有没有帮别人做网站,王烨桦,wordpress怎么设计,怎么查找自己的企业邮箱人工智能研究生前置知识—Anaconda与python工作环境
python环境管理 python工作环境的管理是需要满足的基本条件#xff0c;指的是不同的python版本之间的切换。或者说是允许安装不同版本的python 解决#xff1a;conda是一个跨平台的包管理工具#xff0c;其环境管理功能允…人工智能研究生前置知识—Anaconda与python工作环境
python环境管理 python工作环境的管理是需要满足的基本条件指的是不同的python版本之间的切换。或者说是允许安装不同版本的python 解决conda是一个跨平台的包管理工具其环境管理功能允许我们同时安装多个不同版本的python环境
conda环境管理 在博客的学习阶段我们使用命令行的方式来进行学习创建图形化界面的方式可以进行补充学习。 当前使用的python默认环境是anaconda的默认工作环境base环境root其中可以查看python的版本号与命令行中的版本号保持一致性。 同样使用python --version查看的默认python版本号依旧是3.8.5与默认的环境保持一致性在查看版本号时通过左右方向键进行切换保持一致性 conda命令行操作与图形化显示
查看已经安装的conda环境信息
conda info -e其中星号则代表了当前所使用的环境
清除conda中的缓存信息
conda clean --all创建一个python3.5.4的环境
首先通过conda 安装python环境默认是3.8.5的python环境
conda install python3.8.5conda create --name 环境名 python3.5.4To activate this environment, use $ conda activate python35To deactivate an active environment, use $ conda deactivate激活环境的命令
activate python35window环境
source activate python35(linux环境)返回默认环境的命令
deactivate python35
source deactivate python35删除一个已有的环境
conda remove --name python35 --all升级python环境到最新的环境
conda update python导出当前环境到文件
conda env export --name python35 --file 文件路径/文件名.yml从文件中恢复环境
conda env create --name new python35 --file 文件路径/文件名.yml总结个人简单理解不同的python环境可以在使用IDE时进行选择应用不同的环境来进行指定的操作
python包管理 使用conda进行包管理时常用的操作包括了搜索安装更新删除和查看等相关的操作步骤。 搜索查看conda库中有哪些版本的库
conda search python
conda search -spec numpy1.2安装指定版本的库
conda install numpy
conda intall pythopn3.5.4更新为最新的库
conda update numpy删除已经安装的库
conda remove numpy5.查看已将安装的列表 conda list 补充可以通过命令行设置conda使用国内的镜像从而提高下载库的速度 对于pip进行的包管理也有相同的使用步骤 搜索 pip search numpy 安装 pip install numpy pip install numpy 1.11 更新 pip intsall numpy --upgrade 删除 pip uninstall numpy
总结
使用python进行科学计算深度学习机器学习等需要管理好每个项目所需要的python环境同时安装好指定版本的依赖项。对于Anaconda的使用以及python环境的配置是以后学习的基础。而对于命令行的操作也是在使用linux服务器时必备的一项技能
