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手在键盘敲很轻


Anaconda

前言

因为开始接触机器学习,重拾了Python。
这次我选择了Anaconda,因为看重了其内置了常用的科学计算包。


Anaconda

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和相关的配套工具。

Conda

conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具,功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行命令 conda。

多版本python

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# 查看帮助
conda -h

# 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境
conda create --name python36 python=3.6

****** 如果创建新的python环境,比如3.4,运行conda create -n python36 python=3.6之后,
conda仅安装python 3.6相关的必须项,如python, pip等,如果希望该环境像默认环境那样,安装anaconda集合包

# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda

# 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为
conda create -n python36 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可

******

# 激活此环境
activate python36 # for Windows
source activate python36 # linux/mac

# 再来检查python版本,显示是 3.6
python -V

# 退出当前环境
deactivate python36
source deactivate python36 # for Linux & Mac

# 删除该环境
conda remove -n python36 --all

# 或者
conda env remove -n python36

# 查看所有安装的环境
conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3

包管理

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# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.6,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)

# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python36

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install -n python36 numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

# 更新package
conda update -n python36 numpy

# 删除package
conda remove -n python36 numpy

conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如

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# 更新conda,保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.6, conda会将python升级为3.6.x系列的当前最新版本

设置镜像

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# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

踩坑

在跑我的第一个机器学习程序的时候,出现了以下的错误

1.png

在网上看了些解决方案,都不太靠谱

我的解决方案是

删除了自己在系统里安装的python,使用Anaconda中的python。当然我使用的Pycharm中的Project Interpreter也是Anaconda中的python.


参考

Anaconda使用总结
Anaconda 入门安装教程
初学python者自学anaconda的正确姿势是什么??

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