标签: anaconda

如果我做

conda info pandas

我可以看到所有可用的包.

我pandas今天早上更新了我的最新版本,但我现在需要恢复到以前的版本.我试过了

conda update pandas 0.13.1

但那没用.如何指定要使用的版本？

各种Python捆绑包(EPD/Anaconda)与手动安装的相对优点/缺点是什么？

我已经安装了EPD学术,我没有任何问题.它提供了我认为我将需要的更多软件包,并且使用enpkg enstaller进行更新非常容易.EPD学术许可证要求每年续订,免费版本不会轻易更新.

目前我真的只使用一些软件包,如Pandas,NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,Statsmodels及其各自的依赖项.

对于这种有限的使用我最好手动安装,pip install --upgrade 'package'或者捆绑包提供超出此范围的任何东西？

我是一个试图学习python的ruby程序员.我是pyenv的家庭,因为它就像是来自rbenv的复制和粘贴.Pyenv有助于在系统中拥有多个版本的python,并且可以在不触及系统敏感部分的情况下隔离python.

我想每个python安装都带有pip包.我还是不明白的是,有许多好的python库,建议使用这个virtualenv和anaconda.我甚至可以找到pyenv的virtualenv插件.

现在我对这两个pyenv和virtualenv的目的感到困惑.更糟糕的是pyenv里面有一个virtualenv插件.

我的问题是:

• pyenv和virtualenv有什么区别？
• 在pyenv和virtualenv中使用pip命令有什么区别吗？
• 这个pyenv virutalenv做什么？

您的例子将得到高度赞赏.

conda 4.2.13 MacOSX 10.12.1

我正在尝试将包安装pip到使用anaconda创建的新环境(虚拟). 在Anaconda文档中,它说完全没问题.它的执行方式与virtualenv相同.

激活你想要放置程序的环境,然后pip安装程序......

我在Ananconda中创建了一个空的环境,如下所示:

conda create -n shrink_venv

激活它:

source activate shrink_venv

然后我可以在终端看到我在我的环境中工作(shrink_venv).当我尝试使用pip以下命令安装软件包时,问题就出现了:

(shrink_venv): pip install Pillow

Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): Pillow in /Library/Python/2.7/site-packages

所以我可以看到它认为从系统范围的包中满足要求.所以看起来环境工作不正常,绝对不像文档中说的那样.我在这里做错了吗？

只是一个注意事项,我知道你可以conda install用于包裹,但我从anaconda的Pillow有一个问题,所以我想从中得到它pip,因为文档说这很好.

产量which -a pip:

/usr/local/bin/pip
/Users/my_user/anaconda/bin/pip

**更新**我认为这是非常常见的问题.我发现conda env与PYTHONPATH的效果不佳.即使您正在使用conda环境,系统似乎总是在PYTHONPATH位置查看.现在,我总是unset PYTHONPATH在使用conda环境时运行,并且它运行得更好.我在Mac上.

问题后更新:

有关详细信息,请参阅Conda简介.

问题:

我第一次在我的ubuntu上安装了Anaconda~/anaconda,当我试图更新我的anaconda时,根据Continuum Analytics 的文档,我应该使用以下命令:

conda update conda
conda update anaconda

然后我意识到我没有安装conda,所以我使用这里的文档安装它.

安装conda后,当我运行时conda update anaconda,我收到以下错误:

错误:/ home/xiang/miniconda中未安装包'anaconda'

似乎conda假设我的anaconda安装在/home/xiang/miniconda其下是不正确的.

问题:

1. conda和anaconda有什么区别？
2. 我怎么能告诉conda我的蟒蛇的安装位置？

我试图从anaconda更新或安装新软件包，最近，此消息出现了：

The environment is inconsistent, please check the package plan carefully
The following package are causing the inconsistency:

   - defaults/win-32::anaconda==5.3.1=py37_0

done

我尝试过conda clean --all，然后conda update --all仍然存在。

康达资讯

active environment : base
    active env location : C:\Users\NAME\Continuum
            shell level : 1
       user config file : C:\Users\NAME\.condarc
 populated config files : C:\Users\NAME\.condarc
          conda version : 4.6.11
    conda-build version : 3.17.7
         python version : 3.7.3.final.0
       base environment : C:\Users\NAME\Continuum  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch …

我有80%分类变量的机器学习分类问题.如果我想使用某种分类器进行分类,我必须使用一个热编码吗？我可以在没有编码的情况下将数据传递给分类器吗？

我正在尝试执行以下功能选择:

1. 我读了火车文件:

   num_rows_to_read = 10000
   train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv",   nrows=num_rows_to_read)
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

2. 我将分类要素的类型更改为"类别":

   non_categorial_features = ['orig_destination_distance',
                             'srch_adults_cnt',
                             'srch_children_cnt',
                             'srch_rm_cnt',
                             'cnt']
   
   for categorical_feature in list(train_small.columns):
       if categorical_feature not in non_categorial_features:
           train_small[categorical_feature] = train_small[categorical_feature].astype('category')
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

3. 我使用一个热编码:

   train_small_with_dummies = pd.get_dummies(train_small, sparse=True)
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

问题是第3部分经常卡住,虽然我使用的是强机.

因此,在没有热编码的情况下,我无法进行任何特征选择,以确定特征的重要性.

您有什么推荐的吗？

Conda并且conda-forge都是Python包管理器.当两个存储库中都存在包时,适当的选择是什么？例如,Django可以安装任何一个,但两者之间的差异是几个依赖(conda-forge有更多).这些差异没有解释,甚至没有简单的自述文件.

应该使用哪一个？Conda还是conda-forge？有关系吗？

我目前使用的是Anaconda和Python 2.7,但我需要使用Python 3.5.是否可以在同一时间安装它们？我应该期待一些问题吗？
我在64位Win8上.如果需要任何其他信息,请告诉我,提前谢谢!

我是初学者,我想学习计算机编程.所以,就目前而言,我已经开始自学Python,并且有一些关于C和Fortran编程的知识.

现在,我已经安装了Python版本3.6.0,我在这个版本中努力寻找合适的文本来学习Python.甚至在线讲座系列也要求版本2.7和2.5.

现在我已经有了一本书,但是,它在版本2中创建了代码,并试图在版本3中尽可能地使它(根据作者); 作者建议"下载Anaconda for Windows"来安装Python.

所以,我的问题是:这是什么'蟒蛇'？我看到它是一些开放的数据科学平台.这是什么意思？它是某些编辑器还是像Pycharm,IDLE之类的东西？

另外,我从Python.org下载了用于Windows的Python(我现在正在使用的那个),我不需要安装任何"开放数据科学平台".那么这是怎么回事？

请用简单的语言解释.我对这些知之甚少.