安装conda搭建python环境保姆级教程(超详细!)_python_程序员之家
这篇文章主要给大家介绍了关于安装conda搭建python环境保姆级教程的相关资料,conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理,需要的朋友可以参考下? 目录 一、Anaconda简介 二、Anaconda安装 2.1 Anaconda下载...
www.jb51.net/python/304622456.htm 2024-5-7
教你使用conda虚拟环境管理(创建、激活、重命名、删除虚拟环境)_pyth...
conda create -n env_name python=3.9 scipy=0.17.3 astroid babel -y 一次性安装所有需要的包会减少依赖性冲突的可能性, 因为 Conda 可以一次性解决所有依赖关系,找到满足所有包要求的兼容版本。推荐一次性列出所有需要安装的包,而不...
www.jb51.net/python/3115083xo.htm 2024-5-4
Python虚拟环境conda的安装使用教程_python_程序员之家
conda create --name myenv_copy --clone myenv 导出环境配置: 1 conda env export > environment.yml 从配置文件创建环境: 1 conda env create -f environment.yml 其他优势与特性 相较于venv,使用conda管理虚拟环境有以下优势: ...
www.jb51.net/python/318733ev7.htm 2024-5-6
conda管理Python虚拟环境的实现_python_程序员之家
在Python中,有多种方法可以创建和管理虚拟环境,其中最常用的是使用conda工具。 二、安装conda conda是一个用于管理Python环境和包的工具,它可以轻松地创建、查看和删除虚拟环境。要安装conda,请访问官方网站(https://docs.conda.io/en/l...
www.jb51.net/python/311505rxr.htm 2024-4-30
conda虚拟环境下使用pyinstaller打包程序为exe文件全过程_python_脚本之...
一、为什么要用conda虚拟环境 第一点是,pyinstaller打包需要指定程序中使用的库的路径,新手在这一点上很容易出现问题,导致打包后的exe程序执行的时候显示缺少模块。这个问题可能并不能通过简单地指定路径来解决。
www.jb51.net/python/308804xvf.htm 2024-5-7
深度学习环境配置之Anaconda安装和pip源方式_python_程序员之家
1. conda 下载 2. 安装 3. 运行 4. 关于conda的命令 5. 配置 pip 国内源 总结 conda是一种通用包管理系统,与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
www.jb51.net/python/315915ust.htm 2024-5-6
anaconda中Conda创建虚拟环境的实现步骤_python_程序员之家
2. Conda 创建虚拟环境 1. Anaconda 环境变量手动设置(详细) 问题 Win键+r打开运行对话框,输入cmd回车 输入conda,显示:‘conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。
www.jb51.net/python/307736vte.htm 2024-5-2
Anaconda(miniconda)入门使用完全指南_python_程序员之家
一、对于conda的个人理解 二、Anaconda的安装 三、conda的使用方法 四、安装第三方库 总结 一、对于conda的个人理解 1.conda简单的理解可以理解成一个大型园区,园区里面你可以创建不同的仓库,仓库创建的适合可以选择不同的类型和对仓库进...
www.jb51.net/article/275197.htm 2024-5-6
python环境中的概念conda中与环境相关指令操作_python_程序员之家
Miniconda是一款轻量级的,里面包含基本的conda与python,一些库需自己装,比较轻便灵活,占空间小 下面将基于Windows下Anaconda中一些关于环境的相关指令 4.环境相关指令 1.查看包 当下载好Anaconda以后,在开始菜单中找到Anaconda文件,打开如下进...
www.jb51.net/article/279543.htm 2024-4-30
还不知道Anaconda是什么?读这一篇文章就够了_python_程序员之家
conda:列出所需其他依赖包 安装包时自动安装其依赖项 可以便捷地在包的不同版本中自由切换 环境管理 pip:维护多个环境难度较大 conda:比较方便地在不同环境之间进行切换,环境管理较为简单
www.jb51.net/article/275626.htm 2024-5-6
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