把Anaconda中的python从3.5.5更新到3.6版本,不想卸载重新安装.办法如下: 开始->Anaconda Promot 在Anaconda Promot中,输入: conda update conda conda update anaconda conda update python完成之后,pycharm->File->Setting 找到对应的anaconda下的python.exe添加为新的解释器,此时该新添加的解释器就显示为python3.6版本了. 参考:http

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

1 引言 在前几篇博文中介绍过virtualenv.virtualenvwrapper等几个虚拟环境管理工具,本篇要介绍的anaconda也有很强大的虚拟环境管理功能,甚至相比virtualenv.virtualenvwrapper等工具,更加强大. Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.我们本篇要介绍的anaconda虚拟环境管理就是使用其中的conda.conda是一款极为特殊的环境管理工具,之所以说它特殊,con

因今天安装一程序需要用到python高版本,所以升级来系统自带的python. 先查询下系统的python版本是多少. #python -V 显示出来的是2.4.3,太老了,现在升级到比较稳定的版本3.3.0,大家想升级到最新版本可以参考官方网站(https://www.python.org/downloads/). 温馨提示:更新python千万不要把老版本的删除!新老版本是可以共存的,很多基本的命令.软件包都要依赖预装的老版本python的,比如yum. 现在就开始升级操作,在此之前为了防止

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

最近用Anaconda比较多,因为它里面的包很全啊.如果下个原生的python,要用的时候得自己一个个装. 但是有些包又互相依赖,一个个装的时候实在很抓狂.懒人就想到了anaconda这种套装集合了. 问题来了:Anaconda只能下载一个版本的python,比如最新的Anaconda 4.4,只能下载python3.6和python2.7的版本,可是姑娘我要用python3.4啊. 更新到指定python版本的方法:用Anaconda Prompt,然后用conda命令更新到python3.4

conda常用命令 查看当前系统下的环境 conda info -e 创建新的环境 # 指定python版本为2.7 conda create -n env_name python=2.7 # 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7 环境切换 # linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出环境 deactivate env_name 移

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo

来源:百度SEO公司   我有一个目前使用python 2.5.4运行的Debian系统. 我正确安装了virtualenv,一切正常. 我是否可以将virtualenv与其他版本的Python一起使用? 我编译了Python 2.6.2,并希望将其与一些virtualenv一起使用. 覆盖二进制文件是否足够? 还是我必须更改有关库的某些内容? #1楼 这些是您在共享主机环境上且需要从源代码安装和编译Python,然后从您的Python版本创建venv时执行的步骤. 对于Python 2.7.9

http://einverne.github.io/post/2017/04/pyenv.html   Posted on 04/22/2017 by Ein Verne | View revision history 记录一下使用过程,留备以后使用. pyenv 是 Python 版本管理工具. pyenv 可以改变全局的 Python 版本,安装多个版本的 Python, 设置目录级别的 Python 版本,还能创建和管理 virtual python environments .所有的设置

作者:桂. 时间:2017-04-17  22:02:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6725298.html  前言 最近在看<统计学习方法>,打算配合<机器学习实战>一起,可后者的代码是基于python2.6的: All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. 之前装了python3.

在用anaconda,尤其是win下的时候,本地的python版本可能和虚拟环境中需要的python版本不同,而在虚拟环境中使用pip3安装包的时候,仍会出现版本是本地的python版本的情况,虽然并不是很清楚原因,不过记录并揣测一下. (base) C:\Users\Renyi>conda create --name yolov3 python=3.7 Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先

0x00 背景 从接触Python以来,一直都是采用virtualenv和virtualenvwrapper来管理不同项目的依赖环境,通过workon.mkvirtualenv等命令进行虚拟环境切换,很是愉快. 然而,最近想让项目能兼容更多的Python版本,例如至少同时兼容Python2.7和Python3.3+,就发现采用之前的方式行不通了. 最大的问题在于,在本地计算机同时安装Python2.7和Python3后,即使分别针对两个Python版本安装了virtualenv和virtuale

转自:Li_Hanx博客 遇到问题,需要更新python,网上找了好多都不能顺利更新,找到这位大佬的这篇博客,写的非常好,分享给大家. 发现一个新办法,那就是直接安装另一个版本的Python,比如Python3.5吧,然后把可执行文件命名为Python3,添加到环境变量里,这样在终端中输入Python3,就可以调用3.5版本的解释器了,而且不会影响系统自带的版本,比升级要方便的多.执意要升级的话,那就用下面的方法升级吧... -----------------------------------

CentOS 7 默认的python版本是python2.7.5.因为yum依赖于默认的python版本的缘由,所以要先保留默认版本,并修改yum文件头部后,才能开始安装更新python2和python3两个最新版本.(python2和python3共存) 一. 保留默认python版本2.7.5,并修改yum头部,保持yum对默认版本python2.7.5的依赖 1.su root # 获取root权限 2.mv /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python2.7.5

执行#Python或#python -V或#python --version,看到版本号是2.7.5,到官网https://www.python.org/ftp/python/查看了下最新版本都到了2.7.11,于是决定更新python版本. 具体的更新步骤参考了:http://www.jb51.net/article/34012.htm 以下简单整理下. 注意:更新python千万不要把老版本的删除!新老版本是可以共存的,很多基本的命令.软件包都要依赖预装的老版本python的,比如yum.

首先,就是双版本anaconda的安装: 以前安装好的是python2.7版本,而TensorFlow的安装仅支持3.5版本的.但是自己本来的2.7版本又不想遗弃.所以安装双版本的: 在anaconda的官网上下载2.7版本和3.5版本: 先安装其中一个,我是想安装的2.7.一路next就可以了. 重点来了,安装3.5版本的过程如下: 1. 我下载的版本是Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.下载地址:https://repo.continuum.io/archive/

网上有各种不同安装Xgboost的教程,但是有些教程对于一个新手来说,照着做安装成功是很困难的.本人也是新手,第一次安装Xgboost的时候,照着某个教程做,结果总是安装不上,甚至想到要放弃.后来经一个同事的指点,参考这个两个博客就安装上了.https://blog.csdn.net/lily_duoduo/article/details/82694457 ,https://blog.csdn.net/kiss__soul/article/details/81668971 .步骤如下: (1)下

https://www.anaconda.com/download/#linux 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

python版本控制器pyenv 之前的 那篇是说明了django环境的site package完全独立出来了,但是使用的python解释器还是系统的,为了继续独立出来,甚至是达到ruby的rvm的自由切换解释器版本,那样不更 好,日后线上升级python版本的时候直接再本地切换版本来运行当前代码测试岂不快哉,其实本篇已经不能算django开发环境了,是python开发 环境部署 在上篇的基础上,继续进行解释器的版本管理器的安装,这里我使用的时pyenv,另外一个管理器是pythonbrew,还