安装 Anaconda 安装anaconda 安装较为简单,这里参考官方文档:https://docs.continuum.io/anaconda/install/linux.html 在文件目录下执行: bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 之后根据提示输入回车.Yes.No即可 检查环境变量 查看命令 sudo gedit /etc/profile 检查末尾是否已经添加如下变量,没有则添加 export PATH="/home/用户名/anaconda3/

原文:http://blog.csdn.net/pengyulong/article/details/50515916 原文修改了两个地方才安装成功,第3步可以不用,第2步重新生成所有的就行了. 第4步,有“xgboost_wrapper.dll”以后,将该文件复制到/python-package/xgboost/中,继续后面步骤就可以了. 特别注意如果你的python是32位的,第二步就不要选择x64,而是选择win32.对应的文件也不是在x64下了.一定可以运行. xgboost的全称是eX

根据项目的需要,我的电脑上需要安装的python不止一个版本,比如同时需要python2.7和python3.6: 安装多个python版本 这时需要下载多个python安装包,为了区分不同的python和pip,需要将其中增加一个pythonX.exe或pythonXX.exe的文件即可,pip也是一样.例如我只有python36和python27,python36我想作为系统默认的python,就不用改,只用将python27 目录下的python.exe重新复制一份,改成python2.e

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

服务器上的Python版本太老了,需要安装一个新的Python版本,才能跑我的代码.因为环境的需要,但是又不能卸载老的版本,所以安装一个新的,使用软链来进行升级. 使用系统自带的yum,apt-get之类的软件那肯定是没办法安装了,需要重源码编译安装. 下载Python源码 从http://www.python.org/download/下载源文件. 如果这个URL被墙了,可以尝试多个斜线来解决,比如访问http://www.python.org////////////download/////

pyenv是一个便于使用多版本Python环境的工具 pyenv使用shell脚本编写的,只需要下载就可以使用了,不需要root用户,这个我比较喜欢. 具体介绍看网址:https://github.com/yyuu/pyenv 我具体介绍一下安装步骤 0.系统准备 我使用Ubuntu Desktop 14.04, 默认git没装,需要安装一下 sudo apt-get install git 需要安装一些包,不然安装Python版本时会有报错 sudo apt-get install libbz

Installl related yum install readline readline-devel readline-static -y yum install openssl openssl-devel openssl-static -y yum install sqlite-devel -y yum install bzip2-devel bzip2-libs -y Install pyenv git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.p

安装pyenv-win pyenv-win的详细内容可以查看源地址 1.这里我用的是第一种安装方法: pip install pyenv-win --target %USERPROFILE%/.pyenv %USERPROFILE%换成你要存放pyenv的路径. 2.配置环境变量: 3.最后一步,输入pyenv,没有以下界面,需要重启,重启无法解决,就是上面出了问题,重新来过就好. 使用pyenv 1.安装一个版本的python: pyenv install 3.6.8 但是会出现操作超时的提示

指定python版本:virtualenv   -p python执行文件路径     自定义虚拟环境名称.如果文件路径有空格,用引号. 如果不指定python版本,则默认使用环境变量中的python版本 可使用-p PYTHON_EXE选项在创建虚拟环境的时候指定Python版本 1 #创建python2.7虚拟环境 2 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7 3 4 #创建python3.4虚拟环境 5 virtualenv -p /usr/local

安装时遇到的问题 安装anaconda3.0到D盘之后,配置好两个环境变量:D:\anaconda和D:\anaconda\Scripts.发现在命令行中执行python指令可以,但conda指令却是“‘conda’不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件”.仔细检查之后发现Scripts目录中根本没有conda的可执行文件,没办法只好卸其重装,并且将其装到C盘中.不知道是什么原因,安装到C盘中的anaconda的Scripts文件夹中竟然又有了conda的执行文件,好吧!重新配置环境

一.环境 ubuntu14.04 二.准备 2.1更新软件库 sudo apt-get update 2.2安装编译器及相应工具 2.3安装相应的开发库 sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev  libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev libgdbm-dev libdb-dev libpcap-dev xz-utils libexpat-dev 2.4安装pyt

参考链接:https://cloud.tencent.com/developer/news/343104

在安装Anaconda之前,有的已经安装过一个Python版本了,但是又不想删除这个Python版本,该怎么办呢? 概括:轻松两步--在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除:直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下,激活该版本python的名称就是文件夹名. 我的电脑里面本来安装了Python2.7的版本,并且配置好了Django,用来做网页设计.后来我又需要一个Python3.5的版本使用tensorflow,Anaconda适用于管理多Python环境

1. 安装homebrew 官网 http://brew.sh/index_zh-cn.html 打开终端,在终端中粘贴如下脚本 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 测试是否安装成功 在终端中输入 brew -v 出现类似提示,即代表安装成功 Homebrew 0.9.5 (git revision 1021; last co

写在之前 我们都知道现在的 Python 有 Python2 和 Python3,但是由于各种乱七八糟的原因导致这俩哥们要长期共存,荣辱与共,尴尬的是这哥俩的差异还比较大,在很多时候我们可能要同时用到它们,所以就要在 Python2 和 Python3 之间来回的无缝切换. 安装不同版本的 Python 我已经够累了,还要在不同版本的 Python 之间切换来切换去那不更得累死?而且不同版本之间并存很容易出现某些玄学的问题.当年选 Python 就是看中它的简洁优雅,省心省力,没理由让我在这种版

踩了很多坑,记录一下这次试验,本次测试环境:Linux centos7 64位. pyenv是一个python版本管理工具,它能够进行全局的python版本切换,也可以为单个项目提供对应的python版本,使用pyenv以后,可以在服务器上安装多个不同的python版本,版本切换方便,能够更好的满足我们的需求. virtualenv是一个管理不同项目的工具,用以隔离不同项目的工作环境,在同一个python版本实现不同的环境需求. pyenv与virtualenv配合使用,可以更好的管理我们在Li

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎大家转载,但是要注明我的文章地址. https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557 关注微信公众号[Microstrong],我写过四年Android代码,了解前端.熟悉后台,现在研究方向是机器学习.深度学习!一起来学习,一起来进步,一起来交流吧! 本文同步更新在我的微信公众号里,地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA=

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

Anaconda环境安装 一.Anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本,里面包含了很多科学计算相关的包,它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样,不冲突,你可以同时在电脑上安装这两个东西.那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢,主要有以下几点原因: (1)Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立

源码安装新的python版本,我的安装路径: /usr/self/Python3.5.2 修改软链接到你所安装的python版本中: 默认python命令是在/usr/bin/目录下 1 sudo mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.7.0 2 sudo ln -s /usr/self/Python3.5.2/bin/python3 /usr/bin/python #把系统默认python命令改成python3 在终端输入“python --version”即

问题 print "www.baidu.com"           Python2 print ("www.baidu.com")     Python3 出现 SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print' 原因:Mac安装俩个python版本,2和3,python2系列可以支持 print “xxxx” ,python系列需要使用print("xxx")