笔者之前在学习TensorFlow,也在自己的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。
本文介绍在Anaconda中,为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。
从官网下载Anaconda之后,安装,一切正常。打开Anaconda navigator在弹出窗口选择了更新(我怀疑这就根源!!!)小伙伴们第一次下载安装一定不要更新。 不要更新!!!不要更新!!!不要更新!!!
什么是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。它是一个用python开发机器学习的必备工具。 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一。 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorF
安装完成之后,从Windows开始菜单,点击 Anaconda Navigator 菜单项。
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器,但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
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
使用火狐浏览器,访问https://repo.anaconda.com/archive/,选择合适版本进行下载。
在上篇关于Anaconda的文章中我们成功安装了Anaconda,安装成功后打开开始菜单找到Anaconda3(64-bit),展开后是这样的;
镜像网站:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具,自带了数据科学相关的依赖包,支持多平台Win/linux/OS X。
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。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版,适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息,然后详细说明了如何下载和安装Anaconda,最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。
之前的文章讲了有关anaconda的一些介绍和安装,第三方源也介绍了,本文介绍Anaconda安装python第三发库的各类方法
大多数 Python 的初学者们都曾为配置环境问题或者选择便利的编辑器等问题头疼,所以这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。
读书的时候,很喜欢数学,然则,发现生活中很少用到稍微深点的数学知识,毕业后发现工作里真心也很少用到数学,因为算法都基本用不上。再也没有接触到数学。但是我知道数学给了我比较好的逻辑思维能力。最近开始学习机器学习里的深度学习,刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念,然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频,惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。机遇巧合之下,在部门的图书馆发现了一本深度学习的书,里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻,我终于知道数学在实际中如何运用了,并
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候,总是要先安装Python、配置环境变量,然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作,对于初学者来说着实不易。
Python 非常热门,但除非工作需要没有刻意去了解更多,直到有个函数图要绘制,想起了它。结果发现,完全用不着明白什么是编程,就可以使用它完成很多数学函数图的绘制。
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时,它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是,Pycharm 合并了多个库(如 Matplotlib 和 Numpy),帮助开发者探索更多可用选项。
Anaconda和Python相当于是汽车和发动机的关系,你安装Anaconda后,就像买了一台车,无需你自己安装发动机和其他零配件,而Python作为发动机提供Anaconda工作所需的内核。
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题,而往往最简单的问题也最容易犯错。其中,搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题,荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文,在文中他分享了用 Visual Studio(VS)和 python 设置自己的数据科学工作区的经验,AI 开发者将全文编辑如下:
从https://repo.continuum.io/archive/index.html上下载对应版本的Anaconda。
刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python,但是很多功能需要手动设置,之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
我们可以使用Anaconda的开源个人版本,全世界有2500万的使用者,可以直接在单机上面执行Python数据科学和机器学习。
Spyder 是一个用 Python 编写的强大科学环境,用于 Python,由科学家,工程师和数据分析师设计。它将综合开发工具的高级编辑,性能分析,调试和分析功能与数据探索,交互式执行,深度检查以及科学软件包的美观可视化功能相结合。
配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti): 01 概念介绍 Anaconda Anaconda(https://www.continuum.io/why-anaconda)是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的
目录 一、背景 二、环境准备 三、安装手册 1.下载好之后点击安装包进入图形安装向导 2.然后就【下一步】【下一步】无脑安装就好啦 3.安装完成,在启动台打开Anaconda 4.然后遇到了第一个bug 55555 5.百度了一下,普遍都说是网络 代理问题 6.居然立刻就初始化完成,进入页面了。。。也是醉了 7.选择环境,列出已安装的包 8.搜索要安装的包进行安装 9.启动spyder 10.进入开发界面 11.激动人心的时刻到了,迫不及待的打印出呱呱坠地的第一句话:hello world!!! 以及特别鸣
本文介绍在Win10电脑中,安装Anaconda环境与Python语言的方法。
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。
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境(博主测试了两个系统下的安装基本相同),主要内容包括:
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
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
在上一篇文章《Python教程》— Windows操作系统快速安装Anaconda搭建Python3开发环境中,已经完成了Anaconda的安装,Python环境已成功搭建。本文将介绍Python编程实际开发中常用的几个开发工具。
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有,IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等,本文不想探究哪种 IDE 更好,只想说,初学 Python 数据分析,最好用 Anaconda 里带的 Jupyter Notebook,简单、直观,适合新人上手。本文就专门介绍一下。”
本文介绍在Anaconda中,为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法。
目录 1.0 Spyder的基本使用 (一)安装Anaconda: (二)Spyder的主题与文字修改: 1.默认主题: 2.修改主题: (三)Spyder的使用技巧: 1.?的使用: 2.%run + .py 3.魔术命令: (四)文件式编程 1.0 Spyder的基本使用 1.Spyder的主题与文字修改: 2.Spyder的使用技巧: (一)安装Anaconda: 官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决,通过这些步骤的操作,让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白,很不幸的没有错过任何的坑,都跳了进去,所以在这里写下经验贴,一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑,另一方面也算是自己的总结与警告。
Spyder是一个用 Python 编写的免费和开源的科学环境,由科学家、工程师和数据分析师设计并为他们服务。它的特点是将综合开发工具的高级编辑、分析、调试和剖析功能与科学软件包的数据探索、交互式执行、深度检查和漂亮的可视化功能独特地结合起来。
1. Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现
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