从 Anaconda Prompt 或 Jupyter Notebook 终端进入Python后重新退出到命令状态 退出Python:exit() 或者 Ctrl+z 例子一枚 默认打开的是3.7,需要在prompt激活py35,之后切换到Python3.5 输入 jupyter notebook 启动笔记本(退出Python输入状态时),回车等待后自动在浏览器打开

Q:因为移动了Anaconda3的安装目录,所以Anaconda3的相应应用程序启动不了,包括图标也会变白 解决方法:修改对应快捷键的属性,有对应的启动位置,修改下位置路径配置以及图标(Anaconda3->Menu) cmd启动jupyter notebook时,报错"Fatal error in launcher: Unable to create process using "d:program file\anaconda3\python.exe" "A

如果部署GAE时正在upload files时退出,下次部署时会报错 Another transaction by user is already in progress for this app and major version. That user can undo the transaction with appcfg.py's "rollback" command 找到eclipse中的GAE SDK目录 如:D:\eclipse\plugins\com.google.app

为什么在windows里,首选的conda命令行工具是Anaconda command prompt? In windows, what's the difference between command prompt and anaconda prompt Anaconda command prompt is just like command prompt, but it makes sure that you are able to use anaconda and conda comman

Anaconda 安装和配置 1. Anaconda 安装 Anaconda说明及安装过程:Anaconda详细安装使用教程 2. Anaconda和Pip源修改 Anaconda源修改:打开Anaconda Prompt后,输入以下代码. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes Pip

Anaconda使用指南 Anaconda介绍 什么是 Anaconda 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.作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda,那么你一定会问 conda 又是什么呢? 什么是 conda conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的

https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5 Anaconda介绍.安装及使用教程 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux.macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性. 此外,Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能.科学计算.Web开发.系统运维.大数据及云计算.金融.游戏开发等.实现其强大功能的

以前对anaconda的理解比较少,以为它就是一个比较大的python库,现在发现它原来不止是这样,它还有很多其他用途. 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). 在我们安装好anaconda后,从开始--所有程序

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

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,

一.背景 ​ 最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼.然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda. 说明:建议你在自己的电脑上将下面的步骤亲自跟着敲一遍.虽然你不一定能一次性把这些命令全部记住,但是不用担心,我们没必要把所有的命令都一次性全部记住,随着我们使用它们的频率越来越高,就会渐渐的都记在脑海里了.实在记不住的,要用的时候再来这里查也

参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500 conda 基础命令: 1.验证conda已被安装 conda --version 终端上就会以conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号.如:   conda 4.3.30 2.更新conda到最新的版本 conda update conda 3.查看conda的帮助信息 conda --help Anaconda 管理环境 接下来均是以命令行模式进行介绍,Windows用户请打开“Anacon

检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本:conda search  --full -name tensorflow 查看tensorflow包信息及依赖关系:conda  info  tensorflow 在anaconda中安装tensorflow 1.  进入windows命令模式,创建nxf_tensorflow环境,安装python3.6: conda create --name nxf_tensorflow py

本人之前已经在anaconda环境下已经安装了python3的环境,现在因为一些需求,要安装python2环境 1.打开anaconda的anaconda prompt查看当前环境: conda info -e(或者--envs) 2.创建一个名为py27新的环境,并指定运行环境为python2.7 conda create -n py27 python=2.7或者conda create --name py27 python=2.7 3.激活创建的py27的环境,在当前激活的环境下安装所需要的

参考: 1.https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 我的安装过程: 1. 之前已经安装了anaconda,我的版本是anaconda3(64bit): 2.打开Anaconda Prompt, 在命令行键入conda env list,查看当前有几个虚拟环境:显然一共有4个环境,其中带*号的root环境是anaconda自带的根环境,有的地方也显示为base: 3.要安装一个新的虚拟环境,希望用的Python版本是py

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,其包含了conda, numpy, scip

最近需要用python编写一个小程序的界面,选择了pyqt5+eric6的配套组合,安装过程中遇到一些坑,特此记录.参考书籍是电子工业出版社的<PyQt5快速开发与实战>. 因为我使用anaconda,直接在base环境下按照书上的介绍安装qt tools的时候,总是报错,提示QSintilla没有安装,但实际上我是已经安装了的,不知道什么原因.最后无奈,建立了一个虚拟环境进行安装. PyQt5新版本在windows下好像就只能通过命令行方式安装了,同时也不带qt tools,都需要手动安装.

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入 conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,An

初学Python的盆友们是否有这样的疑惑: 选择Python2还是Python3呢?(后者并不完全兼容前者) 听说两者可以同时安装,那怎么管理呢? Python那么丰富的第三方库,一个一个装太麻烦啦 选哪种IDE呢? …… 诸如此类的问题,相信大多数初学者跟刚入门的我一样都是一脸懵逼,程序员在于折腾. 这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包(无需再安装python环境),而IDE推荐使用PyCharm 一.为什么选择Anaconda? 友情提示:千万不要百度Anacond