Windows에서 새 Anaconda 환경을 활성화할 수 없는 이유는 무엇입니까?
Anaconda에서 환경 활성화 문제 해결
질문:
Windows 8에서 새로 생성된 Anaconda 환경을 활성화할 수 없습니다. 오류 메시지 수신: "C:PRAnacondaenvs에 'C:PRtempvenvtest'라는 환경이 없습니다." 환경이 성공적으로 생성되었음에도 불구하고 활성화가 실패합니다.
답변:
Windows 경로 구성 문제
이 문제를 해결하려면, 특정 환경의 스크립트 폴더에 대한 경로를 포함하도록 Windows PATH 환경 변수를 설정하는 것이 중요합니다. 다음 명령을 사용하여 "py33"이라는 환경을 생성했다고 가정합니다.
conda create -n py33 python=3.3 anaconda
기본적으로 Anaconda는 "C:Anacondaenvs" 디렉터리에 환경을 생성합니다. 환경을 활성화하려면 PATH 변수를 다음과 같이 설정해야 합니다.
set PATH=C:\Anaconda\envs\py33\Scripts;C:\Anaconda\envs\py33;%PATH%
이렇게 하면 명령 창이 "py33" 환경의 올바른 Python 인터프리터와 스크립트를 사용하게 됩니다.
동등한 Linux/Mac 활성화 명령
Linux/Mac 시스템에서 환경을 활성화하는 명령은 다음과 같습니다.
$ source activate py33
추가 참고:
Anaconda는 각 환경에 대해 별도의 PYTHONPATH 변수를 생성하지 않습니다.
위 내용은 Windows에서 새 Anaconda 환경을 활성화할 수 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
