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  • Python:Anaconda安装以及python包安装

    千次阅读 2019-01-07 07:59:57
    Anaconda集成了很多的科学计算,省去了自己安装包的过程。 2.下载 (1)下载页面 https://www.anaconda.com/download/#windows (2)官方存档页面 https://repo.anaconda.com/archive/ (3)清华镜像版本 ...

    1.Anaconda简介

    Anaconda集成了很多的科学计算包,省去了自己安装包的过程。

    2.下载

    (1)下载页面
    https://www.anaconda.com/download/#windows
    (2)官方存档页面
    https://repo.anaconda.com/archive/

    (3)清华镜像版本
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    3.Prompt基本操作

    (1)检查安装库

    conda list
    结果
    (base) C:\Users\Administrator>conda list
    # packages in environment at C:\Users\Administrator\Anaconda3:
    #
    # Name                    Version                   Build  Channel
    _ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0                    py37_0
    alabaster                 0.7.12                   py37_0
    anaconda                  2018.12                  py37_0
    anaconda-client           1.7.2                    py37_0
    anaconda-navigator        1.9.6                    py37_0
    anaconda-project          0.8.2                    py37_0
    asn1crypto                0.24.0                   py37_0
    astroid                   2.1.0                    py37_0
    astropy                   3.1              py37he774522_0
    atomicwrites              1.2.1                    py37_0
    attrs                     18.2.0           py37h28b3542_0
    babel                     2.6.0                    py37_0
    backcall                  0.1.0                    py37_0
    backports                 1.0                      py37_1
    backports.os              0.1.1                    py37_0
    backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0                    py37_2
    beautifulsoup4            4.6.3                    py37_0
    bitarray                  0.8.3            py37hfa6e2cd_0
    bkcharts                  0.2                      py37_0
    blas                      1.0                         mkl
    blaze                     0.11.3                   py37_0
    bleach                    3.0.2                    py37_0
    blosc                     1.14.4               he51fdeb_0
    bokeh                     1.0.2                    py37_0
    boto                      2.49.0                   py37_0
    bottleneck                1.2.1            py37h452e1ab_1
    bzip2                     1.0.6                hfa6e2cd_5
    ca-certificates           2018.03.07                    0
    certifi                   2018.11.29               py37_0
    cffi                      1.11.5           py37h74b6da3_1
    chardet                   3.0.4                    py37_1
    click                     7.0                      py37_0
    cloudpickle               0.6.1                    py37_0
    clyent                    1.2.2                    py37_1
    colorama                  0.4.1                    py37_0
    comtypes                  1.1.7                    py37_0
    conda                     4.5.12                   py37_0
    conda-build               3.17.6                   py37_0
    conda-env                 2.6.0                         1
    conda-verify              3.1.1                    py37_0
    console_shortcut          0.1.1                         3
    contextlib2               0.5.5                    py37_0
    cryptography              2.4.2            py37h7a1dbc1_0
    curl                      7.63.0            h2a8f88b_1000
    cycler                    0.10.0                   py37_0
    cython                    0.29.2           py37ha925a31_0
    cytoolz                   0.9.0.1          py37hfa6e2cd_1
    dask                      1.0.0                    py37_0
    dask-core                 1.0.0                    py37_0

    (2)安装一个库

    -》先确认可用库名称

    anaconda search -t conda tensorflow
    结果:
    	...
         n-west/tensorflow-cpu     |   1.10.1 | conda           | osx-64          | py35_0
         nehaljwani/tensorflow     |    1.2.1 | conda           | osx-64, win-64  | np112py27_0, py36_0, np112py36_0, np112py35_0, py35_0
                                              : TensorFlow is a machine learning library
         nehaljwani/tensorflow-base |    1.8.0 | conda           | win-64          | py36h1a1b453_0, py35h1a1b453_0
                                              : TensorFlow is a machine learning library, base package contains only tensorflow.
         nehaljwani/tensorflow-gpu |    1.1.0 | conda           | win-64          | np112py36_0, np112py35_0
                                              : TensorFlow is a machine learning library
    

    -》依据上面的结果,选择windows 64的对应库名称

    nehaljwani/tensorflow-base

    -》查找对应库安装命令

    anaconda show nehaljwani/tensorflow-base
    结果:
    (base) C:\Users\Administrator>anaconda show nehaljwani/tensorflow-base
    Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
    Name:    tensorflow-base
    Summary: TensorFlow is a machine learning library, base package contains only tensorflow.
    Access:  public
    Package Types:  conda
    Versions:    
       + 1.7.1
       + 1.8.0
    
    To install this package with conda run:
         conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-base

    -》安装,使用上一步最后的命令

    conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-base

     

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  • 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,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...#一、安装python 欢迎...

    一、安装python(python3.7.4)

    1、下载

    这里直接去python官网就可以了,网址是:https://www.python.org
    打开后可以见到如图1
    在这里插入图片描述

    图1

    这里有两处都可以下载,还是有区别的,不想看的话,32位系统请选下载1,64位请选下载2

    (1)下载1(32位)

    点第一处下载出现如图2

    在这里插入图片描述

    图2
    这里下载的文件名叫`python-3.7.4.exe`。

    (2)下载2(64位)

    如果点击图1中的第二处下载,可见到如图3所示:

    在这里插入图片描述

    图3
    往下翻到达 图4

    在这里插入图片描述

    图4
    这里看自己的系统,我是window10*64,选了图中的包,下载的文件名是`python-3.7.4-amd64.exe`。

    到这里大家可以看到下载了两个包,分别是python-3.7.4.exepython-3.7.4-amd64.exe图5

    *区别在与其中多了amd64,这里科普一下:64位现在分为amd64和em64t,我们常说的64位指的是AMD公司出的64位CPU,而EM64T是在32位基础上扩展来的,应该是一种伪64,是过渡期的一种解决方案。说白了AMD的64位CPU是64位兼容32位运算,而INTEL的EM64T是32位兼容64位运算。
    *em64t和x86-64是两个不一样的集合,操作cpu的指令是不一样的,比如我想让cpu调用鼠标,em64t的指令就是ee,x86-64的指令就是ff。但大多数软件直接通过操作系统层来调用各种东西,所以这一类软件只要是64位的系统都可以用,不用担心。但我们的python就需要涉及到了,所以要区分。
    *图4(图片里)中提到我下载的包既适合64位又适合32位,这里解释一下,我在那只是说for AMD64/EM64T/×64这代表的是这个意思,但下载后文件名如图5是python-3.7.4-amd64.exe,没有em64T,我也不知道什么情况。

    在这里插入图片描述

    图5

    这里两处恰好对应图1中两处不同的下载,下载1对应python-3.7.4.exe下载2对应python-3.7.4-amd64.exe

    2、安装

    对俩安装包点击,分别出现图6
    在这里插入图片描述

    图6

    图7
    在这里插入图片描述

    图7

    这俩图图6图7分别对应下载1下载2,分别是32位和64位。之后的安装过程是一样的,所以只演示我自己电脑64位的。
    图7中把框都选上,如图8
    在这里插入图片描述

    图8

    点击自定义安装后出现图9
    在这里插入图片描述

    图9

    在图9中请将我画的打上勾,之后自定义安装位置,我安装在D盘的python37文件夹里了。之后点击安装Install,出现图10
    在这里插入图片描述

    图10

    安静等一会,不会太长。然后变成图11
    在这里插入图片描述

    图11

    到这里就完成了,需要注意图9是自定义安装位置路径别太长,不然配置环境变量你就有我不知道的问题了。
    好了,如果你按我所说在图8图9中都勾选了我所选的(重点是勾选了Add Python 3.7 to PATHAdd Python to environment variables),那你就可以跳过配置环境变量,直接点击去进行检验了,如果你没有选的话,接着看。

    3、配置python环境变量

    先打开文件夹,如图12
    在这里插入图片描述

    图12

    此时右键图中此电脑出现图13
    在这里插入图片描述

    图13

    点击我标注的属性,此时出现图14
    在这里插入图片描述

    图14

    然后点击高级系统设置,对了,此处可以看到自己电脑的一些信息,点击之后出现图15
    在这里插入图片描述

    图15

    在图15中点击环境变量,然后弹出图16
    在这里插入图片描述

    图16
    在图16中找到path,记住别从用户变量中找,从系统变量,然后编辑path,如 图17

    在这里插入图片描述

    图17

    前面在图8图9中都勾选了我所选的,也就是已经在安装时自动配置了环境变量的人,他的图17和我一样,是自动就有框中这两样的D:\Python37\Scripts\D:\Python37\,没选到的,这里没这两项,需要自己写进去,点击新建,然后写入的这两项

    D:\Python37\是你的安装目录,我在D盘建立的文件夹叫python37,所以是这个,这是我们在图9中自己选的安装目录,D:\Python37\Scripts\是你python安装目录下有一个叫Scripts的文件夹的路径自己可以在你的python安装目录下找。

    我的python安装目录如图18
    在这里插入图片描述

    图18

    在往图17里写路径时,尽量从图18中复制,不然易错。完成后如图19
    在这里插入图片描述

    图19

    到此完成,可以开始检验了。

    完成后建议保留安装包,细情请看点击此处

    4、检验python

    先找到运行这个应用程序,可以直接按Windows+R键,也可以像图20
    在这里插入图片描述

    图20
    点击打开”运行“,出现 图21

    在这里插入图片描述

    图21
    在”运行“框中输入cmd,点击确认,然后弹出 图22

    在这里插入图片描述

    图22

    在图22中输入python并回车,会出现python的版本信息,如图23
    在这里插入图片描述

    图23

    版本是python3.7.4,此时输入行前面出现>>>,已经进入python环境,输入quit()可以退出python,再输入exit,退出黑框。

    二、安装anaconda(anaconda3)

    1、下载

    anaconda官网是外国网站,速度非常慢,建议去清华大学开源软件镜像站下载,
    网址是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,点击即可进入。
    进入后如图24
    在这里插入图片描述

    图24

    根据网站信息选择适合的,我选的就是最新版那个,直接点击下载,不需要几分钟。

    2、安装

    下载完成后打开下载的安装程序,如图25
    在这里插入图片描述

    图25

    这是个欢迎界面,直接下一步:图26
    在这里插入图片描述

    图26

    这里不同意人家协议就不让你用,自己看着办,我先同意了,在下面图27等你!
    在这里插入图片描述

    图27

    这里就如同python安装里的图9Install for all users一样,按图27所示选择,然后点Next,进入图28
    在这里插入图片描述

    图28

    如图可以看到又弹出一个框,可以自定义安装位置,没什么要求,就是路径里不要有汉字。然后点击下一步,进入图29
    在这里插入图片描述

    图29

    这里是你选了下面那个选项后弹出的一个提醒,就像是你修改系统默认应用一样弹出个确认框。直接点击确认就行。

    这里说一下,其实之前下载的python3.7.4和这里下载的anaconda都是一种编译环境,而且都是python语言的编译环境,进入这个环境编译的python才能运行,所以将anaconda修改为系统默认python环境时,会有提示,是否将原来的python3.7.4这个python环境修改为anaconda。

    确认后出现图30
    在这里插入图片描述

    图30

    点击Install,继续出现图31
    在这里插入图片描述

    图31

    这个安装完成很快的,进度条完成后好像不会自己关闭安装界面,如上面图31,进度满了就点击Next,没满时按钮是灰的,点不了,不用担心,之后显示图32
    在这里插入图片描述

    图32

    这是推广软件,不管,下一步图33
    在这里插入图片描述

    图33

    这里其实无所谓了,选上那俩框就是关闭安装程序后打开俩学习python的网站,没啥用,还得关。点击finish就安装完成了,会关闭掉安装程序。

    3、配置环境变量

    环境变量的配置前期先参考图12图17打开到如图34所示:
    在这里插入图片描述

    图34

    因为前面配置了python37的环境变量,而python37和anaconda都是python环境,所以要删掉python37的环境变量,改为anaconda的,如图35
    在这里插入图片描述

    图35

    此时已经没有D:\Python37\Scripts\D:\Python37\这俩python37的变量了变为了D:\Anaconda3\Library\binD:\Anaconda3\Scripts\D:\Anaconda3\这三个变量,大家可以通过看上面有关D:\Python37\Scripts\D:\Python37\注释(点击”注释“)和图18来理解该如何写自己的anaconda变量
    完成以后可以按照图19来确认。完成后就该检验了。

    4、检验anaconda

    先是参考python检验中的图20图22,来打开到图22的状态,然后输入conda --version来查看conda的信息。如图36中1所示:

    在这里插入图片描述

    图36

    其实显出1中所示就已经结束了,可以确认安装好了。也可以输入python试试,如图中2所示,显现出了anaconda所带的python解释器的版本3.7.3。其实对照我们之前安装的python37的版本就可以看出,此时输入命令python后出现的python3.7.3是anaconda自带的,我们之前装的python3.7.4在图35中删掉python37的环境变量后就不能再通过系统直接访问了,除非再将环境变量改回来。现在来讲讲如何将原来的python3.7.4加进anaconda中。

    三、扩展——将先前的python加入后来的anaconda

    1、了解anaconda

    首先了解一些前提,anaconda只有在完成环境变量的配置后才能使用conda命令,
    有一组命令必须了解,即:
    conda env list
    conda info --e
    conda info --envs
    这三个都是查询conda里python环境的信息。试着查询一下,如图37
    在这里插入图片描述

    图37

    可以看到什么也没做的情况下conda里只有base一个默认环境,位置就在anaconda里。但我们看图38
    在这里插入图片描述

    图38

    在Anaconda3的文件里并没有base,所以应该是内部默认的一个环境,然后我们再看图36中最下面输入python时有一个提醒Warning,里面是说python3.7.3这个解释器是在一个python环境里,而这个环境没激活,激活化境的语句时activate 环境名;再看图37,conda里只有base一个环境,所以尝试激活,输入activate base,如图39
    在这里插入图片描述

    图39

    可以看到激活环境后命令行开头多了个(base),关闭环境的语句不用加环境名。然后我们尝试激活base环境的情况下使用python命令,运行python3.7.3,如图40
    在这里插入图片描述

    图40

    通过图40可以看到python3.7.3解释器是在base环境中。

    2、添加python

    要想将我们原来安装的python3.7.4装到anaconda中,先是创建一个环境。
    创建一个名称为python37的虚拟环境并指定python版本为3.7.x(这里conda会自动找3.7中最新的版本下载)语句是
    conda create -n python37 python=3.7或者
    conda create --name python37 python=3.7

    python37只是我要建的文件的名,你可以自己定,这个指令其实就是在anaconda中的envs文件夹里创建一个叫python37的文件夹。

    执行语句前我们通过图37,可以知道anaconda中只有一个base,而anaconda中envs文件中如图41所示没有任何东西。
    在这里插入图片描述

    图41

    然后输入conda create --name python37 python=3.7,出现图42
    在这里插入图片描述

    图42

    y后回车,第一次需要等会,成功后出现图43
    在这里插入图片描述

    图43

    此时再看anaconda里的环境,如图44
    在这里插入图片描述

    图44

    出现了python37,并显示位置在anaconda3里的envs文件夹里,打开文件夹可以看到图45
    在这里插入图片描述

    图45

    就是在envs里创建了一个python37,并且里面是有python解释器的,

    解释一下,图45中还新出现一个test文件,估计是类似于日志一类的,别动它,之后就算删除了python37它也还会存在。

    可以通过语句activate python37来激活python37这个环境,然后运行python来查看python37里的解释器信息,如图46
    在这里插入图片描述

    图46

    通过图46可以知道建立的环境里是有python解释器的,并且版本是2019年9月发布的python3.7.4对比我们在python安装里的安装的python版本,图23所示,我们自己安装的python3.7.4是2019年8月发布的,所以此时的python是anaconda自己下载的,还不是我们之前装到那个,做这些只是为了给我们自己的python3.7.4先在anaconda里搭好一个适合python3.7.x的环境(也就是python37这个文件)。
    环境搭好了,也就该移过来python37了,还记得你自己装的python3.7.4(8月版)的位置吗?也就是在图9中自定义的安装位置,找到它,并将你安装它的文件夹复制,我的是python37。

    这时就体现出前面将python(8月版)的安装文件夹命名为python37的好处了,python(8月版)的文件夹必须要与anaconda里envs下你建的python37(9月版)文件同名才行。这两处名可以不叫python37,但必须同名,不含汉字。

    把你复制的python37(8月版)(也就是自己安装的python(8月版)文件)粘贴到anaconda的envs文件夹里去,出现图47

    如果俩文件夹不同命又真的不想动命名的话,也可以了,就是复制到时候不能复制安装python3.7.4(8月版)的文件夹,而是复制文件夹里的东西,全选上,复制后也不是粘贴到envs里了,粘贴到你在envs里建都那个python37(9月版)环境里,像我的就是envs里的python37(9月版)文件夹里

    在这里插入图片描述

    图47
    之后因为同名关系,出现 图48

    在这里插入图片描述

    图48

    选择替换掉,这时候应该理解了吧,完成后就把我们的python3.7.4(8月版)加进anaconda里了。

    说白了就是鸠占鹊巢,我们的python3.7.4(8月版)想弄进anaconda里,受anaconda调用,必须在anaconda里有可调用的接口,而我们用命令conda create --name python37 python=3.7让anaconda自己下载了一个属于它自己的python,还是3.7版本的最新版,他自己的东西肯定就有接口了,但是它里面还带了一个python3.7.4(9月版),这时候我们只需要粘贴过来用我们自己的python3.7.4(8月版)覆盖掉anaconda里python37中带的python3.7.4(9月版)就好了。

    加进去后不放心可以检验一下,输入命令activate python37激活python37环境,在输入python查看并进入python解释器,如图49
    在这里插入图片描述

    图49

    这时python3.7.4已经是8月版的,就是我们开始自己下载的。

    另外创建python的环境命令时
    conda create --name python37 python=3.7而对应的删除命令是
    conda remove --name python37 --all执行删除命令后使用查看指令就看不到了,在envs文件里也删掉了。

    3、命令归纳

    查看环境:
    conda env list
    conda info -e
    conda info --envs
    创建环境:
    conda create -n python37 python=3.7
    conda create --name python37 python=3.7
    删除环境:
    conda remove --name python37 --all
    激活环境:
    activate python37
    关闭环境:
    deactivate
    打开python解释器:
    python

    4、error_创建环境以大写命名

    这是在我创建环境时用大写命名时弹出错误,创建不成功,出现乱码,应该是不支持大写,如图50
    在这里插入图片描述

    图50

    我输入的是conda create --name Python37 python=3.7,这里文件我以大写P开头,而图中显示无法创建,并且大写P以乱码形式出现。后改为小写成功创建。

    四、记录一种python卸载方法

    这里说的python是指自己下载的,如1、下载处这样下载,而非在anaconda里用语句下载的,下载完后建议保留安装程序,如图5所示,在安装完成后再次运行安装程序,会出现图51
    在这里插入图片描述

    图51

    这是点击第三项,可以很方便的卸载掉,所以建议保留,还可以用来修复呢。我已放入python安装文件里保留。

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  • Python包安装:PYHDF安装

    千次阅读 2017-07-08 21:41:25
    笔者安装的是pyhdf4,电脑配置:WIN64+python2.7 (对于不同的电脑配置,可依此方法稍做修改进行安装安装步骤: 1、下载 地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 点击红色方框进行下载,笔者保存...

    笔者安装的是pyhdf4,电脑配置:WIN64+python2.7
    (对于不同的电脑配置,可依此方法稍做修改进行安装)

    安装步骤:
    1、下载
    地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    点击红色方框进行下载,笔者保存到了 D:\SOFTload\pyhdf目录下

    2、cmd路径切换
    C:\Users\Administrator.ZX-201607141608 为笔者打开cmd时的系统默认路径,需要切换路径到安装包所在路径 D:\SOFTload\pyhdf 下,具体操作:
    C:\Users\Administrator.ZX-201607141608>cd /d D:\SOFTload\pyhdf
    注意! cd,/d,D:\SOFTload\pyhdf 三者之间是有空隔的

    3、pip安装
    在 D:\SOFTload\pyhdf> 后输入:
    python -m pip install python_hdf4-0.9-cp27-cp27m-win_amd64.whl
    回车后就进入安装状态:
    Processing d:\softload\pyhdf\python_hdf4-0.9-cp27-cp27m-win_amd64.whl
    Installing collected packages: python-hdf4
    安装完成显示:
    Successfully installed python-hdf4-0.9

    4、测试

    import pyhdf

    如未报错,恭喜!已经安装成功

    展开全文
  • python包安装:高效方法

    万次阅读 2016-10-05 20:25:19
    python第三方包高效安装的方法 对,没错,就是高效方法。尝试多种方法,安装包总是...首先,你需要安装python包,接下来,我们来安装python第三方包,而常常采用的方法如下几种: pip install scikit-learn 或 easy_i

    python第三方包高效安装的方法

    对,没错,就是高效方法。尝试多种方法,安装包总是出现安装好了,缺不能加载这个包,各种谷歌方法,尝试各种方法,都不尽如意,问题依然频出。经过我多次尝试,方法使用whl安装,成功率高,因此推荐这种方法。

    首先,你需要安装python包,接下来,我们来安装python第三方包,而常常采用的方法有如下几种:

    上面的三种方法,经过我的实验,发现使用whl文件来安装,更容易安装成功,当然推荐这种安装方式咯。下面来介绍这种安装方法,详细如下:

    去到Python安装Scripts目录下,再使用pip install xxx.whl安装

    • 先打开cmd,切换到Python的Scripts目录下。(稍作隐私处理
      切换到Python的Scripts目录下

    • 如果之前安装过,需要有卸载该包的动作
      卸载python包

    • 安装whl文件
      安装python包的whl文件

    我的电脑安装了,就不给详细的情况。大家按照上述的流程来做,肯定也能解决你们的问题。若是有问题,请反馈留言咯!

    展开全文
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