conda create -n env_name pandas 用environment.yml 配置文件创建环境 conda env create -f nvironment.yml 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 导出环境文件environment 导出environment.yml环境文件 激活需要导出文件的环境 conda activate env_name 导出 conda env_name expo...
导出环境配置文件:如果您希望将当前conda环境导出为配置文件,可以使用以下命令之一:方法一:在虚拟环境中,运行以下命令: conda env export > envname.yml 这将导出当前conda环境的配置信息到名为“envname.yml”的文件中。请注意,导出的文件将存放在Anaconda Prompt当前运行的文件夹中。如果导出的文件名为“environment....
$ conda install -c conda pandas $ conda install -c anaconda scikit-learn # 新版本可用 $ conda update pandas $ conda update scikit-learn 之后,你需要手动更新environment.yaml文件,使其与更新的依赖关系保持同步。 $ conda env export > environment.yml Pip Pip也只允许你更新一个指定的软件包,并要求你...
1.1 conda create -n [虚拟环境名] --flie [spec.txt|export.txt] 1.2 conda env create -f [*.yml] 1.3 tar -zxvf [虚拟环境名].tar.gz -C [指定路径] 2. pip 2.1 python -m venv [虚拟环境名] && pip install -r requrements.txt 2.2 pip install --no-index --find-links=[离线依赖包...
conda install numpy - 下载特定版本的库 ：conda install library_name=version 例如，要下载Matplotlib库的特定版本3.2.1，可以执行以下指令：conda install matplotlib=3.2.1 - 从环境文件中下载库 ：conda env update --file environment.yml 如果你有一个包含库及其版本的环境文件（如environment.yml），可以...
conda env create -f environment.yml 1. 四 离线相同操作平台迁移环境–Conda Pack Conda-pack 是一个命令行工具,用于打包 conda 环境,其中包括该环境中安装的软件包的所有二进制文件。 当您想在有限或没有网络访问的系统中重现环境时,此功能很有用。上面的方法均从其各自的存储库下载软件包以创建环境。而此方...
conda create-n env_name 使用特定版本的Python创建环境 conda create-n env_name python=3.4使用特定包创建环境 conda create-n env_name pandas 用environment.yml 配置文件创建环境 conda env create-f nvironment.yml 导出环境文件environment 导出environment.yml环境文件 ...
$ conda env export > environment.yml Pip Pip也只允许更新一个指定的软件包,并要求我们手动更新requirements.txt文件。 $ pip install -U pandas $ pip freeze > requirements.txt Poetry 使用Poetry,可以使用 update 命令来升级 pyproject.toml 文件中指定的所有软件包。这个动作会自动更新poetry.lock文件,确保软件...
在新电脑上,利用生成的 environment_name.yml 文件复现环境:conda env create -f environment.yml 注意:对于 pip 安装的某些包,可能需要单独由 pip 通过类似的方法生成一个包的 list(pip freeze >pip-requirements.txt),在新的电脑中再通过 pip 来安装这些包(pip install -r pip-requirements.txt) ...
condaenvcreate-fenvironment.yml 安装完成后,你可以使用以下命令来激活环境: condaactivate simple_env 如果你用conda activate 命令时遇到问题,那你可能需要看一下这个stackoverflow里的帖子。 成功激活环境后,你可以用python3来打开Python会话,并尝试导入任何library来测试packages是否已经正确安装。