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  • anaconda卸载tensorflow时,收集不到的解决方法
    千次阅读
    2020-04-15 22:02:47

    欢迎移步我的个人博客

    使tensorflow环境处于未激活状态deactivate tensorflow

    conda remove -n tensorflow --all

    使用conda info --envs查看conda环境,可以看到没有tensorflow了~

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  • anaconda卸载程序

    2018-09-29 09:01:58
    anaconda卸载软件,可以轻松卸载anaconda。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学
  • Anaconda卸载与安装

    千次阅读 2021-12-12 16:10:00
    费了九牛二虎之力把所有的路径配置好之后发现jupyter内核竟然不能正常启动…一直没办法正常解决(如果有懂的大佬可以评论指导一下),于是最终还是选择卸载重新安装一下anaconda。而且因为我之前下载的Python直接被...

            因为重新分配磁盘,导致anaconda的各种路径出现了问题,费了九牛二虎之力把所有的路径配置好之后发现jupyter内核竟然不能正常启动…一直没办法正常解决(如果有懂的大佬可以评论指导一下),于是最终还是选择卸载重新安装一下anaconda。而且因为我之前下载的Python直接被我拖到anaconda的envs文件夹里了,于是顺便也把Python重新安装一下吧。

    一、anaconda的卸载

    方案一:彻底卸载

    打开anaconda prompt,输入命令: 

    conda install anaconda-clean  #下载anaconda-clean包
    anaconda-clean --yes   #使用anaconda-clean命令完全卸载anaconda

     果然,中间出现了bug:

     

    一直卡在这个地方,加载不动了。

    方案二: 使用anaconda自带的卸载程序+删除注册表

            因为不能直接利用anaconda的package卸载,于是在查询大量anaconda卸载的坑之后,选择了其中一个:

            先执行安装目录下的Uninstall-Anaconda.exe文件,按照流程卸载即可。

     

            然后重启,之后再查询一下anaconda的安装目录就会发现已经不见了。

            然后我们清除一下注册表信息。务必要清除注册表信息哦,因为关系到之后环境变量中路径的配置过程,如果没有清理干净会有大麻烦的。

     至此,anaconda被完全卸载了。

    二、Anaconda安装

    下载地址:Anaconda | Individual Editionicon-default.png?t=LA92https://www.anaconda.com/download/

            但是我发现我的之前的安装包还都在,于是还是使用了之前的anaconda安装包。

            在运行安装包的过程中,只有一点需要注意,就是上面的添加环境变量是需要勾选的(图源其他博客,因为我忘记截图了)。

     三、配置环境变量

    1、右击此电脑——属性

     

     2、在设置里选择 高级系统设置——环境变量

     在系统变量里的path(或者PATH)里新建环境变量。按理说,我们勾选了添加环境变量的勾是不需要再手动添加的,但是以防万一,还是检查一下,顺便检查一下有没有错误的环境变量。

     检查安装是否正确

    使用cmd打开命令提示符,输入conda –version

    发现能够返回正确的anaconda版本,即为安装成功。

     

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  • 主要介绍在 windows 10 系统中安装 Anaconda3 的详细过程下载Anaconda 官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/目前最新版本是 python 3.7,默认下载也是 Python 3.7安装安装较为简单,基本都是下一步,...

    主要介绍在 windows 10 系统中安装 Anaconda3 的详细过程

    下载

    Anaconda 官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/

    目前最新版本是 python 3.7,默认下载也是 Python 3.7

    安装

    安装较为简单,基本都是下一步,为了避免不必要的麻烦,最后默认安装路径,具体安装过程为:

    双击安装文件,启动安装程序

    349cdedbff1e7e4b0d9a416819b85106.png

    69a2c617db0ea1aa6ac1fcf20c0060cb.png

    5056d22e4c6e05ef8789a200f78e8284.png

    如果系统只有一个用户选择默认的第一个即可,如果有多个用户而且都要用到 Anaconda ,则选择第二个选项。

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    为了避免之后不必要的麻烦,建议默认路径安装即可,需要占用空间大约 2.6 G左右。

    df053bd9672188cecbc30d687ae35e27.png

    两个默认就好,第一个是加入环境变量

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    安装需要一段时间,等待安装完成即可。

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    到这里就安装完成了,可以将“Learn more about Aanaconda Cloud”前的对号去掉,然后点击“Finish”即可

    配置环境变量

    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:ProgramDataAnaconda2Scripts, 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

    27242e57f27b5736c657939d96e468df.png

    如果输出conda 4.5.12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

    7f02f3d6b22d066dec10a4fa315efdbf.png

    创建自己的虚拟环境

    conda create -n python36 python=3.6

    切换环境

    activate learn

    如果忘记了名称我们可以先用

    conda env list

    卸载环境

    conda remove --name python36 --all

    安装第三方包

    conda install requests

    或者

    pip install requests

    卸载第三方包

    conda remove requests

    或者

    pip uninstall requests

    查看环境包信息

    conda list

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  • 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多个科学及其依赖项。 因为包含了大量的科学Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些,或者需要节省带宽...

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

    d56b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    d66b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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。

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    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。

    db6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    点击Next

    df6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    点击 I Agree (我同意),不同意,当然就没办法继续安装啦。

    e26b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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 。

    e46b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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:ProgramDataAnaconda2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> 。

    e76b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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。

    ea6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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。

    ee6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    f26b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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>。

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    点击Install Microsoft VSCode

    f86b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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:ProgramDataAnaconda2Scripts, 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

    fa6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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。

    fc6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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

    ff6b9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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

    006c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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

    046c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    conda remove --name test --all
    关于环境总结

    1. # 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)

    2. conda create --name python34 python=3.4
    3. # 安装好后,使用activate激活某个环境

    4. activate python34 # for Windows

    5. source activate python34 # for Linux & Mac
    6. # 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
    7. # 此时,再次输入

    8. python --version
    9. # 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
    10. # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行

    11. deactivate python34 # for Windows

    12. source deactivate python34 # for Linux & Mac
    13. # 删除一个已有的环境

    14. 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

    056c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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

    076c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去

    086c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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.与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

    0a6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为C:UsersAdministratorAppDataLocalcondacondaenvslearn, 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。

    0c6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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!

    0e6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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:

    136c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    156c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    166c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    186c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    196c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    1b6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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:ProgramDataAnaconda2Scriptsspyder.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:

    1. # -*- coding: utf-8 -*-

    2. """

    3. Spyder Editor

    4. This is a temporary script file.

    5. """

    6. from skimage import io

    7. img = io.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/379283176280170726.jpg')

    8. 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:

    1d6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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?

    216c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    256c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    286c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    346c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    386c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    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。

    3d6c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

    436c9036-c115-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    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。

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  • Linux上Anaconda卸载

    千次阅读 2021-05-13 11:53:45
    声明:本文通过参考下面三个博文而归结出Linux上Anaconda卸载方法。Anaconda安装及停用方法参考博文:http://blog.csdn.net/x_lock/article/details/53170321卸载anaconda,启用spyder参考博文:...
  • 问题:我已经安装了水蟒:conda -Vconda 4.4.7此外,我还使用python3 setup.py...现在我想卸载一个。我尝试过的:pip uninstall packageNamepip3 uninstall packageNameconda uninstall packageName它适用于python...
  • anaconda卸载后,发现cmd.exe一打开就退出了。发现很多人碰到类似的问题,Python的Anaconda,卸载后残留的信息导致无法正常使用cmd.exe。 解决办法: (1)临时办法:用 cmd.exe /d这个命令打开 (2)输入 ...
  • anaconda 完全卸载——重装

    万次阅读 多人点赞 2021-05-19 10:50:10
    由于安装环境的时候不知道什么地方出错了,导致conda下载不了新的,也不能更新现有的,所以采取卸载anaconda并重装的方法(简答粗暴) 卸载 在网上搜集资料,发现卸载anaconda的方法五花八门,而且还存在干净...
  • 1.Anaconda彻底卸载

    千次阅读 2020-11-19 21:10:58
    上文中提到因为安装的Anaconda版本是我不希望用的,所以需要卸载重装。卸载的方法如下: 1、打开 Anaconda Prompt。安装 Anaconda-Clean package,安装命令: conda install anaconda-clean 2、卸载命令: ...
  • 不知道大家卸载anaconda是用的什么方法,本人是通过计算机-卸载或更改程序-找到anaconda右键卸载的,结果在重装时遇到了问题出现failed to create anaconda menu无法建立目录,这就意味着即使anaconda下载下来也找不...
  • anaconda安装、卸载

    2021-11-29 10:59:06
    一.anaconda安装 网址:... 1.下载安装包 2.安装 ...3.如果按照上述的操作流程,安装完毕点击“完成”之后,打开开始菜单,可以找到一盒名为Anaconda3的文件夹。...二.anaconda卸载 ...
  • 本人下载编译安装了opencv2.4.9,oppencv2.4.10,opencv2.4.11,opencv3.0.0,opencv3.1.0,opencv3.2.0版本,总结anaconda下opencv安装经验如下。1.编译好的opencv和自己编译安装opencv的区别Ubuntu安装了anaconda...
  • 在conda version: 4.7.11anaconda version: 2019.07python version: 3.7.3我按照here的说明安装了opencv-python:^{pr2}$我认为这是有效的,因为我能够在我的Spyder IDE中从import cv2运行defs,conda list返回:......
  • 二、 Anaconda科学计算Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的...
  • Anaconda安装、查看、卸载第三方库

    万次阅读 多人点赞 2019-08-11 16:48:18
    Anaconda安装第三方库: 下载第三方库:下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 1、Ctrl+F 查找 2、下载,点击即可,注意下载的文件要与python环境相匹配 3、将下载的 .whl文件放入...yourpath....
  • 如何彻底卸载Anaconda

    万次阅读 多人点赞 2021-02-27 13:03:35
    文章目录0.前言1.解决方案1.1方案11.2方案22....或者说是直接到控制面板找到Anaconda直接卸载就行了。但是这种方案并不能删除配置文件。 1.2方案2   但是,如果你搜索到了这篇文章,就代表你是想把配置文件都
  • Anaconda的安装与卸载

    千次阅读 2020-09-20 21:52:42
    我之前安装的是旧版本的anaconda是用的以前的安装包解压后安装的,安装后发现只支持python3.6版本的,所有想要卸载,在卸载的过程中我找不到Uinstall.exe,我用了Uninstall-Anaconda3.exe才总算把anaconda卸载了。...
  • 装了anaconda其实是可以选择卸载python,当然也可以不卸载Anaconda 是Python的一个发行版,里面内置了很多工具,不用单独安装,因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda 是一种Python语言的免费增值...
  • anaconda 安装卸载虚拟环境

    千次阅读 2020-12-17 11:05:29
    conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是管理和环境管理。管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。 conda的设计理念 ...
  • 0.导语本文总结了Windows下Python环境的安装,包括Anaconda、Jupyter notebook和Pycharm的安装和基本使用技巧,方便初学者搭建Python环境。这个是AI基础的必备步骤。一、Anaconda 安装配置 1.安装Anaconda按照下面的...
  • Ubuntu上 anaconda卸载

    千次阅读 2018-11-25 20:06:16
    在ubuntu上卸载anaconda的步骤 : (一)删除整个anaconda目录: 由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中,所以直接将该目录删除即可。到包含整个anaconda目录的文件夹下,删除整个Anaconda目录: rm -rf ...
  • Anaconda3彻底卸载+重新安装Aanconda+tensorflow+keras

    万次阅读 多人点赞 2020-08-30 17:59:19
    记:2020年8月30日,把自己的anaconda环境搞的乱的一塌糊涂,无奈只能卸载重新安装了一遍,顺便把深度学习用到的框架环境也配置了一遍,重新安装还是有好处滴,至少我对这个安装和配置的流程现在是清楚的一塌糊涂啊...

空空如也

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