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
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
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
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:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 If you have followed my blog you may have noticed that a lot of focus have been put on how to learn programming (particularly in Python). I have also written about Integrated Development Environments (IDEs). IDEs may, in fact, be ver
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!!!
下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.3/python-3.6.3-amd64.exe
无论安装以下哪种库,强烈建议在新环境下安装,之前在base环境下安装各种报错!!!如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
这篇文章来自@Norah C.Ⅳ老哥投稿。爆肝两天,终于成功了……,从Windows物理机、Win10虚拟机、Ubuntu 20.04,到Ubuntu 18.04,太难了,简单记录下安装过程和踩坑记录。
#本文适用性 如题啊,前一段时间学了些机器学习的东西,就想好好学下python,在10 款最好的 Python IDE中选来选去python IDE 还是选成了PyCharm ( JetBrains 开发的 Python IDE)。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
镜像网站:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
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
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
系统环境:Windows10 Python版本:Python3.6.0 IDE:Pycharm、Spyder
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。
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。
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:
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。
建议可以直接从官方文档学起,质量较高,现在也支持中文了,比以前友好很多 Python官方入门中文教程 Python运用较多的几个领域Web开发、科学计算、IT运维,我们使用Python来进行数据分析工作是属于科学计算这一类的,核心的包为Pandas
由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。
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。
很多时候,我们大部分人都处于普通人这个身份,而无论是那个行业,都有一定的行规,也正是这些行规,让我们更容易处于劣势。为什么呢?行规本来就是搞垮我们这种普通人的,所以,很多时候如果有正确的想法那就去做的吧,别让长成大人的你被各种框框架架约束。
无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
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。
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
这里我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境,推荐安装Python3.6,本书就是用Python3.6代码写成的。(译者:我使用的也是Anaconda,Python版本是3.5,与3.6没有任何使用上的差别)
1.下载pycharm a.下载地址 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
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。
也许有些小伙伴看了上一篇文章之后,发觉Python是真的很简单。但是不知道学了到底有什么用,其实应用非常的广,像是网络的前端后端、机器学习、计算机视觉,甚至你需要去批量抓取一些数据等等,都是Python的主战场,甚至有很多公司开始把用Matlab写的算法改为用Python来实现。如果你下定决心来学习Python,那么这个系列的文章就可以带你从零走向Python的巅峰。
Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤 系统环境:Windows10
安装时是需要设置python环境变量的,下载python的时候底下有个小框框(没有默认选中)
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块下方展示运行结果。
云豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟 这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例,最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。 希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一、案例实现 这里不再赘述,详见第二篇文章,直接上代码。 篮球运动员数据,每分钟助攻和每分钟得分数。通过该数据集判断一个篮球运动员属于什么位置(控位、分位、中锋等)。完整数据集包括5个特征,每分钟助攻数、运动员
基于 Python 开发的 Web 应用(Django、Flask、Tornado 等)基本上都是部署在 Linux 服务器上的。鉴于 Linux 上部署 Python 应用的便利性,这是大多数项目推荐的部署方式,也是大多数人的选择。
配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX)
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。
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代,但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发,完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代,目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台,它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理,便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区,最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库,能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布,它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站:http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组,它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新,许多计算变得更快捷,功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装,使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流,IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
欢迎来到本篇博客,我们将一同踏入Python的令人兴奋而富有创造力的世界!作为一门广受欢迎的编程语言,Python在各个领域都有着强大的应用。然而,在开始之前,我们需要确保你已经成功安装了Python。不用担心,本文将为你提供最全、最简单的安装教程,让你迅速拥有这门强大的编程工具。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇教程都将是你Python之旅的理想起点。
https://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do
It is not because things are difficult that we do not dare, it is because we do not dare that things are difficult。并不是因为事情难我们才不敢做,而是因为我们不敢做事情才难。
PyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能,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……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython!
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
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