基本介绍与其特点 从Conda的官方文件中找到了下面这一段解析: Conda是在Windows，macOS和Linux上运行的开源软件管理系统和环境管理系统。...Conda可以快速安装，运行和更新软件包及其依赖的环境与工具。Conda可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。它是为Python程序创建的，但可以适用于任何语言的软件。...因为它可以创建不同的虚拟环境，使得不兼容的工具在相对独立的环境中运行，两者之间不冲突和打架。 关于几个conda 什么是Anaconda? Anaconda是Conda的发行的一个安装包。...目前有两种创建conda环境的方法: 通过环境文件YAML来创建( environment.yml) 通过命令来手动指定需要安装的软件包 通过环境文件来创建conda环境 首先看看一个 environment.yml...通过保存的不同的YML环境文件，我们可以清楚，方便的管理conda的每一个环境。
environments作为conda的核心组件，用于封装相互独立的软件环境。...pkgs, 下载的packages源文件以及解压缩之后的文件夹 2. envs, 新创建的environments 3. bin, 可执行程序 4. include, packages依赖的头文件 5....创建 通过create子命令来创建一个新的env, 命令如下 conda create -n myenv numpy -n参数指定要创建的env的名称，接下来的参数指定要安装的packages，除了在创建...迁移 当我们想要将一个conda的env在不同服务器之间迁移时，有以下两种方式，第一种是导出该env的所有安装包信息，然后再另外的服务器上根据这个配置文件重新下载生成一个env， 用法如下 # 生成environment.yml...文件 conda env export > environment.yml # 根据environment.yml文件创建新的env conda env create -f environment.yml
：创建/删除 查看既存环境：conda env list 创建虚拟环境：conda create -n [环境名称] [安装库包列表] 查看环境列表：conda env list 引申知识 启动新创建环境...：oldgeek-study 新创建环境中安装所需包：oldgeek-study 退出新环境：输入exit 删除环境：conda remove -n [环境名称] --all 创建个低版本的环境：Python3.8...环境：创建/删除 conda最有特色的点，可以便利创建不同的开发环境，对开发环境进行管理 查看既存环境：conda env list (base) coder@192 ~ % conda env list...导出base环境yml文件 (base) coder@192 ~ % conda env export --file coder-base.yml --name coder-base 查看yml文件内容...--name coder-base 导出环境的包列表 conda env create -f [文件名字.yml] conda env create -f coder-base.yml 基于导出的yml
/miniforge#miniforge3下载osx arm64版本的sh文件。...3.创建虚拟环境安装TensorFlow 最后终于到了安装的流程了，作者已经准备好了一个yml环境文件，猛击此处下载，或者直接将下面的代码保存为.yml使用。...typing_extensions - wrapt - jupyterlab - pandas - seaborn - scikit-learn - matplotlib - notebook 下载完成之后通过下面的命令创建...vnev： conda env create --file=COPIED_PATH_TO_THE.YML_FILE --name=YOUR_ENVIRONMENT_NAME 创建完成之后通过下面的命令激活环境...： conda activate YOUR_ENVIRONMENT_NAME 此时虚拟环境中已经安装好了各种依赖库，最后一步就是安装TensorFlow·了。
Conda 有些软件包，如 "snscrape"，不能通过conda安装。此外，某些版本，如Pandas 2.0，可能无法通过Conda安装。...虽然可以在conda的虚拟环境中使用pip来解决软件包的限制，但conda不能跟踪用pip安装的依赖关系。...这有助于在不同的系统或不同的时间点上重新创建相同的环境，确保具有相同依赖关系的开发人员之间的协作。 Conda 为了在Conda环境中保存依赖关系，需要手动将它们写入一个文件中。...# 创建并激活一个虚拟环境 $ conda env create -n env $ conda activate env # 列出当前环境中的软件包 $ conda list ... pandas 2.0...Conda Conda本质上并不支持不同环境下的独立依赖，但一个变通方法是创建两个环境文件：一个用于开发环境，一个用于生产环境。开发文件包含了生产和开发的依赖关系。
图2 本文选择的是从官网下载的最新版本4.8.2，因为miniconda自带Python，之后所有新环境的创建我们都可以通过conda来实施，所以建议你在安装之前系统中不要保有其他Python环境。...，使用conda create -n 环境名称 python=版本来创建新的环境，譬如这里我们创建名为python_spatial的虚拟环境，Python版本选择3.7： C:\Users\hp>conda....yml，譬如我们导出前面创建好的python_spatial到所需路径下： (python_spatial) C:\Users\hp>conda env export > C:\Users\hp\Desktop...\python_spatial.yml (python_spatial) C:\Users\hp> 之后你可以在安装好conda服务的其他机器上按照conda env create -n 新环境名称...-f=路径\文件名.yml，譬如我们就在本机上用已经导出的python_spatial.yml复制为新的虚拟环境，耐心等待之后conda会自动完成前面所有我们手动实现的步骤： conda create
可以使用已经包含在Anaconda中的命令conda install或者pip install从Anaconda仓库中安装开源软件包。...Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。...Anaconda 安装 下载 官网点击Download进入下载页面，选择对应的平台和版本下载，我这里是Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.pkg这个版本 安装 下载完成后双击下一步下一步知道安装完成...所以推荐 conda 只用来创建虚拟环境，包的安装管理仍然使用 pip。 # 列出当前环境下所有安装的 conda 包。...yml文件（需要在虚拟环境中执行） $ conda env export > environment.yml # 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境 $ conda env create -f
安装conda 下载地址：https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行： bash Miniconda2...-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址：xlz/Miniconda 刷新一下配置文件：source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境：conda...create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环境 切换到python环境：source activate stackGan #激活这个stackGan的环境...为了不影响其他人用（公用服务器），将.bashrc中的（conda python）配置删除了，直接用绝对路径xlz/Miniconda/bin 运行我们虚拟环境中的，这样就不会影响系统本来的python...了 运行conda：xlz/Miniconda/bin/conda 激活环境： 在xlz/Miniconda/bin文件夹下使用source activate命令 不确定python环境对不对的话在
有条件上外网的读者朋友可以在conda官网[2]下载与你的操作系统对应的安装包，也可以在清华大学镜像站-获取下载链接-应用软件-Conda[3]中下载对应的最新的安装包： 图2 本文选择的是从官网下载的最新版本...，使用conda create -n 环境名称 python=版本来创建新的环境。...接着我们就可以使用conda命令在当前环境中安装geopandas，按照官网的推荐方式从conda-forge对应的channel进行安装，执行conda install --channel conda-forge...conda提供了将虚拟环境导出为yaml文件的功能，使得我们可以保留好不容易创建好的虚拟环境中的配置信息，格式如conda env export > 导出路径\文件名.yml。...\python_spatial.yml (python_spatial) C:\Users\hp> 之后你可以在安装好conda服务的其他机器上按照conda env create -n 新环境名称
我们把虚拟环境命名为tensorflow_gpu： conda create --name tensorflow_gpu 切换到我们创建的tensorflow_gpu虚拟环境： activate tensorflow_gpu...如果要退出当前的虚拟环境，可以使用如下命令： conda deactivate 导出和导入虚拟环境 现在我们创建了一个名为tensorflow_gpu的虚拟环境，如果要分享给他人，可以将环境导出为一个文本文件...： activate tensorflow_gpu conda env export > c:/tensorflow_gpu.yml 上面的命令将环境导出到tensorflow_gpu.yml文件中，...除了导出之外，我们还可以手工创建，也可以修改导出的yml文件，比如修改虚拟环境的名称，这属于比较高级的操作，有兴趣可以看看Anaconda官方文档。...他人在得到这份yml文件后，可以复刻Anaconda虚拟环境： conda env create -f tensorflow_gpu.y 到此，Windows 10下的机器学习python开发环境就配置好了
[2] Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等，其中conda是用来进行包管理与环境管理的工具/命令。...2、Anaconda安装(Linux和Windows) [1] 下载Anaconda 在下载页面选择需要的系统下的版本进行下载 官网下载 清华镜像下载（更快） #Linux中也可以直接使用wget...# 创建环境 #一个名为python36，Python版本是3.6的环境（conda会自动寻找3.6.x中的最新版本） conda create --name python36 python=3.6 #...） conda update anaconda-navigator [3]设置国内镜像源 因为Anaconda.org的服务器在国外，conda下载的速度经常很慢（VPN也可以加快），可通过添加为清华源的镜像来下载...及各种包） conda env export > environment.yml #复制环境 conda env create -f environment.yml #重建环境 environment.yml
现在R studio 也已经支持直接修改的操作，我们可以在全局设置中选择运行的python 环境： 如果你像我一样，安装了conda，可以直接在上面的窗口中选择不同conda 环境下的python。...如果你还没有创建conda 环境，可以参考下面的使用conda 条目。通过conda 分离不同python 或其他程序版本，可以防止因为软件或包版本不同造成的污染。 1....使用conda 毕竟作为一个跨平台，且集各种环境与软件于一身的工具，我们在日常中很难不去接触他。 先前我们提到过conda 的使用，而现在，可以直接以R 代码的形式进行管理。...conda_install() Install a package within a conda environment conda_remove() Remove individual packages...reticulate.Rproj" "src" [25] "tests" "vignettes" 牛的是，还会显示帮助文档： 稍微有些差强人意的就是，并不能提示函数参数的使用
转录组RNA-Seq使用docker+bioconda搭建分析环境 前言 近期学习转录组分析，从ncbi下载数据，转成fastq，STAR/hisat2 map到基因组上，使用featureCount拿到表达矩阵文件挺顺利的...-sSfL get.docker.io -o get_docker.sh # bash get_docker.sh --mirror Aliyun 极速安装docker-compose #从以下网址下载...config --add channels defaults conda config --add channels bioconda conda config --add channels conda-forge...requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install...文件下载
# -i 是指清除掉构建好的index，清除掉之后才会从新的频道下载软件包 conda clean -i # 也可以把所有的缓存都清除掉 conda clean -a 创建小环境 # 创建名为rna...的软件环境来安装转录组学分析的生物信息学软件 conda create -y -n rna python=3.7 # 创建小环境成功，并成功安装python3版本 # 每建立一个小环境，安装一个python...=3的软件作为依赖 # 查看当前conda环境 conda info -e conda env list # 每次运行前，激活创建的小环境rna conda activate rna # 退出小环境...conda env create -n R4 -f R4.yaml 或者试试导入下面这个新的配置文件： 从钉钉群里下载RNA.env.txt conda create --name RNA --file...安装软件的另一种方式:用yml文件安装 #导出当前环境: conda env export envname > env.yml #(跨平台均适用) conda list --explicit > env.txt
安装requirement.txt文件依赖 pip install -r requirements.txt 除了使用pip命令来生成及安装requirement.txt文件以外，也可以使用conda...conda install --yes --file requirements.txt 但是这里存在一个问题，如果requirements.txt中的包不可用，则会抛出“无包错误”。...如果想要在conda命令无效时使用pip命令来代替，那么使用如下命令： while read requirement; do conda install --yes requirement |...| pip install 也可以这样子操作 导出到.yml文件 conda env export > freeze.yml 直接创建conda环境 conda env create -f...freeze.yml Reference： Install only available packages using “conda install --yes --file requirements.txt
一、Anaconda conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。...packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。...创建自己的虚拟环境 conda create -n yourname python=3.6/2.7(版本自己选择) 2....查看当前所有的环境 conda env list or conda info -e 4....环境的导入与导出 导入：conda env create -f environment.yml 导出：conda env export > environment.yml 9.
为了达到目的，可以在你的环境中的 conda-meta 目录下创建一个叫 pinned 的文件。...Note:virtualenv 创建的虚拟环境与主机的 Python 环境完全无关，你主机配置的库不能在 virtualenv 中直接使用。...创建虚拟环境并进入使用 使用virtualenv默认python版本创建虚拟环境 virtualenv –no-site-packages ubuntu_env 就可以在当前目录创建一个env目录(虚拟环境名称...然后进入目的虚拟环境env2，执行pip install -r requirements.txt，pip就会自动从网上下载并安装所有包。...然后进入目的虚拟环境env2，执行pip install -r requirements.txt，pip就会自动从网上下载并安装所有包。
查看Anaconda中的所有虚拟环境 2. 创建和移除Anaconda虚拟环境 3. 克隆Anaconda虚拟环境 方式1：使用yml文件 方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 4....如果成功创建了tf2虚拟环境，那么会输出如下图的信息。 ? 注意，在创建虚拟环境的过程中，会通过Internet下载相关的库，可能在国内有些慢。最好的方式是设置国内的镜像。...yes conda config --set show_channel_urls yes的意思是从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。...prefix: /Users/lining/opt/anaconda3 步骤2：导入yml文件 使用下面的命令在创建虚拟环境时会根据env.yml文件中的内容安装相应的库，需要使用-p命令行参数指定虚拟环境的绝对路径...方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 使用下面的命令创建一个名为new_env的新虚拟环境，该虚拟环境会从本地克隆名为tensorflow2的虚拟环境中的所有内容（包括各种库）。
://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes # 可以创建创建新环境...this pipeline: # conda env create -f environment.yml name: nf-core-rnaseq-1.4.2 channels: - conda-forge...- bioconda - defaults dependencies: ## conda-forge packages, sorting now alphabetically, without...conda创建环境以及安装软件，本质上是新建了一个文件夹，下载了一些文件而已，每个流程涉及到的软件文件多达几个G，都在work目录。...避免重复调用conda创建环境以及安装软件，保证每个流程在同一个目录下运行比较好。
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