1. 添加以下channels到~/.condarc $ conda config --add channels conda-forge $ conda config --add channels ostrokach-forge 2. 安装graph-tool $ conda install graph-tool 3. 进入python terminal 检查是否安装成功 >>> from graph_tool.all import *

1:安装 conda install jupyter notebook 2:启动 jupyter notebook

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

官网下载包直接安装的时候可能会产生这种问题,这主要还是环境变量配置的问题 一般我们添加环境变量的方法是编辑.bash_profile或.bashrc,在文件里插入下面这段代码 export PATH="~/anaconda/bin:$PATH" 可是还是提示“conda command not found” 解决方法: 这个问题的源头是这样的,我的终端是 iTerm2,安装了 zsh 和 oh-my-zsh,自此,我打开命令行的时候不在执行~/.bash_profile,如果要想让这个

https://blog.csdn.net/menghuanbeike/article/details/79138651 你需要前往Anaconda的官网看下目前的下载地址: https://www.continuum.io/downloads#linux 下载python2版本或者python3版本,32位或者64位也根据自己计算机配置选择 mkdir /Anaconda; cd /Anaconda; wget https://repo.continuum.io/archive/Anacond

1.Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,它可以作为单独的纯净工具安装在系统环境中,有的python库无法用conda获得时,conda允许在conda环境中利用Pip获取包文件.可以将pip和conda工具结合起来使用,安装如图, 彻底卸载系统环境中的纯净conda,先  pip uninstall conda 然后, cd .local/lib/python3.6/site-packages ,删除该目录下的conda.conda-4.3.16.dist-info.conda_

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

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

1. 由于安装源被墙转换为本地安装 例如要安装 boost-1.59版本,因为在默认源中没有,我们指定了特定源进行安装 conda install -c menpo dlib=boost-1.59 然后下载包时,因为网络问题,无法下载,报告如下错误. CondaError: CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/menpo/linux-64/boost-1.59.0-py27_

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

准备文件Anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 我下载的时最新的 64-Bit (x86) Installer (524 MB) 然后在下载的anaconda 安装包的目录下进行安装 bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成之后要重启终端,anaconda才能生效 输入python 进行python环境 输入import scipy ,没有报错则安装成功 注意 不要直接回车,看一下,最后一步要添加环境

pyclone介绍   可以根据多个样品突变的allele frequency 和 copy number,推断出有该突变的细胞克隆所占的比例(cellular prevalence)在不同样品间的变化.比如: 每个cluster包括一些突变,它们在各个样品中克隆比例有着一致的变化 安装Conda 从官网下载Conda 有两个选择,一个是带有python 2.7的Miniconda ,带有python 3.6的Miniconda3 ,经本人电脑测试Miniconda3使用pyclone会出现问题

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

前人走过的路不用再走,慢慢加上一些工具的链接 GraphLab Create安装,链接地址: http://www.imooc.com/article/18094?block_id=tuijian_wz 近期有很多同学反映在安装GraphLab Create时经常会出现一些错误.因为我在视频中讲的是MAC版本的安装,对于其他的操作系统我并没有提及,其实GraphLab Create的安装对于Windows,Linux和MAC系统的安装方法都是一样的.但是对于具体的系统配置有一些要求,我在这里解释

conda国内源的设置 by dwSun anaconda是一个balabalabala... 知道这个软件的人肯定不用介绍,不知道的也不必介绍. conda是anaconda的包管理器,通过conda可以从软件源中下载用户制定的软件及其依赖软件并在用户的系统上进行安装. 这里要说的是,conda的官方源因为服务器在国外,所以速度是很慢的.这里介绍给conda换成国内软件源的方式.这里使用的是清华大学计算机协会(tuna)提供的软件源. 也有一些其他机构提供了conda的软件源镜像,但是我没搜到

Jupyter Notebook介绍.安装及使用教程 原文链接:https://www.jianshu.com/p/91365f343585 目录一.什么是Jupyter Notebook? 1. 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果.——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直

准备环境 # 下载并安装conda基础环境 $ wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh $ bash Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh -b -p /export/biaoge/conda-test/python # 配置conda隔离环境 $ export PATH=/export/biaoge/conda-tes

系统:win10 64位 Python:3.7 在网上查了很多资料,主要有两种方法安装osmnx包,一种是通过anaconda安装,这种方法会自动帮你装好osmnx的依赖包:另一种是用pip安装,需要自己手动安装依赖包. 1. anaconda安装 ​conda install -c conda-forge osmnx 2. pip安装 ​pip install osmnx 一开始用conda安装时总是会报错,就算安装成功了调用时也会找不到模块. 后来改用pip安装,安装过程中发现osmnx的部