new enviroment 就是新建个环境 existing interpreter 就是应用之前已经建立好的环境 ii)New environment using New environment using的选项中有:Virtualenv, Conda,Pipenv三项 Pipenv这项,我不太了解。 Conda这项: 直接在Anaconda\envs目录下建立enviroment 在
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name> 1. 注意: ①<copied_env_name>即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。 ②<new_env_name>即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。 ③conda create --name py2 --clone python2,即为克隆名为“python2...
conda create -n study python=3 2.切换到 study 环境 activate study六、包管理cmd conda list // 列出当前环境下已安装的包 conda remove -n study --all // 删除study环境及下属所有包 conda update requests // 更新requests第三方包七、环境管理cmd conda env list // 列出当前环境的所有包 conda env...
conda create --name env_name python=python_version # 创建指定python版本的环境 conda activate env_name # 进入指定环境 conda deactivate env_name # 退出指定环境 conda remove --name env_name --all # 删除环境 conda info --env # 查看所有环境 conda create --name new_env --clone old_env # ...
python --version 或者上面命令的等价命令: conda info -e 以及另外的查询环境命令: conda env list 输出: # conda environments: # base * d:\ProgramData\Anaconda3 Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc. 创建和安装新的环境 命令: conda create --name python37 python=3.7 ...
conda create --name test python=3.6 激活某个环境(直接写环境名就行,conda可以直接找到) conda activate test 查看环境中的包(纯净环境连python都没有!!) conda list 查看所有环境列表 conda env list 安装/卸载包(conda同时会下载其依赖包) # 为当前环境安装requests包 ...
再输入:conda create -n myenv numpy 检查一下 4.创建虚拟环境 运行conda info -e 命令看本地有哪些环境 4.1指定位置安装 下载python版本命令:conda create --name new python=3.8 pip里面是两个==,在conda是一个=;这句话的意思是创建一个名为new的3.8的conda环境 ...
创建新的Anaconda环境:与第1步类似,使用conda create -n 新环境名称 python=版本号命令。例如:conda create -n newenv python=3.7。 更新Anaconda环境:使用conda update -n 环境名称 -c 渠道名称 包名命令。例如:conda update -n myenv -c defaults numpy。文心快码能辅助您生成更新命令,确保环境始终处于最新状态...
7 numpy pandas,创建了python2环境,python版本为2.7,同时还安装了numpy pandas包 6. source activate env_name #切换至env_name环境 7. source deactivate #退出环境 8. conda info -e #显示所有已经创建的环境 9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_...
它自带conda包管理器，能自动解决不同版本库之间的兼容性问题。安装时会默认配置600多个科学计算相关库，比如numpy、pandas、matplotlib等，开箱即用。对于需要处理复杂依赖关系的项目，比如同时使用TensorFlow1.x和PyTorch最新版，通过condacreate -n env_namepython=3.6可以快速建立独立环境。其图形化界面AnacondaNavigator...