pip python -m pip install --upgrade pip 2.升级NumPy python -m pip install --upgrade numpy(此升级不稳定 建议下载最新版执行手动安装) 3: 带配置的升级 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu

1.先安装pip: 下载地址:http://pypi.python.org/pypi/pip#downloads 下载pip-8.1.2.tar.gz(md5,pgp)完成之后,解压到一个文件夹,cmd控制台进入解压目录,输入: python setup.py install 安装好pip之后,将C:\Python27\Scripts 添加至环境变量. 如果是Linux系统: wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certifi

[已解决]Anaconda 安装 Python 库(MySQLdb)的方法 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-12-4 安装python库的过程中,最重要的地方就是版本需要兼容.其中操作系统为64位,Python为2.X 64位,下载安装文件的时候也要注意版本匹配.其中文件名中包含的cp27表示CPython 2.7版本,cp34表示CPython 3.4,win_amd64指的是64位版本. 环境说明

Anaconda 安装和使用 https://www.cnblogs.com/liruihuan/p/9101613.html 最近看了些关于数据分析的书,想系统的整理下相关知识,算是学习笔记吧,也希望能帮到初学者. 1.Anaconda介绍 安装python的方法有很多种,数据分析方面比较常用Anaconda.Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等多个科学包及其依赖项,也可以使用Miniconda这个较小的发行版,仅包含conda和 Python.

上一期我们介绍了Python.Pycharm.Anaconda三者之间的关系以及使用,这一期主要详细介绍如何在Windows上下载和安装工具Anaconda,然后使用其自带的conda管理不同项目的虚拟环境和下载不同版本的软件包. 前言 问题:假如你手上有两个项目,分别为项目A和项目B,项目A要求使用Python2的运行环境,而项目B要求使用Python3运行环境,那我们应该怎么办呢? 方法一: 同时下载两个版本的Python,即分别下载Python2和Python3解释器, 配置系统环境变量.

学习总结自:如何使用anaconda安装或更新自己想要的库_xiexu911的博客-CSDN博客_anaconda 安装库 打开Anaconda Prompt后,输入指令及响应 conda list:列出所有已经安装的库及其版本 conda list 库名:列出指定的库的信息 pip install 库名:安装某个库 conda install 库名:同上 pip install 库名 --upgrade:更新某个库 pip install 库名==version :安装库的某个版本 conda

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

1.下载anaconda python3.5版本,Windows不支持python3.6,linux和mac支持python2.7和python3.3+ 2.创建环境   conda create -n tensorflow_cpu python=3.5 3.切换环境  activate tensorflow_cpu 4.安装库 conda install anaconda 5.安装tensorflow库      conda install tensorflow 6.退出环境  deactiv

这段时间需要利用mayavi做科学数据的处理,因此需要利用到mayavi库,但是官网上面的指示说:如果安装了anaconda,其中自带各种科学库,但是实践中,并没有发现mayavi. 官方网站导航:mayavi 主要安装方法:从第三方的库中心下载响应的包:对应的链接 下载对应的版本: 环境:win10 x 64+python3.6 ----------------------------------------------------------------亲测:在该环境下,安装成功------

linux python 安装 nose lapack atlas numpy scipy --http://lib.csdn.net/article/python/1262 作者:maple1149 The first step of machine larning . 环境配置: OS:ubuntu 10.04 Python :Python 2.6.5 1.安装nose 这个安装还比较顺利,基本没报错... 下载nose: https://nose.readthedocs.org/en/la

Python的准备工作 Python 一个备受欢迎的点是社区支持很多,有非常多优秀的库或者模块.但是某些库之间有时候也存在依赖,所以要安装这些库也是挺繁琐的过程.但总有人忍受不了这种 繁琐,都会开发出不少自动化的工具来节省各位客官的时间.其中,Anaconda是一个非常好的安装工具. 1. Anaconda安装 这是一个非常齐全的python发行版本,最新的版本提供了多达195个流行的python包,包含了我们常用的numpy.scipy等等科学计算的包.有了它,妈妈再也不用担心我焦头烂额地安装

一,anancona 安装 https://repo.anaconda.com/archive/ conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 测试: import caffe python -c "import caffe; print dir(caffe)" 参考:https://blog.csdn.net/w

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

前言 在Linux系统上一般会预安装python,但有时候版本过低,通过apt或yum无法安装较新的python版本,只能通过编译python源码进行安装.然而通过源码安装会依赖大量的库,手动安装这些依赖库也是一件很烦心的事情.而且还可能出现依赖库冲突的问题,装不好可能会破坏系统的正常使用. 有时间的小伙伴可以试试通过源码编译安装,遇到问题然后解决问题也是一件很有成就感的事情.安装过程可能会一次性成功,也可能弄一天也安装不好,最好使用虚拟机,安装之前先做个快照,方便安装失败进行系统还原.下面简单

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配

Anaconda安装时,不用单独安装python,直接安装anaconda里面就包含有对应版本的python以及各种python包,比如常用的pandas.matplotlib.numpy等.(作为一个完全没接触过python的小白来说,已经先安装了python3,实际没必要哈) 1.Anaconda下载 (1)Anaconda官网:(链接是https://www.anaconda.com/distribution/) 或者(2)清华大学开源软件镜像站:(链接是https://mirrors.t