Anaconda使用教程全攻略 本文转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500           〇.序 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux.macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性. 此外,Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能.科学计算.Web开发.系统运维.大数据及云计算.金融

方案一 anaconda安装程序在~/.bash_profile脚本中新添加了一行,将anaconda bin目录添加到了$PATH环境变量中.所以你只需要删除anaconda目录,但是最好也从安装脚本中删除此行. 方案二 要卸载Anaconda,先打开终端窗口并删除整个anaconda安装目录:rm -rf〜/ anaconda. 然后要编辑〜/ .bash_profile并从PATH环境变量中删除anaconda目录,并使用rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.cont

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

安装tensorflow方式有好多种,为了方便编译环境以及包管理,这里采用Anaconda平台安装tensorflow. tensorflow官网:http://www.tensorflow.org/ tensorflow中文社区:http://www.tensorfly.cn/ 1.官网下载合适的tensorflow Anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 2.安装Anaconda 安装时请勾选[Register Anaconda as

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下

Python编程从入门到实践-------基础入门 1.Python中的变量 2.Python首字母大写使用title()方法,全部大写upper()方法,全部小写lower()方法 3.Python中字符串拼接使用 + 号 4.Python中删除字符串的空格 删除末尾空格的rstrip(),删除开头空格的lstrip(),删除两端空格的strip() 5.Python2与python3的print区别: 6.Python中整数运算,使用两个乘号表示乘方运算 7.Python中避免类型错误使用s

其实学习是一个逐步探索的过程.今天因为把带有中文的Python安装路径给改了,结果带来很大的麻烦,导致在命令行输入vietualenv和其他一些第三方模块都出现Fatal error in launcher.无奈之下,只能重新安装. 安装之后首先检查环境变量有无改变.因为在安装的时候已经勾选,所以并不需要你进行手动添加.第一次已经自动安装了pip,因为pip的镜像在国外服务器,所以可以手动把pip的下载源改为国内. pip国内镜像源. 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/

搭建基于 Anaconda 管理的多用户 JupyterHub 平台 情况:计算工作站放在实验室,多个同学需要接入使用,且需要各自独立的环境,并使用 Jupyter notebook 平台以方便协作. 步骤 1. 安装 Anaconda 由于是多人环境,应调用 root 权限在安装过程中指定安装到 /opt/anaconda/ 路径下,这样所有用户均可读,但无法直接在 base 环境下安装模块. 为了让每个用户都能访问到 conda,需要逐个在用户的 .bashrc 文件中加入 export P

首先介绍一下anaconda,annoconda是一个开源的Python发行版本,里面集成了python.conda等多个科学包及其依赖项.安装完成之后,就可以使用conda版本管理器进行管理,可以让你的电脑运行多个版本的Python.tensorflow,conda通过创建不同的完全隔开的沙盒环境,使得不会出现版本不兼容的问题. 1.安装annoconda 到官网http://continuum.io/downloads下载anaconda Linux命令行中,可以通过一下命令直接下载 wge

1.官网下载anaconda安装. 2.将命令行工具路径加入系统环境变量 C:\ProgramData\Anaconda3\ScriptsC:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin 打开CMD,输入conda --vsersion如能正确显示版本号则环境变量设置成功 3.更新navigator,执行 conda update anaconda-navigator 4.更新conda工具包,使用命令 conda upgrade --all 5.激活虚拟环境 (1).激

安装Anaconda来安装一切 spyder是python科学计算IDE,类似matlab.这是一个基于Qt的软件,如果使用pip install安装,会出现各种bug.pip install spyder之后,双击运行spyder.exe会没反应,好像没执行一样.网上说依赖pyside(一个跟Qt关系密切的库).安装pyside过程中也报错 running build Python architecture is 64bit nmake not found. Trying to initial

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

用于科学计算的 Python 发行版: 1.Anaconda  https://www.continuum.io/    公司continuum.  有商业版本. Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and include

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

原网页地址:http://molinux.blog.51cto.com/2536040/548247#55918... 内容概要:  1.  系统安装基本流程图示2.  Anaconda简介3.  Kickstart简介4.  引导并指定安装方式5.  kickstart文件中的主要项目及参数介绍6.  kickstart配置文件示例7.  RedHat 安装光盘安装树介绍8.  Anaconda/Kickstart系统安装过程简图9.  安装树中boot.img及stage.img解构图析10

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软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon

平台:win64+anaconda 1. 如何查看已安装的库 打开 Anaconda Command Prompt ,在命令提示符窗口中输入以下命令: pip list # 或者 conda list 其中,pip list 只能查看库,而 conda list 则可以查看库以及库的版本 2. 如何安装或更新库 以安装 更新 scipy 为例 pip install scipy pip install scipy --upgrade # 或者 conda install scipy conda

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

openstack项目的研究,到今天,算是要进入真实环境了,要部署实验平台了.不再用devstack了.也就是说,要独立controller,compute,storage和network了.要做这个的第一步,就是要将各个服务器的软件环境(操作系统是否满足liberty的要求,centos最好是7以上),以及服务器之间的网络连接通路打通,方便后续的软件安装需要. 下面看看我的节点拓扑图,有5台机器,其中参与这个openstack的节点有4个,计划中的controller,network,stor