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《Anaconda》是美国说唱女歌手妮琪·米娜演唱的一首说唱歌曲,由Sir Mix-A-Lot等创作,收录于妮琪·米娜的第三张录音室专辑《The Pinkprint》中,于2014年8月4日发行。《Anaconda》在美国公告牌单曲榜上最高名次为第2名,是妮琪·米娜成绩最高的歌曲之一。 [1-4] 展开全文
《Anaconda》是美国说唱女歌手妮琪·米娜演唱的一首说唱歌曲,由Sir Mix-A-Lot等创作,收录于妮琪·米娜的第三张录音室专辑《The Pinkprint》中,于2014年8月4日发行。《Anaconda》在美国公告牌单曲榜上最高名次为第2名,是妮琪·米娜成绩最高的歌曲之一。 [1-4]
信息
歌曲时长
4分20秒
歌曲原唱
妮琪·米娜
中文名称
大蟒蛇
MV导演
寇林·提米
发行时间
2014年8月4日
谱    曲
妮琪·米娜,詹姆·詹姆斯,安瑟尼·雷,厄内斯特·克拉克,马科斯·帕拉西奥斯
音乐风格
说唱
外文名称
Anaconda
所属专辑
The Pinkprint
歌曲语言
英语
填    词
Sir Mix-A-Lot
编    曲
Sir Mix-A-Lot,皮罗·利达·唐
Anaconda创作背景
《Anaconda》的制作人皮罗·利达·唐曾经邀请说唱女歌手梅西·埃丽奥特来演唱这首歌,被拒绝后,她重新录制了这首歌,让妮琪·米娜来演唱。这首歌采样了说唱男歌手Sir Mix-a-Lot的歌曲《Baby Got Back》。 [5] 
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  • Anaconda详细安装及使用教程(带图文)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-15 17:48:52
     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)。 Conda是一个开源的包、...

    Anacond的介绍

    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)。

    Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换

    Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等

    Miniconda包括Conda、Python

    Anacond下载

    下载地址:https://www.anaconda.com/download/

     

    Anaconda 是跨平台的,有 Windows、macOS、Linux 版本,我们这里以 Windows 版本为例,点击那个 Windows 图标。

    我这里选择下载 

    Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

    64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序(564 MB)

    当然,你也可以根据自己的实际情况,选择 Python 3.6版的,或者 32-Bit 版本的。

    安装包有 564MB,因为网速的关系,下载时间可能会比较长,请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件了。

     

    安装 Anaconda 

    双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件,出现如下界面,点击 Next 即可。

     

    点击Next

     

    点击 I Agree (我同意),不同意,当然就没办法继续安装啦。

     

    Install for: Just me还是All Users,假如你的电脑有好几个 Users ,才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User,就我们一个人使用,如果你的电脑有多个用户,选择All Users,我这里直接 All User,继续点击 Next 。

     

    Destination Folder 是“目标文件夹”的意思,可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ,选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕,所以我直接就装到默认的地方。

    这里提一下,Anaconda 很强大,占用空间也不小啊,2.6GB,差不多是一部高清电影的体积了。不过,为了学习,这点硬盘空间算什么呢。

    继续点击 Next> 。

     

    这里来到 Advanced Options 了,所谓的“高级选项”。如果你英文好,有一定背景知识的话,肯定明白这界面上的意思。两个默认就好,第一个是加入环境变量,第二个是默认使用 Python 2.7,点击“Install”,终于开始安装额。

    安装时间根据你的电脑配置而异,电脑配置高,硬盘是固态硬盘,速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊,py 文件啊,全部写到安装目标文件夹里。

      

    过程还是很漫长的,毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊,请耐心等待。

     

    经过漫长的等待,终于安装完成 Installation Complete (安装完成)了,点击最后一个 Next>。

     

    点击Install Microsoft VSCode

    点击 Finish,那两个 √ 可以取消。

    配置环境变量

    如果是windows的话需要去 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整.

    之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

     

    如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了.

    为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级

    管理虚拟环境

    接下来我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.接下来的例子都是在命令行操作的,请打开你的命令行吧.

    activate

    activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,

    你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。

    创建自己的虚拟环境

    我们当然不满足一个base环境, 我们应该为自己的程序安装单独的虚拟环境.

    创建一个名称为python34的虚拟环境并指定python版本为3.4(这里conda会自动找3.4中最新的版本下载)

    conda  create -n python34  python=3.4

    或者conda  create  --name  python34   python=3.4

    于是我们就有了一个learn的虚拟环境, 接下来我们切换到这个环境, 一样还是用activae命令 后面加上要切换的环境名称

    切换环境

    activate learn

    如果忘记了名称我们可以先用

    conda env list

     

    去查看所有的环境

    现在的learn环境除了python自带的一些官方包之外是没有其他包的, 一个比较干净的环境我们可以试试

    先输入python打开python解释器然后输入

    >>> import requests

    会报错找不到requests包, 很正常.接下来我们就要演示如何去安装requests包

    exit()

    退出python解释器

    卸载环境

    conda remove --name test --all

    关于环境总结

    # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
    
    conda create --name python34 python=3.4
    
    # 安装好后,使用activate激活某个环境
    
    activate python34 # for Windows
    
    source activate python34 # for Linux & Mac
    
    # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH
    
    # 此时,再次输入
    
    python --version
    
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境
    
    # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
    
    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac
    # 删除一个已有的环境
    
    conda remove --name python34 --all

    安装第三方包

    输入

    conda install requests

    或者

    pip install requests

    来安装requests包.

    安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.

    卸载第三方包

    那么怎么卸载一个包呢

    conda remove requests

    或者

    pip uninstall requests

    就行啦.

    查看环境包信息

    要查看当前环境中所有安装了的包可以用

    conda list

    导入导出环境

    如果想要导出当前环境的包信息可以用

    conda env export > environment.yaml

    将包信息存入yaml文件中.

    当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

    conda env create -f environment.yaml

    其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住

    activate // 切换到base环境

    activate learn // 切换到learn环境

    conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

    conda env list // 列出conda管理的所有环境

    conda list // 列出当前环境的所有包

    conda install requests 安装requests包

    conda remove requests 卸载requets包

    conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包

    conda update requests 更新requests包

    conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

    conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

    深入一下

    或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录

    这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

    那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看

    可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去

     

    这不就是一个标准的python环境目录吗?

    这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.

    JetBrains PyCharm 连接

    在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的PyCharm, 而PyCharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

    在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

     

    比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了。

     

    Anaconda 初体验

    按下 Windows 徽标键,调出 Windows 开始菜单,可以看到 “最近添加”的:Anaconda2(64-bit)

    Anaconda Prompt

    打开Anaconda Prompt,这个窗口和doc窗口一样的,输入命令就可以控制和配置python,最常用的是conda命令,这个pip的用法一样,此软件都集成了,你可以直接用,点开的话如下图。用命令“conda list”查看已安装的包,从这些库中我们可以发现NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas,说明已经安装成功了!

     

    还可以使用conda命令进行一些包的安装和更新

    conda list:列出所有的已安装的packages

    conda install name:其中name是需要安装packages的名字,比如,我安装numpy包,输入上面的命令就是“conda install numpy”。单词之间空一格,然后回车,输入y就可以了。

    安装完anaconda,就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。你可以在Windows下的cmd下查看:

     

     

    Anaconda Navigtor

    用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

     

    Jupyter notebook

    基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。

     

    Qtconsole

    一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数。

     

    Spyder

    一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

    点击 Anaconda Navigator ,第一次启用,会初始化,耐心等待一段时间,加载完成,界面如图。

     

    Spyder编辑器,我们以后就可以用这款编辑器来编写代码,它最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。spyder.exe放在安装目录下的Scripts里面,如我的是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts\spyder.exe, 直接双击就能运行。我们可以右键发送到桌面快捷方式,以后运行就比较方便了。

     

    我们简单编写一个程序来测试一下安装是否成功,该程序用来打开一张图片并显示。首先准备一张图片,然后打开spyder,编写如下代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    """
    
    Spyder Editor
    
     
    
    This is a temporary script file.
    
    """
    
    from skimage import io
    
     
    
    img = io.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/379283176280170726.jpg')
    
     
    
    io.imshow(img)

    将其中的C:/Users/Administrator/Desktop/379283176280170726.jpg改成你自己要显示图片的位置,然后点击上面工具栏里的绿色三角进行运行,最终显示如下:

     

    jupyterlab 

    我们点击 jupyterlab 下面的 Launch ,会在默认浏览器(我这里是 Chrome)打开 http://localhost:8888/lab 这样一个东东,这里就可以输入 Python 代码啦,来一句 Hello World 吧。

    我们可以打开 Anaconda Navigator -> Launch jupyterlab ,也可以直接在浏览器输入 http://localhost:8888/lab (可以保存为书签)。如果是布置在云端,可以输入服务器域名(IP),是不是很爽?

     

     

    VSCode

    Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器,可在桌面上运行,适用于Windows,macOS和Linux。它内置了对JavaScript,TypeScript和Node.js的支持,并为其他语言(如C ++,C#,Java,Python,PHP,Go)和运行时(如.NET和Unity)提供了丰富的扩展生态系统。

     

    Glueviz

    Glue是一个Python库,用于探索相关数据集内部和之间的关系。其主要特点包括:

    链接统计图形。使用Glue,用户可以创建数据的散点图,直方图和图像(2D和3D)。胶水专注于刷牙和链接范例,其中任何图形中的选择传播到所有其他图形。

    灵活地跨数据链接。Glue使用不同数据集之间存在的逻辑链接来覆盖不同数据的可视化,并跨数据集传播选择。这些链接由用户指定,并且是任意灵活的。

    完整的脚本功能。Glue是用Python编写的,并且建立在其标准科学库(即Numpy,Matplotlib,Scipy)之上。用户可以轻松地集成他们自己的python代码进行数据输入,清理和分析。

     

    Orange3

    交互式数据可视化

    通过巧妙的数据可视化执行简单的数据分析。探索统计分布,箱形图和散点图,或深入了解决策树,层次聚类,热图,MDS和线性投影。即使您的多维数据也可以在2D中变得合理,特别是在智能属性排名和选择方面。

     

    老师和学生都喜欢它

    在教授数据挖掘时,我们喜欢说明而不是仅仅解释。而橙色很棒。Orange在世界各地的学校,大学和专业培训课程中使用,支持数据科学概念的实践培训和视觉插图。甚至还有专门为教学设计的小部件。

    附加组件扩展功能

    使用Orange中可用的各种附加组件从外部数据源挖掘数据,执行自然语言处理和文本挖掘,进行网络分析,推断频繁项目集并执行关联规则挖掘。此外,生物信息学家和分子生物学家可以使用Orange通过差异表达对基因进行排序并进行富集分析。

     

    Rstudio

    R软件自带的有写脚本的工具,可是我不是很喜欢用(并不是说不好哈),我更喜欢用RStudio(网上还有Tinn-R,RWinEdt等)。因为我觉得其本身比较方便,另外在编程的时候有些功能很方便。下面这个界面是我修改了主题的,下面我将介绍如何修改主题,来方便编程。

    结语

    现在你是不是发现用上anaconda就可以十分优雅简单的解决上面所提及的单个python环境所带来的弊端了呢, 而且也明白了其实这一切的实现并没有那么神奇.

    当然anaconda除了包管理之外还在于其丰富数据分析包, 不过那就是另一个内容了, 我们先学会用anaconda去换一种方法管里自己的开发环境, 这已经是一个很大的进步了。

    欢迎大家,加入我的微信公众号:代码帮 

    同时,大家可以关注我的个人博客:

    https://blog.csdn.net/ITLearnHall

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    人生苦短,我愿分享。本公众号将秉持活到老学到老学习无休止的交流分享开源精神,汇聚于互联网和个人学习工作的精华干货知识,一切来于互联网,反馈回互联网。

    目前研究领域:大数据、机器学习、深度学习、人工智能、数据挖掘、数据分析。 语言涉及:Java、Scala、Python、Shell、Linux等 。同时还涉及平常所使用的手机、电脑和互联网上的使用技巧、问题和实用软件。 只要你一直关注和呆在群里,每天必须有收获

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    展开全文
  • Anaconda

    万次阅读 2018-08-08 23:27:01
    什么是 AnacondaAnaconda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。 什么是 conda ? conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。包管理工具...

    什么是 Anaconda?

    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。

    什么是 conda ?

    conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。包管理工具。

    为什么要选择用Anaconda呢?

    Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心、分析利器。

    展开全文
  • anaconda

    千次阅读 2017-12-09 22:37:59
    anaconda multi env

    conda 安装

    bash 傻瓜式安装

    next –> next –> next

    国内镜像

    请看链接 有步骤……

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

    常用命令

    创建多python环境

    将conda的环境变量写入~/bashrc

    
    常用命令
    conda create --name project_env python=3.6
    conda info -envs
    
    source activate project_env
    deactivate
    conda install -n project_env numpy
    conda update -n project_env numpy
    
    需要默认环境
    conda install -n project_env anaconda
    conda create -n project_env python=3.6 anaconda
    
    conda list -n project_env
    
    删除已有环境
    conda remove --name project_env --all
    
    其他命令
    
    conda config --show
    conda 移除镜像源
    conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' 
    
    
    

    实践

    ➜  ~ conda info -e
    # conda environments:
    #
    res_test                 /Users/lishulong/anaconda3/envs/res_test
    root                  *  /Users/lishulong/anaconda3
    
    ➜  ~ conda remove --name res_rest --all
    
    CondaEnvironmentNotFoundError: Could not find environment: res_rest .
    You can list all discoverable environments with `conda info --envs`.
    
    ➜  ~ source activate res_test
    (res_test) ➜  ~ python -V
    Python 3.6.2 :: Continuum Analytics, Inc.
    (res_test) ➜  ~ deactivate
    Error: deactivate must be sourced. Run 'source deactivate'
    instead of 'deactivate'.
    
    (res_test) ➜  ~ source deactivate
    
    
    
    ➜  ~ conda remove --name res_test --all
    
    Package plan for package removal in environment /Users/lishulong/anaconda3/envs/res_test:
    
    The following packages will be REMOVED:
    
        certifi:    2016.2.28-py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        openssl:    1.0.2l-0         https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        pip:        9.0.1-py36_1     https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        python:     3.6.2-0          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        readline:   6.2-2            https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        setuptools: 36.4.0-py36_1    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        sqlite:     3.13.0-0         https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        tk:         8.5.18-0         https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        wheel:      0.29.0-py36_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        xz:         5.2.3-0          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
        zlib:       1.2.11-0         https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    ➜  ~ conda info -e
    # conda environments:
    #
    root                  *  /Users/lishulong/anaconda3
    
    ➜  ~ 
    
    可见 激活后才可以remove
    展开全文
  • Anaconda创建环境、删除环境、激活环境、退出环境

    万次阅读 多人点赞 2017-08-18 15:27:04
    Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6 删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 ...

     

    Anaconda创建环境:

    //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36

    conda create -n py36 python=3.6 

     

    删除环境(不要乱删啊啊啊)

    conda remove -n py36 --all

     

    激活环境

    //下面这个py36是个环境名

    conda activate py36      (conda4之前的版本是:source activate py36 )

     

    退出环境

    conda deactivate    (conda4之前的版本是:source deactivate )

    展开全文
  • Ubuntu18.04 安装 Anaconda3

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 01:14:51
    1. 下载 Anaconda 下载 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh (Ubuntu18.04的对应的Anaconda版本): 法1:在Anaconda官网下载,比较费时,如图1所示。 ...
  • Anaconda 的安装教程(图文)

    万次阅读 多人点赞 2019-08-27 11:29:38
    Anaconda的介绍 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。 这么说可能有点抽象,大家可以直接把Anaconda...
  • Win10下用Anaconda安装TensorFlow

    万次阅读 多人点赞 2017-03-20 17:00:43
    但是最近为了使用python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。
  • 本来想着马上接着总结Anaconda 的,谁知道,这一安装,竟然花了我一天一夜的时间,(悲伤辣么大啊简直)。遇到了各种各样的问题,重装20几遍,每次问题都不同还。(掩面悲伤)直到刚才总算是可以了。面对问题的时候...
  • Anaconda中将python 3.7版本退回python 3.6版本

    万次阅读 多人点赞 2019-01-05 14:49:20
    最近在下载tensorflow的时候出现了如下图所示的情况:Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow 经过一番查找资料,发现,原来在2019年,TensorFlow还不支持...就是打开anaconda p...
  • Ubuntu安装anaconda 介绍、安装、配置

    万次阅读 多人点赞 2018-08-26 14:12:35
    Ubuntu - anaconda 下载地址 2.然后直接安装anaconda 命令安装 安装Python 3.6: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 安装Python 2.7: bash ~/Downloads/Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh ...
  • Linux下安装Anaconda(64位)详细过程

    万次阅读 多人点赞 2018-08-31 16:15:44
    Linux下安装Anaconda3(64位)详细过程
  • 使用anaconda安装pytorch

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 15:14:33
    使用anaconda安装pytorch使用anaconda安装pytorch过程中出现的问题使用anaconda直接从网上下载使用anaconda从本地下载torch使用anaconda从本地下载torchvision 使用anaconda安装pytorch过程中出现的问题 在使用...
  • Anaconda3安装tensorflow,安装完anaconda后,在prompt中activate tensorflow,进入"python"环境下,"import tensorflow as tf"报错: 但是在(base)模式中“conda list"查看,已经...
  • 目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants...
  • 恢复anaconda环境, 卸载anaconda, 重装anaconda

    万次阅读 多人点赞 2019-03-10 02:56:13
    1. 删除anaconda的文件夹 根据anaconda的安装位置,删除anaconda文件夹,一般情况下存放在 ~/下,如果忘记安装位置,可以执行which conda查找安装路径. 以anaconda3为例(使用的python3) rm -rf ~/anaconda3 2. 在环境...
  • 详解Anaconda + 如何在Anaconda上更换python版本

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 16:02:26
    本文旨在详细介绍Anaconda 以及 如何在Anaconda上更换python版本。
  • 原文链接,非常感谢 windows下 1 添加清华源 命令行中直接使用以下命令 conda config --add channels ...conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda...
  • anaconda镜像

    万次阅读 多人点赞 2017-12-04 21:58:40
    试了一晚上清华的,怎么...http://blog.csdn.net/lijiecong/article/details/78339078清华的anaconda镜像挂了,用中科大的镜像吧 conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ con
  • Anaconda Prompt 基本命令

    万次阅读 2018-06-01 23:00:57
    anaconda search -t conda anaconda show conda install pip install conda list [PACKAGE] conda config --add channels conda config --show channels 第三方包的安装(自选安装) 第三方包的安装(直接安装) ...
  • Anaconda 国内镜像源整理

    万次阅读 热门讨论 2019-03-14 00:24:09
    收集的源地址来自以下博客中,对这些博主表示感谢! ... 1.清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config...
  • anaconda3如何卸载干净

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 22:48:42
    最近跑代码的时候老出现各种错误,因为之前卸载过一次anaconda,所以猜测可能是没有卸载干净,所以又重新卸载了一遍,为了防止再次出现卸载不干净的情况,找了很久,终于从官网上找到了能够卸载干净的方法。...
  • PyCharm配置anaconda环境

    万次阅读 多人点赞 2018-05-15 19:46:42
    PyCharm配置anaconda环境PyCharm是一款很好用很流行的python编辑器。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。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,...
  • windows环境下的Anaconda安装与OpenCV机器视觉环境搭建

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 17:43:32
    windows环境下的Anaconda安装与OpenCV机器视觉环境搭建 本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境(博主测试了两个系统下的安装基本相同),主要内容包括: Anaconda下载安装...
  • anaconda python 版本对应关系

    万次阅读 多人点赞 2018-07-14 15:09:48
    本文更新于2019.11.18 更新了今年的版本号 在表格中用括号备注了包含的python版本号 Release date conda python2.7 python3.4 python3.5 python3.6 python3.7 python3.8 ... ...
  • Anaconda的安装及其环境变量的配置

    万次阅读 多人点赞 2018-08-04 09:46:12
    本人刚开始接触python的时候用的第一个集成环境就是Anaconda,因为自带很多包,安装又比较方便,所以还是比较方便了。现在来说下它的具体安装步骤: 进入官网后,点击红框区域下载按钮  下载完成后,按照此步骤...
  • 【机器学习】Windows环境下Anaconda安装配置pytorch详细步骤(踩坑汇总)Anaconda安装Anaconda检验安装并配置基础环境Pytorch 这次安装过程可以说是一波三折了,感觉几乎所有奇奇怪怪的问题都遇见了。感觉很少有遇见...
  • 进入Anaconda\DLLS目录,查看libssl-1_1-x64.dll的日期 进入Anaconda\Library\bin目录,比较两者日期 如果不一致,将DLLS中的替换bin中的 再次尝试,ok
  • anaconda和python版本对照表

    万次阅读 2019-10-20 14:33:21
    anaconda2/3 2.7.14 3.6.5 5.2.0 2.7.14 3.6.4 5.1.0 2.7.14 3.6.3 5.0.1 2.7.13 3.6.2 5.0.0 2.7.13 3.6.1 4.4.0 2.7.13 3.6.0 4.3.1 2....
  • Anaconda+ pycharm 可能是许多Python爱好者的使用标配,但是Anaconda有众多版本,截至2019.02.20的最新版Anaconda内置的是Python3.7。 此处就有坑了,并不是说conda的版本越新越好。 因为python开发者难免会接触到...

空空如也

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