Copy these files from the ./Library/bin to ./DLLs/ : libcrypto-1_1-x64.* libss...
作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。...可以内置的神经网络库; 提供模型训练功能; 支持共享内存的多进程并发（multiprocessing）库等; 2.2 Pytorch特点 处于机器学习第一大语言Python的生态圈之中，使得开发者能使用广大的...如火炬，torch.nn，torch.optim等; 安装Pytorch Pytorch官网https://pytorch.org/ ?...安装命令： conda install pytorch-cpu -c pytorch ?...测试Pytorch #启动Ipython ipython #导入Pytorch包 import torch ? ----
以下是使用 conda 而不用 pip 安装 TensorFlow 的两大原因： 更快的 CPU 性能 conda TensorFlow 包使用面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库（Intel MKL-DNN...而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时，只需使用命令 conda install tensorflow-gpu，这些库就会自动安装成功，且版本与 tensorflow-gpu...此外，conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow，NVIDIA 驱动程序都必须单独安装。...例如，对于 TensorFlow 1.10.0 版本，conda 包支持可用的 CUDA 8.0、9.0 和 9.2 库。而 pip 包仅支持 CUDA 9.0 库。...下面是使用 conda 安装所需的步骤。 pip uninstall tensorflow 如果还没有安装 Anaconda 或 Miniconda，需要先安装它们。
1、在安装python的时候要把pip勾选上（默认安装方式已经为你勾选好了）。这样你就已经安装了pip。...具体名称可以上PyPI或输入pip search XX确认一下，比如numpy。平常使用的过程中经常将其简写成np，在这里安装的时候不能简写，只能用numpy。...输入pip install numpy 我已经安装过numpy，则如下图所示，显示已经满足要求（安装过了） 如果没有安装则会自行开始安装最新兼容版本。...现在选择sklearn这个包做演示：输入pip install sklearn 可以看到最终结论是成功安装。...4.如果想要卸载这个包也很简单，输入pip uninstall sklearn 注意，运行到出现图中倒数第二行时会需要你输入y或n。如果确定卸载，就输入y，回车即可。结果显示成功卸载。
Conda 安装 RUN conda install -y -q -c bioconda r-pheatmap RUN mamba install -y -q -c conda-forge matplotlib...# 使用mamba 加速下载 使用pip 安装Python包 RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scanpy #...使用清华镜像加速 使用Install.packages 安装R包 RUN R -e 'install.packages("textshaping",repos="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../CRAN/")' # 使用清华镜像 使用devtools下载github R包 RUN mamba install -y -q -c conda-forge r-devtools RUN R -e '...devtools::install_github("saeyslab/nichenetr")' 建议每个包单个命令安装，有防报错 conda安装nichenetr中存在包的冲突 可以使用devtools
一句话代码 pip install --proxy x.x.x.x:8080 requsets pip install --proxy x.x.x.x:8080 --upgrade pip 帮助文件 pip
pyCharm 如何使用通过CMD pip install 方式安装的依赖包 前言 将pyCharm的解释器设置成Python解释器的方法 前言 在window下通过cmd（win+r 打开运行，然后输入...cmd，按下回车即可打开）方式来安装Python依赖包是一种方便快捷的方式。...但是往往很多时候由于pyCharm与Python安装在不同的路径，即使你已经用cmd pip install的方式在你的电脑上安装了依赖包，pyCharm依然无法使用，这时候你可以选择在pyCharm上再装一遍这些依赖包...点击+号后会弹出下图窗口，然后再点击右上角红框位置，然后查找你python安装的路径，然后找到python.exe可执行文件，然后一路OK回去，接下来试试用 pip install 安装的依赖包能否正常导入...其实当回到一路OK**回到第三部步的时候在第三步中截图中是能够看到你可以使用的依赖包的。
问题描述：我使用的是ubuntu18系统自动的py2.7还有pip9，还算是方便，在安装以前的基于pytho的软件的时候发现使用pip安装python包的时候会多次安装依赖包，虽然我设置了豆瓣镜像，安装速度非常快...，但是这样重复安装基础包是不是有点浪费呢？...比如使用代码： pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple cnvkit pip install --index-url https:/...future-0.16.0 futures-3.2.0 kiwisolver-1.0.1 matplotlib-2.2.2 numpy-1.14.5 pandas-0.23.3 pillow-5.2.0 pip...而且我查看目录： ls -lh $HOME/.local/lib/python2.7/site-packages 也的确看到包对应的文件夹更新了。
安装前准备 OmicVerse可以通过conda或pypi进行安装，不过您需要先安装pytorch 为避免潜在的依赖冲突，建议在conda环境中安装。...Linux：我们可以选择安装anaconda或miniconda，然后使用conda来配置omicverse环境。 Mac Os：我们建议使用miniforge或mambaforge进行配置。...pip前提条件 如果使用conda/mamba，则只需运行conda install -c anaconda pip并跳过此部分。...omicverse -c conda-forge Pip 可以使用以下命令之一通过pip安装omicverse包： 首先安装PyTorch：有关安装的更多信息可以在PyTorch找到。...环境的下载 在这里我们只需要安装omicverse环境即可，有两个方法： 一个是使用conda：conda install omicverse -c conda-forge 另一个是使用pip：pip
目前单细胞分析中使用Seurat的居多，该流程中可以影响下游分群的因素有很多，比如前期的质控、Feature select、PCA数量以及resolution的值等等，每一个环节研究者都可以通过多次的调试找到合适的参数值...首先是SAM的安装，有两种方式，一是SAM被封装进scanpy中，可通过scanpy调用，二是独立使用安装使用SAM，这里写的是第二种，参考github地址：https://github.com/atarashansky.../self-assembling-manifold conda create -n SAM python=3.6 conda activate SAM #pip安装 pip install sam-algorithm...python setup.py install #其他安装 pip install matplotlib conda install -c conda-forge -c plotly jupyter...如果是喜欢用scanpy的同学，可以直接在scanpy里调用SAM： import scanpy as sc import scanpy.external as sce sam = sce.tl.sam
生成requirement.txt文件 pip freeze > requirements.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命令来安装。...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
安装指定版本的tensorflow： pip install tensorflow==1.13.0rc2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip...install tensorflow==1.13.0rc2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pip卸载tensorflow： 安装tensorflow...pip安装默认版本的tensorflow： pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install...，此外还可选择python版本号 然后可以直接在环境中使用pip pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow...安装好后打开anaconda navigator，将base改为tensorflow 以下是以后会用到的对虚拟环境的操作： 查看虚拟环境 conda env list conda info -e 使用虚拟环境
不一定需要专业编辑器，原生Python也能安装包，使用pip就可以了。 1、首先确认电脑上已安装的Python有无pip程序。...2、若无pip，则到官方下载最新版Python安装包，运行安装包，Python会自动升级，升级完毕后再次查看，pip程序已经存在了。...比如红框内：Windows32位版本安装包。（executable installer 即可执行文件”.exe”） 3、若有pip，则直接使用。...1、若要安装numpy包，则输入命令“pip install numpy”，等待安装即可。 注意：pip安装包为联网操作，请保持网络在线。...安装的包可以在Python路径下的 Python\Python37-32\Lib\site-packages 查看。
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python，在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。...-m pip install keras，成功安装上keras。...以上情况为在同一个系统环境下同时存在了两种不同版本的python，可以采用沙箱的方式将不同版本的python放在两个互相隔离的环境中： 1.安装虚拟环境 $ sudo apt-get install python-dev...python2.7和python3.5，因此如果需要需要使用python3.6需要重新安装（建议尽量python3.5和python3.6都保留，不要因为装了python3.6，就把python3.5删除了...-3.6 2.更新系统软件包并安装python3.6 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python3.6 3.由于系统本身有一个python3.5
scanpy和seurat是最常用的分析的单细胞的工具，seurat基于R，而scanpy基于python。...linux下用pip安装scanpy pip install scanpy 下载测试数据 mkdir data wget http://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp...使用标准化的数据进行可视化 sc.pl.umap(adata, color=['CST3', 'NKG7', 'PPBP'], use_raw=False) ?...使用 Leiden graph-clustering method进行聚类 linux安装 leiden algorithm conda install -c conda-forge leidenalg...#或 pip3 install leidenalg sc.tl.leiden(adata) sc.pl.umap(adata, color=['leiden', 'CST3', 'NKG7']) ?
因此有不少R语言党（包括我）开始学习Python，使用Scanpy流程。但是，由于习惯了Seurat流程，有些时候需要把Anndata对象的单细胞数据转为Seurat对象，然后使用R语言进行一些分析。...R包sceasy R包sceasy的安装有点麻烦，需要先在linux下安装一些软件： conda install anndata==0.6.19 scipy==1.2.1 -c bioconda conda...install loompy -c biocond 然后在R语言中安装： devtools::install_github("cellgeni/sceasy") if (!...R包MuDataSeurat R包MuDataSeurat安装比较简单： remotes::install_github("zqfang/MuDataSeurat", ref='dev', force...pip install diopy pip install scanpy==1.9.6 numpy==1.21.3 numba==0.57.1 然后在R语言中安装： devtools::install_github
之前我们在教程：为什么要用conda来安装一个R包 提到过常规的conda命令 都是基于Linux 操作平台，比如Linux各个用户里面安装自己的conda，每个用户独立操作，安装方法代码如下： #...接下来 使用conda安装aspera，新建download子环境，然后在该环境下面安装指定软件 ，就可以高速下载 不同 数据集的fastq文件 ，代码如下： conda create -n download...conda activate download conda install -y -c hcc aspera-cli which ascp ## 一定要搞清楚你的软件被conda安装在哪 ls...比如使用conda安装pyscenic的一些依赖： # 需要一些依赖,尤其是这个python 版本 conda create -n pyscenic python=3.7 conda activate...pyscenic conda install -y numpy conda install -y -c anaconda cytoolz conda install -y scanpy pip
准备环境 需要为cellphonedb单独准备一个环境 micromamba和conda用法一样，只是速度更快，可以把micromamba换成conda，另外conda一次装十几个包是会报错的。...micromamba create -n cpdb; micromamba activate cpdb micromamba install -y python=3.7 pip install -U cellphonedb...-y -c conda-forge ipywidgets pandas numpy seaborn pytables matplotlib ipykernel scanpy python-igraph...leidenalg scvi-tools scikit-misc python-annoy pyarrow micromamba install -y -c bioconda harmonypy pip...install ktplotspy ## 0.1.6 pip install datatable ## 1.0.0 准备输入文件 import numpy as np import pandas as
2 Windows离线断网环境下安装Python包，配置环境，准备用来生成word模版，需要用到一些win32com的python库，但是又没有网还想用pip方式傻瓜安装，怎么办呢，百度google探索了半天...---- 1.安装过程 1.下载最新pip，更新pip版本 新建packages文件夹放在目录中：c:\python35\packages py -3 –m pip install --upgrade...pip 2.在可以联网的开发机器上安装好需要的包 例如： py -3 –m pip install numpy py -3 –m pip install pandas 3.打包已安装的包...pip list #查看安装的包 pip freeze >requirements.txt py -3 –m pip install --download c:\python35\packages -r...装过的pip就不装了，没装的pip会自动安装 py -3 -m pip install –no-index –find-links=c:\python35\packages -r requirements.txt
pip: pip freeze conda: conda list
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