conda install matplotlib 1. 可以看到matplotlib安装的包更多,安装过程为: (PythonBasic) C:\Users\wux_labs>conda install matplotlib Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done ==>
运行命令,如 conda config --prepend channels conda-forg 浏览0提问于2021-06-21得票数 0 2回答 将Pip包传输给conda 、、、 我目前正在使用一个共享的Ubuntu机器,它有python2.7和通过pip安装的多个包。$ python --versionpip 18.0 from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip (python 2.7) Package ...
1.检查conda版本 在Windows的cmd下输入 conda --version 如图: 其中本机Anaconda自带的Python3.6版本的。 2.在conda中创建一个名为python27的环境,并下载对应版本的Python2.7 cmd下输入 conda create --name python27 python=2.7 如图: 3.激活python27 cmd下输入 activate python27 如图: 4.在python27的环境下下...
1. 查看当前conda环境中已安装的python版本 在开始更改之前,首先需要查看当前conda环境中已经安装的python版本。可以通过以下命令查看: conda list python 1. 该命令将列出当前conda环境中已安装的python包及其版本。例如,输出可能类似于: # 输出示例 # packages in environment at /opt/conda: # # Name Version Bui...
要查看conda可以安装的Python版本的列表,您可以在终端窗口或Anaconda提示符中运行以下命令: condasearch--full-name python 这将列出所有名称完全为python的包,以及它们的版本和构建信息。例如: # Name Version Build Channelpython 2.7.10 0 pkgs/free python 2.7.10 1 pkgs/free ...
使用相应的命令将Anaconda路径添加到PATH中。验证配置是否成功：打开终端或命令提示符，输入python或conda命令。如果能够正确运行Python代码并显示Python 3.6版本信息，说明Anaconda环境配置成功。通过以上步骤，你可以成功配置Python 3.6的Anaconda环境，并在这个环境中安装和运行Python程序。
版本管理(Version Management) 环境管理(Environmental Management) 在前一篇文章当中已经介绍了 Python 包管理的内容在这篇文章中,本来是打算使用 pyenv 进行版本管理,使用 virtualenv 进行环境管理(正好就可以分成三部分内容去介绍),但是由于 pyenv 目前存在问题[1],所以最后还是选择了 conda 替代 pyenv 而对conda 来说...
Current Behavior I'm currently on Python version 3.5.6 in Anaconda. I'm trying to update to the latest version 3.7.3. When I run conda update python I get this message: Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exis...
Hi @prehensilecode thanks for this great project. It helped me a lot when I tried to get a working Alphafold 2 in our HPC environment. But I had one problem when running singularity build ...: when conda install ... is run it tries to in...
打开终端,执行指令:conda install python=3.8 不建议使用,更新很慢很慢,如果需要使用其他版本的python,建议新建一个conda环境。 PyTorch对应的CUDA版本 运行以下Python代码: import torch print(torch.version.cuda) 将输出与安装的PyTorch版本相对应的CUDA版本,如果在终端运行代码先激活安装了Pytorch的环境conda activate...