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。
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。
在正式开始学习python基础知识前,我们还需要搭建能够运行python程序的环境。目前,能够运行python程序的方式有很多,大体上可以理解为三个部分的组合:
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。
Python作为一个目前最火的编程语言之一,已经渗透到了各行各业,笔者所在的人工智能科研领域就以Python为主要编程语言,尤其是神经网络几乎已经离不开Python了。它易学好懂,拥有着丰富的库,且可以提供所有主要的商业数据库的接口。人生苦短,就用Python.
刚刚开始学习Python时,按照老师提供的傻瓜式操作配好Python后,发现它自带了一个ide:IDLE,
查看Visual Studio Code Tips and Tricks,快速熟悉VSCode。
相信你听过很多关于python的介绍,不论是朋友圈里或者各大广告都会说Python很好,python很强!
当我第一次知道这种东西,我也惊呆了,居然还有这种操作,实在强大到没朋友,从此爱上调试,按时下班。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称 VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
最近云哥 @吃货本货 问小宋(笔者)如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发,恰逢最近M1开发生态都趋于稳定,就把安装步骤梳理下分享出来。
本文主要介绍了如何安装Python环境、常用的Python库以及Python编辑器。首先介绍了如何安装Python环境及常用的库,包括通过GitHub下载和安装、使用pip工具安装和利用anaconda管理Python库文件。其次介绍了Python编辑器的安装与激活,包括pycharm和sublime text等。最后通过实际例子演示了Python环境、库和编辑器的安装过程。
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与视频中未提及,请小伙伴们注意。
我是windows下安装的Anaconda2,对应的python版本是python2.7。为了方便,又借助conda安装了python3.6的虚拟环境。
我安装的是 anaconda 环境,所以直接打开 anaconda prompt 工具, pip install tensorflow 直接安装。
这里使用的操作系统为win7/10,安装环境是使用Anconda搭建Python环境,然后在Vscode编辑器中安装Python插件,最终能够在Vscode环境下使用Python。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ,发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令:
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
大家可能用过sublime text。有些人可能从版本1开始就已经是sublime的高级用户了。本文的重点是在sublime text 3中为那些可能没有充分利用sublime潜能的人设置一个终极版的python开发设置环境。
Python是一门跨平台的高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,具有简单,易上手的特性。
好的开发环境无疑会大大提升编码效率,近日结合换新电脑,又再次钻研了一下Python环境安装的问题,稍加总结以资后鉴。
在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用:
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。
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。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题,要么是关于某种依赖性缺失的问题。
Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
这些是我在近一年半的学习和服务器维护中常用的命令汇总,包括管理员常用命令和工作常用命令。
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。”
今天我们来聊聊 Networkx,这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
因为一些原因,卸载了Anaconda2的版本,转向3..发现Jupyter挂了.百思不得其解.后来了解到是因为内核找不到的问题导致的.这里整理了一下处理办法
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。
前些时间笔者写了两篇关于Python实战开放的博客,得到了不错的读者反馈,收获了800+的赞同有收藏,博客列表如下:
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合,方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装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)。
Cloudera于2019年1月29日发布CDSW1.5,因为恰逢过年,所以Fayson没第一时间翻译。1.5的主要更新是C6中终于可以使用CDSW了,另外HDP2.6.5和HDP3.1中也可以使用CDSW。
(2019.8.14 19:53)吃饭前用这个方法实战了一下,吃完回来一看好像不太行:跑完一组参数之后,到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU,于是 notebook 上的结果,后面好几条都报错说 cuda out of memory。
下载 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh (Ubuntu18.04的对应的Anaconda版本):
使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS 不同,在 Windows 上做开发总会遇到很多挑战,不论是文件编码、环境控制还是项目编译,开发过程中总会有一些神奇的收获。
我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。 Python web 开发的许多教程和说明都是针对 Linux 用户编写的, 并使用基于 Linux 的打包和安装工具。 大多数 web 应用还部署在 Linux 上, 因此, 这将确保你的开发环境与生产环境之间的一致性。
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