# 创建一个虚拟环境并安装python和R指定版本和包conda create -n data python=3.9ipykernel conda-forge::r-baser-essentials# ipykernel配置添加jupyter内核python -m ipykernelinstall--user --name data# 进入r解释器配置vscode的jupyter内核R.
使用conda create命令来创建一个新的环境。你可以通过指定Python版本来创建特定版本的Python环境。例如,创建一个名为myenv的Python 3.8环境,可以使用以下命令: conda create --name myenv python=3.8 等待命令执行完成,它会安装指定版本的Python以及必要的基础包。 激活新环境: 创建环境后,你可以通过以下命令来激活新...
tensorflow与python版本的对应参考tensorflow官网最后的表格: https://www.tensorflow.org/install/source 因为我的系统本身装有python3.11.7, 就选择了最新的tensorflow2.16.1 5.2 采用apple官网的方式安装tensorflow 5.2.1、创建一个python3.8虚拟环境( 如果安装出错可以直接删除这个虚拟环境 ) 1) conda create -n py3...
由于Miniconda自带了一个基础版本的Python,通常你不需要单独安装Python。但如果你需要特定版本的Python,并且已经下载了对应的安装包,你可以使用以下命令进行安装(这里以安装.tar.bz2格式的Python包为例): bash conda install --offline ./path/to/your/python-version.tar.bz2 对于Windows用户,如果下载的是.whl文件,...
envName为自己的conda虚拟环境 conda env list # 虚拟环境列表 conda create python=3 -n # 创建一个新的虚拟环境 conda list # 查看已经安装的包 conda update conda # 升级conda自身 conda update python #更新到最新版本的python conda search # 查询包 conda install # 安装包 conda install -n test # ...
安装第三方包，pip install 包名 退出虚拟环境，conda deactivate 删除虚拟环境，conda remove -n work --all conda使用的一个大致流程：创建虚拟环境 —> 进入虚拟环境 —> 安装第三方库 —> 运行项目 结语 安装 conda 可以很好的帮你管理不同 python 环境，比如，你可以在虚拟环境test1中安装 python3.10 版本...
需要:Python3.9 安装miniconda 2. 创建Python3.9环境,并激活 conda create -n myenv python=3.9 conda activate myenv 3. 验证Python版本 python -V 输出为:Python3.9.18。可以快乐地使用了,too young too simple。 4. 安装pip conda install pip 然后,可以用pip干活儿了,然后可以快乐地使用了。
这些Miniconda安装程序包含conda包管理器和Python。Miniconda安装之后,您可以使用conda命令安装任何其他包,创造环境,等。例如: $ conda install numpy ... $ conda create -n py3k anaconda python=3 ... 有两种不同的安装程序:Miniconda基于Python 2和Miniconda3 Python 3。请注意,选择哪一种Miniconda安装仅影响根...
最近,在重新组织自己个人电脑的Python开发环境时,因为原生Pip无法安装某个包,较为简单的解决办法是使用conda,于是便又重新折腾了一番,最终发现Miniconda或许可以成为自己搭建Python开发环境的最优解。本文特此记录。 Miniconda文档及下载:https://conda.io/en/latest/miniconda.html ...