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  • 查看anaconda存在库:conda list 安装ggplot有两种方法,个人推荐第二种,分别进行介绍: 第一种:使用命令进行安装 pip/conda install ggplot (注意:先要安装依赖:numpy,scipy,statsmodels) 第二...

    先查看下anaconda中已存在的库:conda list
    在这里插入图片描述
    安装ggplot包有两种方法,个人推荐第二种,分别进行介绍:

    第一种:使用命令进行安装

    pip/conda install ggplot
    (注意:先要安装依赖包:numpy,scipy,statsmodels)
    在这里插入图片描述

    第二种:在anaconda的environments选项中进行搜索安装

    在这里插入图片描述

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  • PIP pip --version 查看包版本 pip install --upgrade pip 更新包 pip uninstall XXX 删除...pip list 列出已安装的包 pip show 列出安装包 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

    PIP

    1. pip --version 查看包版本
    2. pip install --upgrade pip 更新包
    3. pip uninstall XXX 删除包
    4. pip install XXX==2.1 安装2.1版本的XXX包
    5. pip install XXX>=2.1 安装大于2.1版本的XXX包
    6. pip list 列出已安装的包
    7. pip show 列出安装包
    8. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple XXX
      清华的源镜像

    Anaconda

    1. conda --version
    2. conda update conda 更新conda
    3. conda create --name myname python==X.X
      创建名字为myname的X.X版本python环境
    4. conda info -e 列出所有环境
    5. conda remove -n myname 删除myname环境
    6. conda create -n first --clone second
      克隆 first 到 新的second
    7. activate myname1 激活myname1环境
    8. deactivate 退出环境
    9. conda list 管理conda包
    10. conda install --name myname1 package1
      向myname1安装package1包
    11. anaconda search -t conda Package1
      搜索Package1包的所有源
    12. anaconda show PackageSourceName
      复制11中你希望下载的版本名字,给出channel
    13. conda install --channel https://(12中给出的地址)
      根据给出的地址下载对应版本的包

    注:有些包在anaconda中是找不到的,这是我们在对应python版本中打开CMD,用PIP代替安装。只不过这样anaconda不会帮助我们更新这些包,需要自己再用PIP更新。

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  • 安装anaconda的步骤

    2020-02-25 17:28:28
    文章目录anaconda介绍anaconda安装andconda使用查看已安装的某个查看某个指定环境的已安装包查找package信息 anaconda介绍 anaconda 是开源的Python管理器,包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具,比如:...

    anaconda介绍

    anaconda 是开源的Python包管理器,包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等。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安装

    下载anaconda ,下载地址:https://www.anaconda.com/download/
    在这里插入图片描述
    根据自己机器的类型和python的版本下载对应的 anaconda版本。
    在这里插入图片描述下载完成后点击安装
    安装完成后,在windows 列表里会显示,
    在这里插入图片描述

        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。
    	Anaconda  prompt :类似于windows的cmd窗口,可以通过命令行执行需要的指令
        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。
    
        spyder :一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。
    

    andconda使用

    anaconda主要有两个作用:
    (一)管理包
    (二)管理环境

    (一)管理包
    (1)查询已经安装的包

    conda list 
    

    (2)查询相关包的信息

    首先搜索包和对应的numpy,注意这里是anaconda,而不是conda

     搜索  tensorflow
    anaconda search -t conda tensorflow
    

    找到对应的tensorflow 版本后可以使用anaconda show 查看安装命令

    anaconda show anaconda/tensorflow
    

    (3)安装包

    conda 的包管理功能和pip 是一样的,当然你选择pip 来安装包也是没问题的。

     安装 numpy
    conda install numpy
    

    注释:解决安装过程中速度慢的问题,可以添加清华镜像

    在终端运行以下命令:
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    (4)卸载包

    conda remove numpy
    

    (5)更新包

    conda update numpy
    
    

    查看已安装的某个包

    conda list requests
    

    查看某个指定环境的已安装包

    conda list -n python36
    

    查找package信息

    conda search numpy
    

    安装package

    conda install -n python36 numpy
    如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
    也可以通过-c指定通过某个channel安
    

    (二)管理环境
    为什么需要管理环境呢?

    比如你在A项目中用了 Python 2,而新的项目B要求使用Python 3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

    还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个 Numpy 版本,你要做的应该是,为每个 Numpy 版本创建一个环境,然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。
    1)创建环境

    在终端中使用:

    conda create -n env_name package_names

    上面的命令中,env_name 是设置环境的名称(-n 是指该命令后面的env_name是你要创建环境的名称),package_names 是你要安装在创建环境中的包名称。

    例如,要创建环境名称为 py3 的环境并在其中安装 numpy,在终端中输入 conda create -n py3 numpy。
    2)指定python的版本
    当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境,例如创建环境名称为py3,并安装最新版本的Python3在终端中输入:

    conda create -n py3 python=3

    或也可以这样创建环境名称为py2,并安装最新版本的Python2:

    conda create -n py2 python=2

    如果你要安装特定版本(例如 Python 3.6),请使用 conda create -n py python=3.6

    3)进入环境

    在 Windows 上,你可以使用 activate my_env进入。在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。

    进入环境后,你会在终端提示符中看到环境名称,下面图片是我进入py2的环境(这里的py2是我上面创建环境时自己起的名称,你可以起个自己喜欢的名称)。

    进入环境后,我可以用conda list 查看环境中默认安装的几个包。

    在环境中安装包的命令与前面一样:conda install package_name。不过,这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。

    4)离开环境

    在 Windows 上,终端中输入:

    deactivate

    在 OSX/Linux 上 输入:

    source deactivate

    5)共享环境

    共享环境非常有用,它能让其他人安装你的代码中使用的所有包,并确保这些包的版本正确。

    你可以在你当前的环境中终端中使用 conda env export > environment.yaml 将你当前的环境保存到文件中保存为YAML文件(包括Pyhton版本和所有包的名称)。

    命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称(包括 Python 版本)。

    在“notebook工作文件夹”下(及你在终端中上图的路径)可以看到导出的环境文件:

    导出的环境文件,在其他电脑环境中如何使用呢?

    首先在conda中进入你的环境,比如activate py3,然后在使用以下命令更新你的环境:

    #其中-f表示你要导出文件在本地的路径,所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径

    conda env update -f=/path/to/environment.yml

    对于不使用 conda 的用户,我通常还会使用 pip freeze > environment.txt 将一个 txt文件导出并包括在其中。

    举个例子你可能更容易理解这个使用场景:

    首先,我在自己的电脑上在conda中将项目的包导出成environment.txt 文件:

    然后我将该文件包含在项目的代码库中,其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境。

    他在自己的电脑上进入python命令环境,然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包:

    pip install -r /path/requirements.txt

    其中/path/requirements.txt是该文件在你电脑上的实际路径。

    6)列出环境

    我有时候会忘记自己创建的环境名称,这时候用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境。

    你会看到环境的列表,而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。

    7)删除环境

    如果你不再使用某个环境,可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境(在这里环境名为 env_name)。

    展开全文
  • 1)查看anaconda有环境:conda info -e 2)创建环境:conda create --name {环境名} python={python版本} eg: conda create --name python36 python=3.6 注:大括号中内容为需要自己填写 3)切换到创建好...

    1)查看anaconda中已有环境:conda info -e
    2)创建环境:conda create --name {环境名} python={python版本}
    eg: conda create --name python36 python=3.6
    注:大括号中内容为需要自己填写的
    3)切换到创建好的某个环境中:conda activate 环境名
    执行以下命令:

    conda install nb_conda # 安装jupyter notebookj
    安装完成后,启动jupyter notebook:
    jupyter notebook (进入该环境后执行jupyter notebook,这样才能够使用该环境,当然还有其它办法。。)
    则可以在服务下更改环境

    4)查看下载好的包:conda list (在切换到某个环境中后)
    5) 返回默认的python环境:conda deactivate
    6) 在当前活跃环境中安装/更新package: conda install/update {package}
    7) 指定环境安装/更新package:conda install/update -n {环境名} {package}
    8) 删除package:conda remove -n {环境名}{package} 注:同上,不加-n表示在当前环境中
    9)删除环境:conda env remove -n {环境名称}

    参考链接:
    https://www.jb51.net/article/164669.htm

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  • anaconda 安装

    2017-11-22 14:37:00
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