引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
有小伙伴向我反映到,本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ,几乎与 xlwings 没有啥关系。
ubuntu系统默认就有python2和python3环境,但是我们不采用系统的环境。
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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
前段时间在制作词云制作小工具的时候,直接在命令行用pyinstaller -F 工具.py指令打包成功后,启动exe可执行文件的时候各种报错。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
Windows Terminal 是一个全新的、流行的、功能强大的命令行终端工具,是一个面向命令行工具和 shell(如命令提示符、PowerShell 和适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL))用户的新式终端应用程序。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
上周结束了如何构造一个机器学习项目的系列文章,当然还有一篇简单的总结以及介绍一些入门的学习资料,不过还在整理,应该这周内会整理好的。
在配置文件中搜索“_dir”,定位到配置文件的键值 “c.NotebookApp.notebook_dir”,取消前面的注释,将其值更改为所需要的路径。如“u’F:\\10-InforTech’”。
前言1.Jupyter基本安装安装Anaconda为例可视化安装命令行安装获取安装文件安装anaconda环境变量手动更新环境变量安装Miniconda为例安装Miniconda升级conda、pip conda命令安装pip命令安装2.Jupyter的简单设置启动设置3.Jupyter的实例Jupyter的.ipynb文件显示加载Hexo个人博客静态页面中嵌入Jupyter
首先是先安装 Home-brew, 它是一款软件包管理工具,通过它可以很方便的安装/卸载软件工具等,类似于 Linux 下的 apt-get,node 的npm等包管理工具。
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,目前支持运行 40 多种编程语言。
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow、Keras等框架,但自发布之日起,其关注度就在不断上升,目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
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。
大家好,关于学Python为什么需要一台自己的服务器来跑程序在之前我们就讲过,对于我来说大多是就是用来
本文最先发布在:https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-20-04/
说起Excel,那绝对是数据处理领域王者般的存在,尽管已经诞生三十多年了,现在全球仍有7.5亿忠实用户,而作为网红语言的Python,也仅仅只有700万的开发人员。
这次我们介绍如何使用xlwings将Python和Excel两大数据工具进行集成,更便捷地处理日常工作。
这次我们会介绍如何使用xlwings将Python和Excel两大数据工具进行集成,更便捷地处理日常工作。
由于我使用的是 Mac 本,Mac 自带 python2.x 版本。但自 2020 年起,将停止对 Python2.7 的支持,使用 Python3.x 版本是必须的。
导言:将安装Tensorflow遇到的问题及解决方法记录于此,一来以后可以随时查阅,二来供碰到类似问题的朋友参考。
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
在使用Anaconda进行Python开发时,有时会遇到以下错误消息:Cannot open D:\Program Files\Anaconda3\Scripts\pip-script.py。这个错误消息通常与pip相关的操作有关,当我们尝试在命令行中执行pip命令时出现的。 这篇博客将详细讲解这个错误消息的原因,并提供解决方法。
Anaconda是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计,通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功,但是方法之下必定有BUG,所以还有一部分人(电脑)无法配置成功,有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包!!! 在此,小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法,安装Python.更重要的是,你的所有安装包的过程,都会变得很简单并且,有很多常用的库已经是装好了的!!! 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下: https://www.continuum.io/downloads
在Win10 cmd 或 anaconda 命令行中,会遇到输入命令前先弹出“系统找不到指定的路径”的问题。本文记录解决方案。 问题描述 打开命令行 (cmd.exe)或者powershell,anaconda prompt等,提示“系统找不到指定的路径”(“The system cannot find the path specified”) 原理 在windows系统中,打开一个命令行 (cmd.exe)或者类似的anaconda prompt, 下面两个注册表项会被自动检测: HKEY_L
不一定非得使用Jupyter Notebook,试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的。 1.安装python安装包之后,应该就有ipython了。 2.安装anaconda,这个做机器学习或数据分析要是需要的,这个装完之后,也会有ipython。(建议使用anaconda,国内镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/) 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动。 2.或者找一下快捷方式,也可以启动。
Anaconda是一个开源的python发行版本,是现在比较流行的python数据科学平台,可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时,比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境(tensorflow)等,会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误,然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同,混在一起的兼容性也很麻烦,Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开,还有可视化界面管理起来十分方便。
今天学习的是linux环境下的软件安装,因为花花老师的教程特别棒,所以操作上基本没出现特别难的地方。
本文介绍基于gdal模块,在命令行中通过GDAL命令的方式(不是Python或者C++代码,就是gdal模块自身提供的命令行工具),对栅格遥感影像数据加以投影,即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
安装pytorch,有两种办法,一是pip,二是conda。不管什么样的方法,首先,都要安装最新的anaconda。
今天上午在制作演示案例的时候,需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来,原本想着很简单的,但是还是遇到了一些bug,现在就把当时我遇到的一些问题整理出来,请看文章。
ipython:同为python命令行工具,相比于原始的python命令行客户端,ipython无疑具有更好地交互体验,无须额外配置,即可享有代码着色、自动补全等诸多便利。
邮件钓鱼通常出现在APT攻击里面,但是在日常生活中我们的邮箱也会经常出现一些钓鱼邮件,为了更好的了解原理,我在本地探索了一下宏上线钓鱼邮件,分享出来供师傅们交流。
Python环境安装到底要选择Python2.7还是选择python3.6呢?虽然Python2.7在2020年将退出历史舞台,但很多老代码仍旧使用2.7,没办法,这里给大家提供了一种可兼容的工具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)。如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么Anaconda是你最好的选择,Anaconda可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。
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Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
conda create --name jupyterlab python=3.10
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh
随着Hadoop平台的流行,越来越多的开发语言访问Hadoop平台的组件,比较常见的Java、Scala、Python、R等。在前面的多篇文章中Fayson介绍了Java和Scala访问Hadoop各个组件的方法。对于偏分析类的Python和R语言访问集群的Hive和Impala比较多。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Python3访问Kerberos环境的Hive和Impala。
在刚接触python的时候我想大多数人都会面临一个问题,我到底是选择2还是3,因为现在网上好多的资料和视频项目中都还是用的2,我们跟着学习的时候肯定也是首先从2开始学的,但是我们心里肯定也担心学2会不会跟不上技术的发展,毕竟3才是最新的,而且将来的项目势必也都会逐渐去支持最新的3,这个时候我们就有了既需要一个2的环境来学习以前的一些项目来入门,也需要3的环境来跟上最新的技术,就需要一个强大的python环境管理工具了,可以在电脑上同时搭建两套环境,并且可以在两个环境之间来回切换而不受对方的影响,Anaconda就是你需要的。
这是一个支持 Linux, Mac, Windows系统的python发行版本,占空间约600MB。如对空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。
PyTorch介绍: PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口,它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
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