在python中安装basemap 1. 确保python环境安装完毕且已配置好环境变量 2. 安装geos: pip install geos 3. 下载.whl文件: (1)pyproj‑1.9.5.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl (2)basemap‑1.1.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 注,这两个文件均可在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/找到,需要特别注意的是版本号一定要对应(比如多少位机

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/

Python的安装 进入Python官方网站:www.python.org下载系统对应的Python版本 按照提示步奏安装,安装路径选择自定义,方便查找 安装完成后,按win+R键,输入cmd进入cmd程序,输入Python,如果能够进入交互环境,则表示安装完成 Python多版本共存 1.多版本共存是什么意思?为什么要安装Python多版本呢? 所谓多版本共存指的是Python2版本和Python3版本共存:虽然目前的主流版本是Python3版本,且Python2版本已经停止更新,由于目前任有

1.用pip安装virtualenv apt-get install python-virtualenv 2.创建python2的虚拟环境,进入要创建虚拟环境的目录下,我是放在/home/pyenv/下 root@zengjilin:/home/pyenv# virtualenv -p /usr/bin/python2 py2env 创建完可以进入py2env/bin/下查看   3.创建python3的虚拟环境,进入要创建虚拟环境的目录下,同样是放在/home/pyenv/下,操作和安装pyt

Ubuntu默认已经安装了Python的版本了,不过是Python2的版本. 我们安装好Python3想把他切换为系统默认的版本. sudo update-alternatives --config python //显示当前系统中所有的Python版本. 直接输入数字,即可切换为相应的版本号. 这样你甚至可以将自己喜欢的任意版本python安装到任意位置,然后使用update-alternatives将其设置为系统默认python. 同时,也可使用下面的命令来切换 sudo update-al

由于python 3 已是目前稳定,且是将来版本版本.新学者可以直接从python3入手学习.但是目前还有很多企业级应用使用的是python 2,可能还得要维护.所以,我们在本地windows中可以安装python多版本,进行熟悉. 一:下载 python 3 官网地址:https://www.python.org 二:安装 python 3 安装时,勾选“Add Python 3.x to PATH” 或者安装后配置环境变量 三:配置 1.修改python.exe 将安装目录下的 C:\Pyt

在开始学习游戏编程之前,我们先来安装下pygame和python3.2.5 参考园友: http://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_pygame_install.html 首先我们去到这里下载: http://www.pygame.org/download.shtml(或者直接点下面给的链接) 选择:pygame-1.9.2a0.win32-py3.2.msi6.4MB 这里要说明一下的是: pygame的版本对应的是:1.9.2 python的版本对应的是

在macOS上使用pyenv实现Python多版本共存后,pyenv安装的Python版本存在于macOS下的 ~/.pyenv/versions/下. 在Pycharm时,选择此目录下对应的版本即可. 具体操作步骤(以macOS版本为例): Pycharm -> Preferences -> Project -> Project Interpreter -> Add Local 添加本地路径~/.pyenv/versions/,选择对应的版本.

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

01: 假设你有一个最小环境安装的 centos-6.x 的linux操作系统 02: 安装 git => yum -y install git 03: 安装依赖 => yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzipx-devel  04: 从 git 下载软件 => curl -L https://raw.githubuserconten

这段时间买了一本 利用Python进行数据分析的书.书上要我将原来安装的Python的环境去掉,但是我觉得这样做不行,我以前写过的很多东西还在呢.遂在博客中找到了解决方法,记录之. 首先,我们安装了两个python版本.我们将其中一个文件中的python.exe 改成 python2.exe,接下来将新的python的路径以及其 Scripts 的路径写入到环境变量.要利用原来的版本执行test.py文件直接用test.py就好了.要用新的python执行则要加上 python2 test.py

经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存. pyenv就是这样一个Python版本管理器. 安装pyenv $ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$

pip 是一个安装和管理 Python 包的工具 , 是 easy_install 的一个替换品. pip freeze可以查看已经安装的python软件包和版本 pip list 也可以

简介: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 515 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) 这里只介绍安装Miniconda, 1.打开官网https://conda.io/miniconda.html下载对应的版本,直接按照提示安装 2.更改path环境变

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

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). Anaconda官方网站:https://www.anaconda.com/ Anaconda官方下载:https://www.anaconda.com/download/

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

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

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

Python默认版本修改 当电脑安装了多个版本的Python,而Shell中默认的Python不是你想要的,这个时候就需要对Python的默认版本进行修改. 在Windows中,可以通过修改环境变量的方式来达到目的. 具体做法是在系统属性的高级选项卡中选择环境变量: 接着在系统变量中选择Path进行编辑.可以看到系统中安装了Python 3.6以及Anaconda2中的Python 2.7,若是需要将Python 3.6设为默认, 那么则将Python 3.6的Python.exe所在目录放在A

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略,按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置,如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:阅读本文前请先熟悉: 1)      Linux的基本操作 2)      熟悉Ubuntu系统下nvidia驱动及cuda安装,请见我的另一篇博客 基于UBUNTU14.04