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

慢慢来~~~ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到6的数据 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制图形 plt.plot(x, y1, label="sin") plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label="cos") # 用

Python数据分析必备: 1.Anaconda操作 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,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.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类

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

Windows下Anaconda操作:在Anaconda Prompt下执行 1. Anaconda 更新 conda update conda conda update anaconda conda update python conda update --all    #更新包 2. 包管理 conda list  #列出当前环境的所有包 conda install package_name  # 在当前环境安装包 conda install -n env_name package_name

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

(1)设置国内(清华)镜像 # 添加Anaconda的TUNA镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉 # 设置搜索时显示通道地址conda config --set show_channel_urls yes (2)列出环境 conda env list (3)列出环境中的第三方库 conda env list (

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等)命令创建pyt

# 1.创建虚拟环境 conda create -n env_name python==版本号 # 2.激活虚拟环境 conda activate env_name # 3.下载相关模块 pip install 模块名 # 4.查看模块 pip freeze # 5.删除模块 pip uninstall 模块名 # 6.删除虚拟环境 conda env remove -n env_name

ml_metrics is the Python implementation of Metrics implementations a library of various supervised machine learning evaluation metrics. 首先,打开 Anaconda Prompt, 按如下步骤操作 1.搜索 ml_metrics 包 [Anaconda2] C:\Users\klchang> anaconda search -t conda ml_metrics

原网页地址:http://molinux.blog.51cto.com/2536040/548247#55918... 内容概要:  1.  系统安装基本流程图示2.  Anaconda简介3.  Kickstart简介4.  引导并指定安装方式5.  kickstart文件中的主要项目及参数介绍6.  kickstart配置文件示例7.  RedHat 安装光盘安装树介绍8.  Anaconda/Kickstart系统安装过程简图9.  安装树中boot.img及stage.img解构图析10

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

1,检查linux下是否安装了mysql shell指令如下: [root@iZ945sgm0ugZ ~]# rpm -qa|grep -i mysql 如果有的话:做出挨个删除(eg:rpm -ev mysql-connector-odbc-5.2.5-6.el7.x86_64) [root@iZ945sgm0ugZ ~]# rpm -qa|grep -i mysql mysql-connector-odbc-5.2.5-6.el7.x86_64 mysql-proxy-devel-0.8.5

1.概述     Anaconda是RedHat.CentOS.Fedora等Linux的安装管理程序.它能够提供文本.图形等安装管理方式,并支持Kickstart等脚本提供自己主动安装的功能.此外,其还支持很多启动參数,熟悉这些參数可为安装带来非常多方便.该程序的功能是把位于光盘或其它源上的数据包,依据设置安装到主机上.为实现该定制安装,它提供一个定制界面,能够实现交互式界面供用户选择配置(如选择语言,键盘,时区等信息).Anaconda的大部分模块用Python编写,有少许的加载模块用C编写

一个好的编译器对于我们处理日常的科研很关键,好的编译器无论是从界面,字体风格,提示,调试等各方面都能从用户角度出发,提供最好的使用体验.Python本身自带的IDLE或者在CMD里进行操作和调试,对于小型的测试程序和学习的时候是可以的:但是对相对比较大的程序,它们就显得有些力不从心了,首先是查找和提示的,还有就是当你想要改变程序中某个变量或者函数的名称,一个个查找是让人奔溃的事情. 本人显示从IDLE和CMD开始Python码城过程的,慢慢的发现,相对于以前使用的VS和eclipse,它们显得太

作者:桂. 时间:2017-04-17  22:02:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6725298.html  前言 最近在看<统计学习方法>,打算配合<机器学习实战>一起,可后者的代码是基于python2.6的: All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. 之前装了python3.

我们在使用Pycharm编辑Python程序经常会因为不熟悉Python2和Python3的一些代码区别而导致错误,我们知道他们之间很多代码是必须运行在对应版本中的,否则是会报错的.因此,本文介绍一个搭建Python2和Python3共生的环境,要切换版本只需要改变一下解释器选项就行,非常方便.博主采用Anaconda来搭建环境. 首先我们先到官网下载Anaconda(https://www.anaconda.com/download/),如图所示,我们选择下载3.6版本的,再在其中搭建2.7的

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

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

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,