1. 软件包的安装和删除 激活到指定环境后,可直接在当前环境中安装或删除软件包: 1)在当前环境中安装软件包 conda install package_name # 指定包版本:conda install package_name=版本号 # 也可以使用:pip install安装 pip install package_name ==版本号 # 查看可用的版本:pip install package_name==* 1. 2...
conda env list / conda info --env #查看共有多少个小环境 conda remove -n python --all #删除conda小环境 Step6 软件安装 可以直接使用conda去安装一些我们需要用到的软件,比如我之后要搭建的blast Q1: 搜索哪些软件可以用conda下载 方法1:网站查询 https://bioconda.github.io/ 方法2:conda search XXX ...
# 查看已有环境condaenvlist# 创建虚拟环境 (在安装目录下的/envs下)conda create -n xxx python=x.x# 激活虚拟环境activate xxx# 退出虚拟环境deactivate xxx# 删除虚拟环境conda remove -n xxx --all# 复制虚拟环境conda create --name new_env_name --cloneold_env_name 管理包 # 安装包condainstallnumpy...
1、下载并安装conda conda为Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe 安装完成确保conda可以正常运行: conda --version 1. 2、搭建python3.6环境 conda create --name python3.6 python=3.6 1. 完成后进入python3.6环境,并查看一下python本身的版本 activate python3.6 1. python --version 1. 二、安装必要的python...
首先,你需要安装Anaconda或Miniconda,它们都包含了conda包管理器以及基础的科学计算库。选择其中一个: Anaconda:包含了大量的科学计算、数据分析相关的库,适合数据科学和机器学习项目,下载大小较大。 Miniconda:仅包含conda及其基本依赖,初始安装较小,适用于对存储空间有要求或只需要conda环境管理功能的用户。
在Python开发中,环境配置是一项重要任务,特别是当我们需要安装和管理多个Python包时。Conda是一个流行的Python环境管理工具,它可以帮助我们轻松地创建、切换和管理多个Python环境。此外,Conda还可以方便地安装和管理Python包库。在本篇文章中,我们将详细介绍如何使用conda进行Python环境配置,以及如何使用pip和conda包库管理工...
Conda:这是一个强大的包管理器和环境管理器,用于安装和管理软件包,以及创建和管理虚拟环境。 Anaconda:这是一个专为数据科学打造的发行版,基于Conda构建,并预装了Python以及众多与数据科学相关的软件包。对于需要完整数据科学栈的用户,Anaconda是首选。 Miniconda:作为Anaconda的轻量级替代品,Miniconda仅包含Conda、Python和...
【Python】Conda安装 1. 搜索Miniconda,进入官网 https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/ 2. 对照自己的系统和想要的版本,根据官网提示进行安装 ~/miniconda3/miniconda.sh:the path to the Miniconda installation script. The~/represents your home directory....
conda install XXX:安装 XXX 包 conda remove XXX:删除 XXX 包 conda env list:列出所有环境 conda create -n XXX:创建名为 XXX 的环境 conda create -n env_name jupyter notebook :创建虚拟环境 activate noti(或 source activate noti):启用/激活环境 conda env remove -n noti:删除指定环境 deactivate(或...
conda info -e AI代码助手复制代码 创建新的环境 #指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本conda create -n env_name python=2.7#同时安装必要的包conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7 ...