在linux安装了多版本python时(例如python2.6和2.7),pip安装的包不一定是用户想要的位置,此时可以用-t选项来指定位置. 例如目标位置是/usr/local/lib/python2.7/site-packages/,要安装xlrd这个包,则: pip install -t /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ xlrd 权限不够则在命令前加sudo。 感谢原创作者:http...
Usage:pip install[options]<requirement specifier>[package-index-options]...pip install[options]-r<requirements file>[package-index-options]...pip install[options][-e]<vcs project url>...pip install[options][-e]<local project path>...pip install[options]<archive url/path>...Description:Inst...
pip install SomePackage # 最新版本 pip install SomePackage==1.0.4 # 指定版本 pip install 'SomePackage>=1.0.4' # 最小版本 1. 2. 3. uninstall 卸载安装包命令:pip uninstall <包名> 或 pip uninstall -r requirements.txt 升级包 pip install -U <包名> 或:pip install <包名> --upgrade freeze...
pip install [options] <requirement specifier> [package-index-options] ... pip install [options] -r <requirements file> [package-index-options] ... pip install [options] [-e] <vcs project url> ... pip install [options] [-e] <local project path> ... pip install [options] <archive ...
pip install robotframework==2.8.7 情况4:whl安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 我们可以去这个网站进行相关的下载: 只需要找到自己需要的版本即可。 需要注意的是,安装.whl文件,一定要进入到.whl文件所在的目录下进行相关的安装。例如下面代码所示即可。
pip3 install jieba jieba库支持三种分词模式 精确模式:将句子精确地切开,适合文本分析。 全模式:把句子中可以成词的词语都扫描出来,但是不能解决歧义,冗余性高。 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对常词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词。 1. 精确模式:jieba.lcut(s) ...
安装指定版本的库:conda/pip install package==version # 例pip install pillow==7.2.0 update和upgrade 设置conda不自动启动base环境: conda config --set auto_activate_base false 设置conda自动启动base环境: conda config --set auto_activate_base true ...
pip install -ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/<package_name> 或永久更改 pip 默认源(推荐在配置文件中修改): pip config set global.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 15:分发本地构建的库 如果你自己开发了一个 Python 包,并希望在本地测试安装,可以先打包成 whl 或 tar.gz...
pip install numpy 我们也可以轻易地通过以下的命令来移除软件包: pip uninstall some-package-name 例如我们移除 numpy 包: pip uninstall numpy 如果要查看我们已经安装的软件包,可以使用以下命令: pip list 导出当前 Python 环境的配置 要导出当前 Python 环境的配置,你可以使用pip freeze命令。
pip install tpot 快速上手示例以下是使用 TPOT 进行分类的完整代码示例: from tpot import TPOTClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载手写数字数据集 digits = load_digits() # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, ...