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Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开源发行版,用于科学计算和数据分析。它包含了许多常用的开源软件包和工具,适用于数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算等领域。Anaconda的核心是conda。conda是一个包管理器和环境管理器,可以轻松安装、升级和管理软件包。并且,conda还能够处理Python包及其依赖项,使得在不同项目之间切换和维护环境变得更加容易。
本文就来介绍一下conda常用的一些命令。
1. 创建环境
conda create --name myenv
创建名为 myenv 的新环境,默认使用当前活动的 Python 版本。conda create --name myenv python=3.8
指定创建使用 Python 3.8 的新环境。
2.激活环境
激活base环境:
Windows:activate base
macOS/Linux:source activate切换到myvenv环境
Windows:conda activate myenv
macOS/Linux: conda activate myenv
3. 退出环境
conda deactivate
4. 查看环境
conda env list 或 conda info --envs
查看所有存在的 Conda 环境。
5. 安装包
conda install numpy:安装名为 numpy 的包。conda install numpy=1.19.5:安装特定版本的 numpy 包。conda install pandas scipy:同时安装多个包。conda换源安装。1.临时换源安装:
conda install -c [目的源] [包名] 常见源:
阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣:https://pypi.doubanio.com/simple/
清华大学源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
华为云源:https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
中国科技大学源:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/2.永久换源:1添加新的源
conda config --add channels [源名称] 2. 更新包索引,确保 Conda 能正确识别新添加的源。
conda update --all3.查看新添加的源是否添加成功
conda config --show channels4.安装包
conda install [包名]
6. 更新包
conda update numpy
更新名为 numpy 的包到最新版本。conda update --all
更新所有已安装的包到最新版本。
7. 删除包
conda remove numpy
移除numpy包。
8. 搜索包
conda search scipy
搜索scipy 包。
9. 列出已安装的包
conda list
列出当前环境中所有已安装的包及其版本。
10. 导出和导入环境
导出环境:
conda env export > environment.yml
将当前环境的配置导出到名为 environment.yml 的文件中。导入环境:
conda env create -f environment.yml
根据 environment.yml 文件创建一个新的环境。
11. 其他命令
conda config --show
显示当前 Conda 的配置信息。conda clean --all
清理未使用的包和缓存文件,释放磁盘空间。
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