在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用: conda: Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器.你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包.但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时.你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境.这就是conda环境管理器的强大功能. conda常用命令: conda update conda # 升级conda conda crea

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

Anaconda更新一直报错,修改为国内镜像也不好使,最终找到了未被屏蔽的镜像. 错误日志: UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid. channel name: simple channel url: http://pypi.douban.com/simple error code: 404 意思是资源路径无效或无法访问:资源的url地址是 http://pypi.douban.com/sim

问题:conda无法安装更新,报错内容如下:参考链接:conda httperror http none none for url none Anaconda更新失败 conda create -n tensorflow python=3.5 Fetching package metadata .......CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an

更新Anaconda和它所包含的包 1.打开cmd,切换到Anaconda的Scripts目录下:./Anaconda3/Scripts 2.更新Anaconda conda update conda 3.更新包:注意是两个横线"-" conda update --all

国内的网络连接Anaconda的官方源,速度基本为0,大部分时间是连接不上的.国内清华大学有对应的镜像源,可以更改为对应的源. 命令行中运行以下代码即可添加 Anaconda Python 免费仓库: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 执行完上述命令后会在当前用户目录下生成.con

输入y更新库

在anaconda prompt中,输入: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow gpu版本输入: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu 原文链接:https://blog.csdn.net/cluster1893/article/details/81033917

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.当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药.可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题. Anaconda安装 可以从官网下载,不过服务器在国外,所以很慢.推荐使用国内镜像网站:清华大学开源镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,下载后一直next下去安装完

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 是什么? Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux.Mac.Windows系统,内置了常用的科学计算包.它解决了官方 Python 的两大痛点. 第一:提供了包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决, 第二:提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存.切换的问题. 下载 Anaconda 直接在官网下载安装包, 选择 Python3.6 的安装包进行下载,下载完成后直接安装,

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

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.最好从国内的镜像站下载anaconda,国外那个站实在是太慢了,清华开源软件镜像站(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/) 2.如果电脑内存大于4G,最好安装python3 64位版,因为有不少模块都限定必须是64bit版,安装过程很简单,一路next 3.安装完成之后会看到菜单中出现了anaconda文件夹及各种快捷方式. 4.打开anaconda prompt 输入conda config --add channels h

一.环境 CentOS 7.6 有预装 python 2.7 二.Anaconda 与 Conda 区别 1.Anaconda Anaconda 是Python的一种发行版.包含了: (1)conda (2)某个版本的python (3)预装好的packages Anaconda Distribution还有Anaconda Navigator,提供了界面化的操作. 其实还有Miniconda,只有最基本的conda和python. 2.Conda conda是Anaconda下的包管理与环境管

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

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

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.该文主要介绍下Anaconda,对

pip更新及Requirement already up-to-date解决方法 文:铁乐与猫 2018-9-11 更新命令 将pip更新到最新版本 python -m pip install --upgrade pip Anaconda更新命令为 conda install mingw libpython Requirement already up-to-date 在pycharm的虚拟环境中,特别容易出现运行更新pip的命令后,提示要求己经更新,但实际上查看版本还是没更新成功的情况: (v

机器上的不同用户完全可以安装.配置自己的Anaconda,不会互相影响. 对于Mac.Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表.安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成.以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是 # 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是

库的安装方式一般有两种: 一. pip直接安装(或使用豆瓣源) pip install scrapy pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ scrapy pip uninstall 包名 #卸载包 二.使用whl文件安装 whl下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/# pip install xxxxx.whl #注意whl文件须在当前路径下或者whl文件名前加路径 pip instal