目录 前言 问题 曲线救国 前言 虽然我的win版本R已经用4了,但之前在Linux环境一直没用R4.0,因为Linux涉及的东西太多,担心不稳定,牵一发而动全身. 但现在有好些R包必须要用更新到R4.0以上才能用了(主要是Rcpp版本太低),有的包本身升级时也要考虑不同版本的R,不更新一些函数功能用不了. 今天又碰到了这个问题,看来是时候更新R了. 问题 anaconda安装后自带R,但不是R4.0版,我的是R3.5.2.我尝试了用conda update r-base来更新,更新了几个库,但

conda 使用清华大学开源软件镜像 Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/f

打开Anaconda Prompt窗口conda update conda 先升级conda激活要升级python的虚拟环境conda install python=3.6.6 再升级pythonconda create --name webapp python=3.6.6conda remove --name webapp --all ubunto14.04上自带python2.7和python3.4 要安装python3.4-venv执行sudo apt-get install python

简介 pip是接触 python 后最早认识的包管理工具.通过使用 pip 能够自动下载和解决不同 python 模块的依赖问题,使 python 的配置过程变得简单. 与 pip 类似,conda 也是一个开源软件的包管理系统和环境管理系统.conda 可分为 anaconda 和 miniconda,anaconda 包含一些科学计算常用的 python 包,miniconda 为精简版. 区别 不同 类别 pip conda 管理 wheel 或源码 二进制 需要编译器 yes no 语言

0.购买云服务器 购买服务器我只推荐硅云,因为香港服务器免备案!而且25岁以下仅需10元每月,至少可买3年!每年享有多次原价续费机会,可补价升级配置. 硅云服务器首页:https://www.vpsor.cn?userCode=qh1dc78 VPS购买页:https://www.vpsor.cn/activity/cloudsite?userCode=qh1dc78 1.安装宝塔面板 Centos安装脚本 yum install -y wget && wget -O install.sh

1. Python包管理工具 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装

目录 Conda常见命令 环境管理 包管理 conda管理 小技巧 Conda常见命令 环境管理 创建环境 conda create -n 环境名 包列表 进入环境 source activate 环境名(mac) activate 环境名(windows) 离开环境 source deactivate(mac) deactivate(windows) 列出环境 conda env list 或 conda info -e 删除环境 conda env remove -n 环境名 加载和保存环境

python做数据分析相关的工具的安装和配置,以及numpy的入门 为什么要用PYTHON来做数据分析 MATLAB R语言,语法类似C语言,但是它在语义上是函数设计语言,也是开源的. python 的优势: 有大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具链 python的库很多,而且库一直在增加,算法的实现更加的创新.Numpy, matplotlib, scipy,scikit-learn python还能和跟多其他语言对接,比如C语言 相对于R和MATLAB,python还可以做各种其他的事,

第1章 准备工作 1.1 本书的内容 本书讲的是利用Python进行数据控制.处理.整理.分析等方面的具体细节和基本要点.我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家.虽然本书的标题是“数据分析”,重点却是Python编程.库,以及用于数据分析的工具.这就是数据分析要用到的Python编程. 什么样的数据? 当书中出现“数据”时,究竟指的是什么呢?主要指的是结构化数据(structured data),这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式

前面介绍了 Anaconda 的安装,接下来介绍一下 简单使用,后续并实时更新. 常用操作命令: 环境操作 1.查看环境管理的全部命令帮助: conda env -h 2.查看当前系统下的环境: conda info -e 3.创建环境: conda create env_name                (env_name)是环境名称,这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes 创建指定python版本的环境: co

相信大多数 python 的初学者们都曾为开发环境问题折腾了很久,包管理和 python 不同版本的问题,特别是 window 环境安装个 scrapy 各种报错 ,使用 Anaconda 可以很好的解决一些不必要的学习成本. Anaconda 概述 Anaconda 是一个用于科学计算的 python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与虚拟环境管理的功能,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.可以使用 conda 来进行

python做数据分析的优势: 拥有大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具链 随着库还在不断的增加的同时, 算法的实现也更加的创新.Numpy, matplotlib, scipy,scikit-learn python还能和其他多语言对接,比如C语言等 相对于R和MATLAB,python可做的事情更多, 一系列的连贯性更加好, 如web开发,爬虫,脚本.运维.机器学习 环境: 将使用 Anaconda 作为数据分析的工具(在后续的KNN近邻算法, 线性回归等也同样会用Anaconda来完成

本人之前已经在anaconda环境下已经安装了python3的环境,现在因为一些需求,要安装python2环境 1.打开anaconda的anaconda prompt查看当前环境: conda info -e(或者--envs) 2.创建一个名为py27新的环境,并指定运行环境为python2.7 conda create -n py27 python=2.7或者conda create --name py27 python=2.7 3.激活创建的py27的环境,在当前激活的环境下安装所需要的

常用操作命令: 一.环境操作 1.查看环境管理的全部命令帮助: conda env -h 2.查看当前系统下的环境: conda info -e 3.创建环境: conda create env_name                (env_name)是环境名称,这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes 创建指定python版本的环境: conda create env_name python=3.6         

Anaconda包管理工具 / Anaconda Package Management Tools Anaconda is the world’s most popular Python data science platform Anaconda的包管工具使得用户可以针对不同的项目进行特定的环境建立,并且切换十分方便,大大提升了各种安装环境的管理效率. 1 Anaconda安装 / Anaconda Install Anaconda的安装十分的简单,直接在官网下载对应版本的安装包即可,安装时自

Anaconda介绍 Anaconda 是在 linux.windows 和 mac os x 上执行 Python/R 数据分析和机器学习的最简单的方式并且它是开源的.它在全球拥有超过 1, 100万用户, 是在单独的一台机器上进行开发.测试和训练的行业标准, 因为具备以下特点,从而使他能都独立的进行数据分析: 1. 提供了大量的Python/R 数据分析包 2. 使用 conda 管理库.依赖关系和环境 3. 使用 scikit-learn, TensorFlow和Theano进行开发.训练

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.当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药.可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题. Anaconda安装 可以从官网下载,不过服务器在国外,所以很慢.推荐使用国内镜像网站:清华大学开源镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,下载后一直next下去安装完

帮助目录 检查conda版本 升级当前版本的conda 创建一个新环境 激活新环境 Linux,Mac: Windows: 列出所有的环境 切换环境(activate/deactivate) Linux,OS X: Windows: 从当前工作环境的路径切换到系统根目录 Linux,Mac: Windows: 克隆环境 删除一个环境 安装一个新python 帮助目录 conda create -h 检查conda版本 conda --version 升级当前版本的conda conda upda

装python package 时,conda提示会升级python2到python3, 那可能是你的windows不支持py2env下的此包.比如:win 下,tensorflow就不支持py2的环境.你要装tf就必须升级python2 到 python3. 而代码又是用python2 写的,就出这问题了.

由于要是用python 3.6版本的一个包sonicparanoid,但是系统的gcc比较老,所以先用conda创建python环境,在该环境下尽心gcc的安装和升级 conda create --name py3.6 python=3.6 source activate py3.6 conda install pip setuptools cython sh numpy pandas biopython cmake conda install gcc libgcc 然后会提示库错误,需要重新连