最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
python之所以被广泛使用,倒不见得是本身语法简单,而是而nodejs/javascript一样把三方库的依赖管理简化了,而不用和java一样非得通过maven管理,而且还得打包后在classpath中才能允许,这导致写一些小功能特别省事,但是巨型工程管理就很乱了。
如在完成Python的安装后,我们需要安装pandas这个包,则只需要在终端中输入 pip install pandas ,在网络畅通的条件下,就会开始包的安装。
进入https://pypi.python.org/pypi/pip,下载 .tar.gz压缩包
Python离线安装包的下载地址:https://www.python.org/ftp/python/
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具,可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用,也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
PyTorch进行神经网络的学习十分有用, 但是,其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前,我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解,这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式,只需要更新pip,然后pip install就可以了。但是在生产环境中,特别是内网环境中,很多时候是没有外网的,这时候就需要采取离线安装的方式。
pyspider是国人binux编写的强大的网络爬虫框架,它带有强大的WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理器以及结果处理器,同时支持多种数据库后端、多种消息队列,另外还支持JavaScript渲染页面的爬取,使用起来非常方便。
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
服务器为linux的centos系统具体7还是8我不太清楚,全程为没有网络环境,所以环境全部需要离线安装.这里不我建议使用Anaconda虚拟环境进行安装,因为是离线环境.最好是能够准备一台有网络的centos虚拟机进行安装包的下载,方便环境一致这样项目部署后环境一般不会出现问题.
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
Python的IDE有很多,推荐安装Pycharm,安装包也就300M左右。也是jetbrains出品。拥有专业版和社区版。其中专业版是需要收费的,可以在网上搜破解的方法。如果不需要太强大的功能,可以使用社区版,社区版是免费的。
对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
download: https://wkhtmltopdf.org/downloads.html
众所周知,Python语法简洁、功能强大,通过简单的代码就能实现很多实用有趣的功能,例如:科学计算、画图、操作文件、聊天等,很大原因得益于它拥有丰富的第三方库。
直接去anaconda官网下载安装文件即可,具体网站自行搜索。 官网提供linux版本,windows版本,mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的,仅支持命令行执行),新手推荐使用Anaconda版,熟悉之后推荐改用miniconda版,占用存储空间小,使用起来感受一样。
jupyter notebook是一个网页版的python编写交互模式,他的功能类似于ipython,但是他使用过程很类似我们使用纸和笔操作, 可轻松擦除我们先前写的代码。并且他还可以将我们的编写的代码进行保存记录,用来做笔记以及编写简单代码相当方便。那么下面让我们来看如何安装使用jupyter notebook。 #在centos下的安装操作如下。
pip 是一个安装和管理 Python 包的工具,python安装包的工具有easy_install, setuptools, pip,distribute等。distribute是setuptools的替代品,是对标准库disutils模块的增强,我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包,特别是对其他的包有依赖的包。distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。而pip是easy_install的替代品
机器上python2,3混用的问题,参考: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/53312606 第二小节:不同版本python混用(官方用法)其实主要就是前面加上py -3(或)2
最近在 Github 上发现了一款名为 JD-Coin 的程序,能够自动化完成签到领钢镚、京豆等功能,特此分享给大家。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda(miniconda)并不陌生,而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器,其功能要比python自带的pip强大不少。
前言 使用requests-html库渲染html页面的时候,初次使用需下载 chromium 浏览器,但是这个地址是从国外下载的,所以慢的你怀疑人生,你懂得! pyppeteer-install下载
包下载,必须下,别想着直接pip解决,不可能 网盘里面有【3.7x与3.9两个版本】的dlib安装包 链接:https://pan.baidu.com/s/1hL9TtwK5TuYcn1ntfjMDHg 提取码:1111 前置环境: python3.7版本安装 pip3 install cmake pip3 install boost pip3 install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl python3.9版本安装 pip3 insta
最近莫名其妙地想学习一下Python,想着利用业余时间学习一下机器学习(或许仅仅是脑子一热吧)。借着研究生期间对于PyCharm安装的印象,在自己的电脑上重新又安装了一遍。利用周末的一点时间,将安装与首次使用流程做个简单总结。
将python3.7安装到/usr/local/sbin/python-3.7目录下
2.解决方法:在终端中通过wordcloud安装包安装方式,wordcloud的安装包下载链接:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
Python官网:http://www.python.org/ Python文档地址:http://www.python.org/doc/ Python模块仓库 https://pypi.python.org/pypi
由于centos7原本就安装了Python2,而且这个Python2不能被删除,因为有很多系统命令,比如yum都要用到。
Node.js安装包及源码下载地址为:https://nodejs.org/en/download/。
Pycharm的安装 pycharm的下载地址: 网上很多的下载说明,这里就不再赘述,下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可,完成安装。
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的,Conda和pip有啥区别呢?主要区别如下:
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Windows下安装python第三方包、模块汇总如下(部分方式同样适用于其他平台): 1. 直接安装 windows下最常见的*.exe,*.msi文件,直接运行安装即可; 此种方式相对比较少,示例:PIL包 PIL官网:http://pythonware.com/products/pil/ 2. easy_install 使用此方式需先安装easy_install,可以去官网下载:http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py 然后使用 python 执行e
1、在安装Python之前,需要先安装一些后面遇到的依赖问题(如果有依赖问题,按照提示安装):
《TensorFlow从0到1》写到现在,TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里,它仍会持续快速的迭代更新。 除了考虑与最新版Ten
Apache Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
数字1:create desktop shortcut(创建桌面快捷方式),系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。现在大多数都是64位了,不清楚系统类型:我的电脑=》右键=》属性 笔者的电脑是64位系统,所以选择64位。 数字2:update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动),add launchers dir to the path(将启动器目录添加到路径中)。上一个PyCharm版本没有的,所以没有选择。 数字3:update context menu(更新上下文菜单),add open folder as project(添加打开文件夹作为项目)。上一个PyCharm版本没有的,所以没有选择。 数字4:create associations 创建关联,关联.py文件,双击都是以pycharm打开。 数字5:不要选,我第一次安装的时候就是勾选了,差点放弃。pycharn是国外的软件,网站就是国外,下载速度很慢。有人选上等一两个小时,我等半小时,直接强制关掉。没勾选安装很快完成。把数字1和数字4勾选就好,数字2和数字3看你自己需求。(数字5如果有需求,自己可以单独去官网下载安装JRE) 5. 第五步:点击Next,进入下图界面:
Python(蟒蛇,图标是两条蛇)是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构,并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型,再结合它的解释性,使其在大多数平台的许多领域中成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
编写|shanyi 排版|wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装,并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境,并自动下载安装依赖软件,版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本(cuda7.5_cudnn5_avx_openblas),需要执行: pip install
基于python3和selenium3做自动化测试,俗话说:工欲善其事必先利其器;没有金刚钻就不揽那瓷器活,磨刀不误砍柴工,因此你必须会搭建基本的开发环境,掌握python基本的语法和一个IDE来进行开发,这里通过详细的讲解,介绍怎么搭建python3和selenium3开发环境,并提供一个基本入门的代码,后续逐步提供系列实践文章。
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