


Pengenalan kepada Conda: Menyahmistiskan misteri conda
Pengenalan kepada Conda: Menyahsulit misteri conda memerlukan contoh kod khusus
Pengenalan:
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, bahasa Python telah berkembang pesat dan telah menjadi bahasa pengaturcaraan pilihan dalam bidang seperti sains data dan kecerdasan buatan. Memandangkan bilangan pakej Python terus meningkat, masalah mengurus pakej ini secara beransur-ansur menjadi jelas. Nasib baik, alat yang berkuasa muncul di hadapan kami, dan itu ialah Conda. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, kaedah pemasangan dan arahan biasa Conda secara terperinci, dan menunjukkan penggunaan praktikalnya melalui contoh kod tertentu.
1. Apakah itu Conda?
Conda ialah sistem pengurusan pakej sumber terbuka dan sistem pengurusan persekitaran. Ia boleh memasang, mengurus dan menyahpasang versi pakej perisian yang berbeza dan bertukar antara persekitaran yang berbeza. Conda pada asalnya direka untuk pengurusan pakej Python, tetapi dari masa ke masa ia telah menyokong pengurusan pakej untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan.
2. Pasang Conda
Pertama, anda perlu memuat turun pakej pemasangan yang sepadan dengan sistem pengendalian anda dari laman web rasmi https://conda.io/miniconda.html. Selepas pemasangan selesai, buka terminal (Linux atau Mac) atau command prompt (Windows) dan jalankan arahan berikut untuk memasang:
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # Linux sh Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh # Mac Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe # Windows
Kemudian ikut gesaan untuk memasang Selepas pemasangan selesai, tutup terminal atau command prompt tetingkap dan buka semula, masukkan arahan conda --version
Semak sama ada pemasangan berjaya.
3. Gunakan Conda
- Buat persekitaran
Menggunakan fungsi pengurusan persekitaran yang disediakan oleh Conda, anda boleh membuat, mengklon dan memadam persekitaran dengan mudah. Berikut ialah beberapa arahan yang biasa digunakan:
Buat persekitaran baharu bernama myenv dan nyatakan versi Python untuk digunakan:
conda create --name myenv python=3.7
Salin selepas log masukSalin selepas log masukKlon persekitaran sedia ada bernama mycloneenv:
rreee- padam persekitaran saya:
conda create --name mycloneenv --clone myenv
Salin selepas log masuk
- Conda memudahkan untuk memasang, mengemas kini dan mengalih keluar pakej. Berikut adalah beberapa arahan yang biasa digunakan:
- Pasang pakej bernama numpy:
conda remove --name myenv --all
Salin selepas log masukKemas kini pakej bernama numpy kepada versi terkini: - :
conda install numpy
Salin selepas log masukAlih keluar pakej yang bernama numpy - Remove pakej yang dipasang dan versinya:
- Penukaran Persekitaran
conda update numpy
- Nyahaktifkan persekitaran semasa: rreee
- IV. Mari kita tunjukkan cara yang menyeluruh contoh Conda mencipta persekitaran maya dan memasang beberapa pakej Python yang biasa digunakan, serta cara menukar antara persekitaran yang berbeza.
conda remove numpy
- Aktifkan persekitaran:
- Pasang numpy dan pakej panda: Pasang pakej numpy dan panda:
- :
yang dipasangkan:
conda deactivate
Salin selepas log masuk Buat fail skrip Python baharu dan import pakej numpy dan panda di dalamnya, tulis beberapa kod:
conda create --name myenv python=3.7
Salin selepas log masukSalin selepas log masukNyahaktifkan persekitaran:
conda activate myenv
Salin selepas log masukSalin selepas log masukDengan contoh asas ini, anda boleh belajar penggunaan Conda dan cara memasang dan menggunakan versi pakej Python yang berbeza dalam persekitaran yang berbeza.
Kesimpulan: Dengan memperkenalkan konsep, kaedah pemasangan dan arahan biasa Conda secara terperinci, digabungkan dengan contoh kod khusus, saya berharap dapat menguraikan misteri Conda dan membantu pembaca memahami dan menggunakan Conda dengan lebih baik. Saya percaya bahawa dengan menggunakan Conda, anda akan dapat mengurus pakej dan persekitaran Python dengan lebih mudah, meningkatkan kecekapan pembangunan dan meluaskan lagi skop aplikasi Python dalam pelbagai bidang.
conda list
conda activate myenv
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Conda: Menyahmistiskan misteri conda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Beberapa kaedah untuk Conda meningkatkan versi Python memerlukan contoh kod khusus: Conda ialah pengurus pakej sumber terbuka dan sistem pengurusan persekitaran untuk menguruskan pakej dan persekitaran Python. Semasa pembangunan menggunakan Python, untuk menggunakan versi baharu Python, kita mungkin perlu menaik taraf daripada versi Python yang lebih lama. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah menggunakan Conda untuk menaik taraf versi Python dan memberikan contoh kod khusus. Kaedah 1: Gunakan arahan condainstall

STEAM ialah platform permainan popular yang dibangunkan oleh Valve Corporation yang membolehkan anda membeli, memuat turun, memasang dan bermain permainan. Ia menyediakan ciri seperti kemas kini automatik, mencari jodoh dan forum komuniti untuk menyelesaikan isu berkaitan perisian. Di samping itu, anda juga boleh menggunakan Steam untuk berinteraksi dengan pemain dan pembangun lain kerana ia mempunyai sokongan komuniti yang meluas. Dalam panduan ini anda akan belajar: Bagaimana untuk memasang Steam pada Debian12 Bagaimana untuk menjalankan Steam pada Debian12 Bagaimana untuk mengeluarkan Steam dari Debian12 Kesimpulan Bagaimana untuk memasang Steam pada Debian12 Anda boleh memasang Steam pada Debian12: pakej deb Repositori Rasmi Debian

Sebab dan penyelesaian kegagalan pemasangan perpustakaan scipy, contoh kod khusus diperlukan Apabila melakukan pengiraan saintifik dalam Python, scipy ialah perpustakaan yang sangat biasa digunakan, yang menyediakan banyak fungsi untuk pengiraan berangka, pengoptimuman, statistik dan pemprosesan isyarat. Walau bagaimanapun, apabila memasang perpustakaan scipy, kadangkala anda menghadapi beberapa masalah, menyebabkan pemasangan gagal. Artikel ini akan meneroka sebab utama pemasangan perpustakaan scipy gagal dan menyediakan penyelesaian yang sepadan. Pemasangan pakej bergantung gagal Pustaka scipy bergantung pada beberapa perpustakaan Python lain, seperti nu.

Ringkasan beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan Masa kemas kini: 9 Januari 2019 09:34:57 Penulis: Harapan di medan ini terutamanya meringkaskan dan memperkenalkan kepada anda beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan setiap orang Penyelesaian diberikan untuk setiap pencetus yang mungkin, yang mempunyai rujukan dan nilai pembelajaran tertentu untuk rakan sekerja yang menghadapi masalah ini. Pelajar yang memerlukan boleh mengikuti editor untuk belajar bersama-sama: Saya telah menghadapi beberapa masalah di tempat kerja yang dijadualkan tugas tidak dilaksanakan Kemudian, apabila saya mencari di Internet, saya mendapati bahawa Internet terutamanya menyebut lima insentif ini: 1. Perkhidmatan crontab bukan fungsi kernel Linux, tetapi bergantung pada cron.

IDLE dan Jupyter Notebook disyorkan untuk pemula, dan PyCharm, Visual Studio Code dan Sublime Text disyorkan untuk pelajar pertengahan/lanjutan. Cloud IDEs Google Colab dan Binder menyediakan persekitaran Python interaktif. Cadangan lain termasuk Anaconda Navigator, Spyder dan Wing IDE. Kriteria pemilihan termasuk tahap kemahiran, saiz projek dan keutamaan peribadi.

Gambaran keseluruhan langkah dan teknik untuk menangani pemasangan perpustakaan scipy yang gagal: Scipy ialah pakej perisian Python yang digunakan dalam matematik, sains dan kejuruteraan. Ia menyediakan banyak alat pengiraan berangka yang cekap dan mudah digunakan, termasuk penyepaduan berangka, pengoptimuman, pemprosesan isyarat, algebra linear dan fungsi lain. Walau bagaimanapun, apabila memasang perpustakaan Scipy, kadangkala anda menghadapi beberapa masalah yang menyebabkan pemasangan gagal. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa langkah dan teknik untuk menangani kegagalan pemasangan perpustakaan Scipy, dan memberikan contoh kod khusus. Langkah 1: Kemas kini kebergantungan Pertama, kita perlukan

Orange3 ialah alat visualisasi data sumber terbuka dan pembelajaran mesin yang berkuasa Ia mempunyai pemprosesan data yang kaya, analisis dan fungsi pemodelan, menyediakan pengguna dengan penyelesaian perlombongan data dan pembelajaran mesin yang mudah dan pantas. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas fungsi asas dan penggunaan Orange3, dan menggabungkannya dengan senario aplikasi sebenar dan kes kod Python untuk membantu pembaca menguasai kemahiran penggunaan Orange3 dengan lebih baik. Fungsi asas Orange3 termasuk pemuatan data, prapemprosesan data, pemilihan ciri, penubuhan dan penilaian model, dsb. Pengguna boleh menggunakan antara muka intuitif untuk menyeret dan melepaskan komponen untuk membina proses data dengan mudah. Pada masa yang sama, pemprosesan data dan tugas pemodelan yang lebih kompleks juga boleh diselesaikan melalui skrip Python. Di bawah ini kita akan melalui praktikal

Sebagai rangka kerja pembelajaran mendalam yang berkuasa, PyTorch digunakan secara meluas dalam pelbagai projek pembelajaran mesin. Sebagai persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa, PyCharm juga boleh memberikan sokongan yang baik apabila melaksanakan tugas pembelajaran mendalam. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang PyTorch dalam PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca mula menggunakan PyTorch dengan cepat untuk tugasan pembelajaran mendalam. Langkah 1: Pasang PyCharm Mula-mula, kita perlu pastikan kita ada
