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常见问题

anaconda安装

发布时间:2024-01-15 10:29:28人气:246

Conda是一个开源的包管理和环境管理系统,主要用于管理不同版本的软件包和创建各种环境。

anaconda.png

一、Anaconda

Anaconda是一个用于科学计算和数据科学的开源Python发行版。

1、下载Anaconda

联系本站客服Anaconda官网下载

2、安装Anaconda

进入文件夹

cd Downloads/

运行安装脚本

bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

1.png

根据提示输入回车,阅读声明可以按q跳过,输入yes接受声明即可!

初始化输入:yes

重新打开终端:conda初始化会将系统默认的python更改成anaconda3文件夹下的python版本,重新打开终端可以发现用户名前多了base信息!


想要使用系统Python版本,可以使用“退出当前环境”命令:


3、验证Anaconda

查看版本

conda --version或conda -V


查看信息

conda info


4、添加清华镜像源

生成配置文件

conda config --set show_channel_urls yes

修改配置文件

配置文件会自动生成在用户目录下

sudo nano .condarc

修改配置文件

配置文件会自动生成在用户目录下

sudo nano .condarc

添加内容

添加下面内容到.condarc文件内

channels:

  - defaults

show_channel_urls: true

default_channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

custom_channels:

  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

清除索引

确保使用的是镜像站提供的索引

conda clean -i

以上就是添加清华镜像源!

查看信息

conda info


删除镜像源

直接删除用户目录下的.condarc文件


5、常用命令

列出所有conda环境

conda env list


创建环境

conda create --name Ubuntu20.04Demo


创建指定Python版本的环境

conda create --name Ubuntu20.04Demo3.7 python=3.7


进入环境

conda activate Ubuntu20.04Demo

退出环境

conda deactivate

删除环境

conda remove --name Ubuntu20.04Demo3.7 --all


5、base环境

在安装Anaconda时,Anaconda会创建“base”默认环境,该环境包括一些常用的数据科学和机器学习工具。

Python

可以使用Python进行编程和数据分析。

Jupyter Lab/Notebook

交互式的开发环境,支持数据分析、可视化和文档编写。

NumPy

用于科学计算的强大库,提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。

Pandas

用于数据处理和分析的库,提供了灵活的数据结构和数据操作功能。

Matplotlib

用于绘制图表和可视化数据的库,可以创建各种类型的图形和图表。

Other

除了上述库和工具之外,"base"环境还包含一些其他常用的Python包和Anaconda工具,为数据科学和机器学习提供了丰富的功能和工具。



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