织梦做社交网站合适吗,中建八局劳务派遣招聘,网站响应时间 标准,wordpress内页不收录anaconda的安装和使用 Anaconda 是一个用于科学计算和数据分析的开源发行版#xff0c;包含了Python和R的众多包和管理工具。以下是Anaconda的安装和使用指南#xff1a; 1. 安装Anaconda 1.1 下载Anaconda 访问 Anaconda官网 下载适用于你操作系统的Anaconda安装包。 1.2 安… anaconda的安装和使用 Anaconda 是一个用于科学计算和数据分析的开源发行版包含了Python和R的众多包和管理工具。以下是Anaconda的安装和使用指南 1. 安装Anaconda 1.1 下载Anaconda 访问 Anaconda官网 下载适用于你操作系统的Anaconda安装包。 1.2 安装Anaconda Windows: 运行下载的安装程序 .exe文件。 按照提示完成安装安装过程中建议“将Anaconda添加到系统环境变量中”勾选。 macOS: 打开终端运行下载的安装脚本 .pkg文件 bash ~/Downloads/Anaconda3-2023.11-MacOSX-x86_64.sh 按照提示完成安装。 Linux: 打开终端运行下载的安装脚本 .sh文件 bash ~/Downloads/Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh 按照提示完成安装。 2. 配置和使用Anaconda 2.1 配置conda镜像源 添加国内镜像源 以windows下操作为例打开anaconda prompt。 查看当前的Conda源配置 conda config --show channels 设置国内镜像源建议设置之前先浏览器访问对应站点的anaconda源是否可达目前2024-05阿里云的anaconda源不可用 # 添加清华镜像源根据个人需要添加。# 添加清华源的主要仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/# 添加清华源的free仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free# 添加清华的MSYS2仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/# 添加清华的社区驱动仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/# 添加清华的计算机视觉仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/# 添加清华的PyTorch仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/# 设置显示频道URLconda config --set show_channel_urls yes# 确保搜索顺序conda config --set channel_priority flexible 各仓库用途详细说明 路径描述用途pkgs/main主要的包仓库包含最新的稳定版开源包。获取常用的、经过充分测试的包。pkgs/free旧版的免费包仓库包含一些历史包。已不再更新自2019年起主要包都迁移到 pkgs/main。pkgs/r专门用于R语言的包仓库。提供R语言相关的包和工具。pkgs/msys2MSYS2项目的包仓库主要包含Windows平台上的POSIX兼容工具。提供在Windows上使用的开发工具和库。cloud/conda-forge社区驱动的包仓库包含许多由社区维护的包。提供更广泛的包选择更新频率高。cloud/bioconda专门用于生物信息学的包仓库。提供生物信息学领域常用的包和工具。cloud/msys2包含MSYS2项目的包主要用于Windows平台。提供Windows上的开发工具和库。cloud/menpoMenpo项目的包仓库主要用于计算机视觉和机器学习。提供与计算机视觉和机器学习相关的包和工具。cloud/pytorchPyTorch项目的官方包仓库。提供PyTorch及相关包的下载。 其他镜像源 中科大镜像源: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 检查配置 你可以再次查看配置确保已添加的新源 # 查看源列表conda config --show channels# 查看配置文件路径conda config --show-sources 移除默认源可选 如果你希望只使用国内镜像源可以移除默认的源 conda config --remove channels defaults 把defaults改为已添加仓库的url即可移除对应的仓库。 测试新的源配置 尝试安装一个包来测试新的源配置是否生效 conda install numpy 恢复默认配置 如果上述配置遇到问题可以恢复默认的default源 conda config --remove-key channels 2.2 配置环境 安装完成后建议配置Conda环境以便于包管理和项目隔离。 创建新环境 支持创建不同python版本的虚拟环境 # python3.8conda create --name py38_env python3.8# python3.9conda create --name py39_env python3.9 激活环境 conda activate py38_env 退出环境 conda deactivate 2.3 安装包 使用Conda安装包非常方便。你可以使用以下命令安装所需的包 conda activate py38_envconda install numpy pandas matplotlib 或者使用pip安装不在Conda仓库中的包 pip install somepackage 2.4 更新和管理环境 更新Conda conda update conda 列出所有环境 conda env list 删除环境 管理员身份运行anaconda prompt操作 conda remove --name py38_env --all 2.5 使用Jupyter Notebook Anaconda内置了Jupyter Notebook你可以通过以下命令启动它 jupyter notebook 这将在你的默认浏览器中打开Jupyter Notebook界面你可以在其中创建和管理Notebook文件。 3. 示例项目 以下是一个使用Anaconda的简单数据分析示例项目 创建并激活环境 conda create --name data_analysis python3.8conda activate data_analysis 安装必要的包 conda install numpy pandas matplotlib seaborn 安装并启动Jupyter Notebook # 安装conda install jupyter# 启动jupyter notebook 在Jupyter Notebook中创建一个新Notebook文件并输入以下代码进行数据分析 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 创建示例数据data pd.DataFrame({ A: np.random.randn(100), B: np.random.randn(100), C: np.random.randn(100)})# 数据可视化sns.pairplot(data)plt.show() 这样你就可以开始使用Anaconda进行数据分析和科学计算了。 本文由 mdnice 多平台发布
