测试miniconda，python以及机器学习包是否安装成功

 

1.测试安装版本

conda -V

python -V

2.安装的命令

（1）库升级和安装

升级全部库：  conda upgrade --all

【不知道为什么，我的conda install numpy总是失败，于是我暂时使用pip install numpy】

升级一个包  conda update packagename

安装包：conda install packagename

也可以安装多个包：   conda installl numpy pandas scipy

安装固定版本的包：conda install numpy =1.10

移除一个包：conda remove packagename 

查看所有包：conda list 

（2）管理python环境

创建虚拟环境：conda create -n env_name list of packagename
eg:  conda create -n env_name pandas 

复制已有虚拟环境：conda create -n env_new_name --clone env_old_name

指定python版本：conda create -n env_name python=3.6 pandas 

指定安装路径：conda create --prefix=D:\xx\envs\tf36 python=3.6

激活环境： activate env_name
退出环境 :  deactivate  env_name
删除虚拟环境：conda env remove -n env_name
显示所有虚拟环境：conda env list  
conda 创建的虚拟环境是在anaconda安装目录下的envs下，所以使用pycharm，只要在特定项目配置运行环境就可以了

（3）修改默认env安装路径

conda info命令查询user config file对应路径，打开.condarc文件。

修改路径：

envs_dirs:
- D:\Miniconda3\envs
- C:\xx\Miniconda3\envs
pkgs_dirs:
- D:\Miniconda3\pkgs
- C:\xx\Miniconda3\pkgs

 （4）修改镜像地址

在（3）的.condarc文件中，修改channels：

channels:
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

show_channel_urls: true

3.需要安装的包

（1）机器学习包

Numpy,科学计算库

Scipy,多种数学算法和函数

matplotlib，数据绘图工具

sklearn，机器学习算法

pandas,

statsmodels,

（2）深度学习包

Theano，Tensorflow，Keras

安装命令：

安装tensorflow-cpu，使用阿里、豆瓣源，trust是为了获得ssl证书的认证，要不然会报错
pip install tensorflow-cpu -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install tensorflow-cpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

 

参考：

https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80807829