安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境   方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set a

某天在服务器上更新了conda的版本,不知怎么回事我的python3.6就变成python2.7了,而且一进入服务器就会自动进入base环境(我的conda只装了base环境) 仔细研究了半天,才发现它给我更新了个python2.7的conda,原本python3.6不知道去哪了(应该是没了,但是3的环境都还在),真的迷醉... 谷歌了几十个网页,找不到一条类似的问题.问了好多大佬,他们都说不太懂怎么解决,建议我重新安装anaconda和需要的环境,可是我心疼我费好大功夫才装好的环境,而且重新安

前言 在win10系统中安装Anaconda,并创建虚拟环境,但是不明白为什么切换环境之后并未激活要使用的虚拟环境. conda常用命令 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create -n learn python= // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 cond

安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set aut

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 环境: conda/4.11.0 CPython/3.8.8 Windows/10 镜像源选用阿里云镜像站anaconda镜像:https://mirrors.aliyun.com/anaconda/ 参考:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#show-channel-urls-show-channel-url

https://stackoverflow.com/questions/41746137/conda-environment-is-discoverable-but-not-activateable-when-activate-is-a-bash You can list all discoverable environments with `conda info --envs source /home/你的用户名/anaconda3/bin/activate molr-py3

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

问题描述 Python官方已发布支持M1 Apple Silicon的版本,但是在使用pip包管理工具安装一些依赖时发生了错误,这里面就包括在科学计算领域常用的numpy.pandas等.目前可以通过安装miniforge这款工具解决这个问题. miniforge简介 miniforge是Anaconda环境的一个精简版本,众所周知,Anaconda在Python科学计算领域十分重要,但是Anaconda的体积巨大并且会携带一些不太常用的程序包,而miniforge精简了Anaconda,具有c

方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过 conda config --set auto_activate_base true 来恢复

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境

mac安装了conda后,前面会有一个(base),很烦人,终于找到最佳解决方案了: $ conda config --set auto_activate_base false 原因: 安装conda后,每次启动终端,都会自动启动conda的base环境,conda的环境可以用 conda env list 查看 只要设置conda不要自动启动base环境就可以了. 更好玩的配置: 打开mac电脑的终端,默认显示的是:计算机名称 ~ 用户名 $,默认的这个显示有以下两个问题 1. 有时候需要截屏

在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是环境管理与包管理.所以对虚拟环境进行创建.删除等操作需要使用conda命令. conda install 和 pip install 区别 通常我们可以使用conda和pip两种方式来下载和卸载安装包,这里说一下这两种方式使用的区别.conda是一种通用包管理系统,可以构建和管理任何语言的任何类型的软件,因此,它也使用于Python包.pip是Python官当认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyP

记录说明 这篇文章本来是用来记录Linux非root环境下安装PMCMRplus包折腾过程,但后来试过了各种方法安装不上这个R包后,我换上了Miniconda来安装.经前人提醒,一开始安装Miniconda我是没加入环境变量的.但一直激活不了虚拟环境,所以后来我又加入了环境变量试着安装,结果这一弄还真的污染了我原有的环境,很多R包都加载和下载不了了.于是我卸了conda,重新安装R.但环境变了后,不管我是安装新的函数库,还是用之前的编译好的依赖库,怎么都安装不上了,我甚至安装新版GCC重新编译也

目录 前言 一.Conda 是什么 二.如何获取 三.使用 Conda 命令配置多环境 1.创建新环境 2.激活新环境 3.配置新环境 4.退出新环境 5.检查所有环境 6.检查所有安装的包 7.删除某环境 8.重命名某环境 四.使用 Anaconda Navigator 配置多环境 1.简介 2.安装 3.基本操作 4.环境选项面板介绍 5.其他操作 前言 我们在使用 Python 时,有时需要多个 Python 的环境,有的使用 Python2,而有的要使用 Python3,这时就要安装多个

通过配置auto_activate_base关闭自动进入conda基础环境: conda config --set auto_activate_base false 想要重新开启就设为true就行了 conda config --set auto_activate_base false

在装anaconda时,很多时候,我们自己之前安装了python环境,里面装了很多的包,不想换,所以想直接使用原来的python环境,所以可以使用以下命令: conda create --prefix= --prefix指定安装python环境的路径位置,如果该位置有以前装过的python环境,这时候等该命令执行安装完后,直接使用即可,该命令不会删除以前的安装包,可以直接使用以前的包,输入conda info -e 这个命令也可以看出该python环境已经添加至conda的环境中了.但是 记住,

承接上篇,本文会从语言特性.开发环境和必备工具来带领大家进入Python的世界. 语言特性 首先一起看下C#和Python在语言特性层面的对比,他们作为截然不同的两类面向对象高级语言,在语言层面上有何异同. 注:本系列均采用.NET Core为C#代码的运行环境,Python则为Python 3 上表对部分语言特性简单做了对比,C#作为一门编译型静态语言,和Python这样的解释性动态语言,虽然差异较大,但同为面向向对象的高级语言,Python的很多概念仍然是无关编程语言的. Python的特性