conda 是一个开源包和环境管理系统,能够跨平台运行,在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。如果你还没用过 conda,我推荐你立刻开始使用,因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
为了解决上面的问题,更好地管理Python库,让其扬长避短,就必须使用环境管理工具,例如本文介绍的Anaconda。
今天开始学习Python数据分析了,说到Python数据分析,大家都会推荐使用anaconda,但作为一个初学者,总是很多疑虑,但在实践中解决了一部分,先和大家分享分享。
bioconda 是一个管理生物信息软件的一个工具软件,可以将 bioconda 当成生物信息软件的AppStore。它基于 Anaconda 可以进行生物软件的搜索,下载,安装,升级,删除等操作。通过一条命令即可完成绝大部分生物软件的安装。目前已经是最好的生物软件管理工具之一,目前支持超过 7000 多款生物软件的安装。
2. 下载Anaconda安装包:推荐去清华大学开源软件镜像站下载,因为官网上下载会比较慢而且不稳定,比如我在官网下载到一半时就莫名中断了(不知为啥),所以还是推荐到这个网站上自行找自己想下载的版本对应下载
在大模型训练的 RLHF 阶段,需要人工对模型生成的多份数据进行标注排序,然而目前缺乏开源可用的 RLHF 标注平台。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda、pycharm等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
在开始学习了Python的基础知识以后,我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了, 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候,假设项目A使用Django模块1.9.x版本,而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本,我总不能打开一个项目的时候,就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦,一个模块可以手动卸载重装,如果遇到多个模块同时冲突的情况呢?这个时候就比较头疼了。
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
Pycharm:目前一款主流的 Python 集成开发环境,它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
第三方库很多都是个人或者团队,非 Python 官方开发的库,所以难免五花八门,杂乱不堪。
有个朋友提出,希望把目录中的许多 markdown 文件,批量转换为对应名称的 pdf 格式文件。我于是编写了一个 Python 脚本,并且分享给你。如果你有类似的需求,欢迎使用。
2、许多博客推荐使用创建虚拟环境的方式,也就是下面图片的上面一种,项目中会有一个venv文件夹。后文是使用了virtualenv方式创建虚拟环境,也可以选择conda方式【更推荐,不用为每个项目创个虚拟环境,也避免用自己的python下太多可能版本冲突的包】。
虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本,但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本,再用idle来执行,但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE,来帮助我们调试开发。
今天这个专题讨论Python代码工程化、结构化的方法。我们都会遇到这种情景:所有代码都堆积到一个模块里,导致代码越来越长,最后变得难以维护,很明显代码只写到一个py模块文件是不可取的。如何按照逻辑功能,将代码划分到不同模块,组织为一个更易读、更易维护的代码结构呢?欢迎学习这个专题。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
最近在学人工智能与大数据管理,环境是python+tensorflow。但配置有些麻烦,记录一下。其实主要分为两个部分,配置tnsorflow和在pycharm中使用tensorflow。
-------以R语言和R包为例。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
之前电脑安装了anaconda,又安装了python3。anaconda的各环境相互不冲突,很好管理,确实是很方便。但今天想用下之前安装的python3,但在命令行安装库的时候,发现默认情况下是安装到
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。
我们刚才安装的anaconda的实体环境,python版本是3 。但是如果使用Python开发网站系统,可能需要Python2的版本,(当然安装Tensorflow需要Python3的版本),此时就会发生版本不一致的问题。马克-to-win @ 马克java社区:这时我们可以使用Anaconda虚拟环境,让网站框架与TensorFlow分别在不同的虚拟环境中,这样就不会有版本冲突的问题了。
Anaconda也自带一个包管理工具conda,并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda:
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)。
在我们如今这个时代,相信大多数人都能明白数据的重要性,数据就是信息,而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
最近由于工作需要要使用TensorFlow,所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩,但是由于一些原因还是放弃了这个想法,就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程,分享一下。
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和相关的配套工具。所以conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,你们知道Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系吗?学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。
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:
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
因为不想每次下载安装的时候都要去找博客,干脆就参考别人的博客,把自己需要的写下来了。
import应该是python代码中比较常见的模块了。import就是导入其他文件中的类,方法,变量,我认为除了主流程逻辑,其他代码文件模块就是为了给别人import的~
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道,很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况,安装软件或者包,听起来是一件很简单的一件事,实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低,安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda,学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在 Python 中,一个 .py 文件就称之为一个模块(Module)。
1. 模块 一个模块就是一个包含python代码的文件,后缀名称是.py就可以,模块就是个python文件 为什么我们用模块 程序太大,编写维护非常不方便,需要拆分 模块可以增加代码重复利用的方法 当作命名空间使用,避免命名冲突 如何定义模块 模块就是一个普通文件,所以任何代码可以直接书写 不过根据模块的规范,最好在本块中编写以下内容 函数(单一功能) 类(相似功能的组合,或者类似业务模块) 测试代码 如何使用模块 模块直接导入 模块名称直接以数字开头,需要借助importlib帮助 语法 impo
最近在师姐机器上跑实验的时候,想利用matplotlib包来绘制损失曲线图,安装过程中碰到了一些小麻烦,感觉之前好像也碰到过类似的问题,网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊,然后就是各种尝试,直至重装Anaconda,当时特头疼,最后无意中解决了,今天又碰到了类似的问题,这次记录下来防止忘记
anaconda:所有语言的包、依赖和环境管理器,几乎全平台(Windows、macOS、Linux)
OpenBabel和RDKit作为常用的化学信息学工具很受青睐,为了防止和其他项目的冲突,将他们单独创建在同一个Python环境。
最近学习python安装了Anaconda,但是去年安装的现在才开始学习(鸽子咕咕咕,这导致版本都已经比较老。 但是使用 Anaconda 升级包的时候,发现在图形界面升级时需要鼠标多次点击,同时默认源访问速度很慢(校园网环境基本没法用。
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
昨天是把能编译好的g++环境和stringi安装上了,也跟了那个帖子,但是发现rgeos还是装不上,请教了师兄,师兄说我的R是用的Conda装的,所以后面装包的话尽量用conda装,这样可以减少后面环境编译引起的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云