【人工智能】【Python】Anacond基础操作
# 001.在 Anaconda 中使用 Conda 管理 Python 环境
工具：Anaconda Prompt（Anaconda）| 请使用管理员权限运行
更新Anaconda
conda update conda
创建环境
conda create -n env_name package_names
env_name:环境名称
package_names:包名称，可指定版本
案例1
要求：创建名字为evn_python2，Python版本为2的最新版本，同时安装Pandas0.24.0版本、Numpy包
conda create -n evn_python2 python=2 numpy pandas=0.24.0
切换环境
Windows:
conda activate my_env
Linux:
source activate my_evn
查询当前环境安装的包
conda list
离开环境
conda deactivate
环境共享
导出环境
conda env export > environment.yaml
可以指定保存的路径。
(python373) C:\Windows\system32>conda env export > d:\environment.yam
导入并更新环境
（1）先进入当前环境
conda activate 环境名称
（2）更新环境
conda env update -f=/path/to/environment.yml
其中，-f 表示要使用的环境文件在本地的路径；将 /path/to/environment.yml 替换成本地的实际路径即可。
列出环境
conda env list
其中带星号的是当前所在环境
Anaconda 命令行默认的环境(即还没有选定环境时使用的环境)名为 base
删除环境
conda env remove -n env_name
查看环境信息
conda info
002.在 Anaconda 中使用 conda 管理 Python 包
安装包
搜索包
conda search requests
安装包
conda install requests
外，如果在 Anaconda 提供的库里面找不到想安装的包，或者想安装更新的版本，那么也可以通
过社区维护的 conda-forge 来安装。例如，如果想使用 conda-forge 来安装 Pandas，可以使用如
下命令。conda install -c conda-forge pandas
如果在上面的库都无法找到想安装的包，也可以用标准的 Python 包管理命令 pip 来完成在当前环
境中第三方包的安装。例如，用来获取国内财经以及股票数据的 tushare 包，就可以通过在当前环
境下使用如下命令来完成安装：pip install tushare
卸载包与升级包
卸载包
conda uninstall packages_name
如果想在当前环境中删除另一个环境中的包，可以通过如下命令完成。
conda uninstall my_env packages_name
升级包
升级当前环境的某一个包
conda update my_env packages_name
升级其他环境的某一个包
conda update my_env packages_name
升级当前环境全部包
conda update --all
为Anaconda添加新的库或移除库
添加
使用中国科学技术大学的镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
显示当前有哪些镜像地址
conda config --show-sources
conda的配置信息都存储在
.condarc文件中
- windows系统，
.condarc位于C:\Users\用户名\目录下- Linux系统，
./condarc位于/home/用户名/目录下
设置搜索时显示通道地址(镜像源地址)
conda config --set show_channel_urls yes
移除
conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
用 conda config --show 来确认该地址已经移除。
conda config --show
conda config --show-sources
003.Anaconda基础使用练习
1.配置阿里云源OR清华源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --show-sources
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --show-sources
conda config --set show_channel_urls yes
删除源
conda config --remove channels URL
2.检查当前有的环境，删除无用的环境
conda env list
conda env remove -n evn
conda env remove -n evn_python2
3.根据要求配置环境
环境1：
Python3.7.3 Tensorflow-gpu 1.13.1 Numpy1.16.3
conda create -n env_pythonA python=3.7.3 Tensorflow-gpu=1.13.1 Numpy=1.16.3
环境2：
Python3.10.0 TensorFlow-gpu 2.8.0 Numpy1.22.1
conda create -n env_pythonB python=3.10.0 Tensorflow-gpu=2.8.0 Numpy=1.22.1
发生错误
搜索TensorFlow包
发现版本最高为2.6.0
conda create -n env_pythonB python=3.10.0 Tensorflow-gpu=2.6 Numpy=1.22
发现版本之间不兼容
根据提示，
numpy=1.22.1 时需要python版本为 >= 3.8 , < 3.9.0a0
tensorflow-gpu=2.6.0时，需要python版本为3.7.* 或 3.8.* 或3.9.*
conda create -n env_pythonB python=3 tensorflow-gpu=2.6.0 Numpy=1.22.1
目前自动选择了3.9.7版本的python。
（过程有点久，可以喝一杯咖啡）
4.在Pycharm中测试
（1）找到环境路径
conda info --env
或者
conda env list
（2）将环境添加到PyCharm
资料
在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn)
004.Anaconda安装OpenCV
1.切换环境
conda activate env_pythonA
2.查找关于opencv的包
conda search opencv
3.安装opencv
conda install opencv
4.在pycharm中导入
# 导入opencv库
import cv2 as cv
