一、查找可供安装的包版本 1、精确查找conda search --full-name <package_full_name>
    # --full-name 为精确查找的参数。
    # <package_full_name> 是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。
    #例如: conda search --full-name p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-25 09:54:07
                            
                                6287阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            anaconda用法:查看已经安装的包:pip list 或者 conda list安装和更新:pip install requests
pip install requests --upgrade或者conda install requests
conda update requests更新所有库conda update --all更新 conda 自身conda update conda更新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-20 21:15:11
                            
                                3986阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ```mermaid
stateDiagram
    [*] --> 查看已安装的包
    查看已安装的包 --> 完成
```
# 如何使用Python查看已安装的包(conda)
## 引言
作为一名经验丰富的开发者,经常需要查看当前Python环境下已经安装的包,以便了解项目所需的依赖是否齐全。在使用conda管理Python环境的情况下,我们可以通过简单的命令来实现这一功能。下面我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-26 06:45:54
                            
                                233阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Conda查看可安装的Python包版本教程
## 1. 简介
在开发过程中,我们经常需要使用不同的Python包来实现各种功能。而在使用conda进行包管理时,我们需要知道可安装的包的版本信息,以便正确地选择和安装所需的包。本教程将教你如何使用conda查看可安装的Python包版本。
## 2. 教程步骤
下面是整个教程的步骤概览:
```mermaid
journey            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-03 05:30:32
                            
                                1099阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Anaconda虚拟环境Anaconda的好处: 1、针对不同的程序可能需要不同的python环境和包,Anaconda可以帮我们虚拟出多个python环境,就像一个个容器一样,我们可以在不同python环境自由切换。 2、Anaconda可以帮我们管理这些虚拟环境的包,我们可以针对单个虚拟环境进行个性化的包安装和配置。 3、当我们需要安装某个新的与其他包存在依赖包时,如果我们用pip命令安装,则            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-09 09:19:52
                            
                                1540阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            anaconda用法:查看已经安装的包: pip list  或者  conda list 安装和更新:pip install requests
pip install  requests  --upgrade或者:conda  install   requests
conda  update   requests更新所有库:conda update --all更新conda自            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-02 19:09:56
                            
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            Conda的包管理# 查看创建的虚拟环境 conda info -e conda env list# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4# 此时,再次输入 python --version # 可以得到Python 3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            技巧清单查询已有的conda环境创建conda新环境删除conda环境重命名conda环境不同计算机之间的conda环境移植conda环境中安装各种包的一些技巧指定国内源下载包资源后手动安装安装pycocotools 查询已有的conda环境conda info -e创建conda新环境# 意思就是创建一个python版本为3.7,且名为env_name的conda新环境
conda creat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            如果使用import导入的新模块没有安装,则会报错,下面是使用Anaconda管理进行安装的过程:1、打开Anaconda工具,如图:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            PyTorch安装简介一、Pip和CondaPippip pip是属于python的包管理工具。CondaConda官网 conda是一个语言无关的开源包和环境管理工具。一个区别pip和conda的一个区别是:conda可以管理环境,而pip不可以;就python环境来说,conda通过命令就可以方便创建、切换和删除python环境,方便用户使用。若没有conda管理,用户需要下载不同版本的pyt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 使用 Conda 安装 Python 包的完整指南
在今天的文章中,我将带你一步一步地学习如何使用 Conda 来安装 Python 的包。作为一名刚入行的小白,你可能会觉得这个过程复杂,但只需遵循下面的步骤,你就能毫不费力地完成安装。
## 流程概述
首先,让我们看看整个安装流程。我们将以下步骤整理成一个表格,以便更好地理解整体步骤。
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何在Ubuntu上查看Conda中安装的Python包
在现代数据科学和软件开发中,Python的灵活性和强大功能使其成为一门主流编程语言。为了有效地管理Python项目中的包和依赖项,许多开发者选择使用Conda环境来创建和管理其Python环境。本文将介绍如何在Ubuntu系统中查看Conda中安装的Python包,并提供代码示例和可视化图表来帮助您更好地理解这些工具的使用。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何查看虚拟环境中安装的Python包
## 流程图
```mermaid
graph LR
    A[启动终端] --> B{激活虚拟环境}
    B --> C{查看已安装包}
    C --> D[退出虚拟环境]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 启动终端 |
| 2 | 激活虚拟环境 |
| 3 | 查看已安装包 |
|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何使用Conda查看已安装的Python版本
在开发环境中,尤其是使用Anaconda或Miniconda的情况下,管理Python版本和依赖关系是非常重要的。对于刚入行的小白来说,了解如何查看已安装的Python版本是第一步。本文将详细讲解如何使用Conda来查看你安装的Python版本,包括每一步所需的代码,以及其背后的原理。
## 整体流程概览
下面是一个简单的流程表,便于你理解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            reference:优达课程——机器学习进阶-anaconda配置 conda list :查看安装哪些包 conda upgrade --all:更新所有包 1. 管理包安装包安装了 Anaconda 之后,管理包是相当简单的。要安装包,请在终端中键入 conda install package_name。例如,要安装 numpy,请键入 con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 使用Conda安装Python包的指南
在Python生态中,包管理是一个非常重要的方面,而Conda是一个流行且强大的包管理工具。本文将介绍如何使用Conda安装Python包,包括基本的安装命令、环境管理以及一些常见的使用场景。
## 什么是Conda?
Conda是一种开源的包管理系统,可以帮助用户安装、运行和更新软件包。与其他包管理器不同,Conda不仅支持Python包的管理,            
                
         
            
            
            
            # 如何在conda中安装Python包
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何在conda环境下安装Python包。首先,我们来看一下整个流程:
| 步骤 | 操作 |
| ------- | --------------- |
| 步骤1 | 打开终端或命令提示符 |
| 步骤2 | 激活你的conda环境 |
| 步骤3 | 使用conda命令安装Python包 |
| 步骤4 | 确            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-02 07:25:29
                            
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            最近比较扎心,需要同时安装pytorch和TensorFlow。我们买的GPU最现在比较顶配的,结果安装的cuda版本比较高。然后通过conda install tensorflow-gpu=1.9 方式懒人安装法。后面再用conda 安装pytorch自动升级了我的TensorFlow。可是我不想升级TensorFlow啊,真心无语。我们安装的pytorch版本较早,然后他对应的cuda版本不能            
                
         
            
            
            
            # 使用 Conda 安装 Python 包的指南
在数据科学和机器学习领域,Python 是一种广泛使用的编程语言。为了更高效地管理 Python 包和其依赖,科学家和开发者们通常选择使用 Anaconda 或 Miniconda。本文将深入探讨如何使用 Conda 安装 Python 包,涵盖安装方法、常见问题以及相关操作的状态图示。
## 什么是 Conda?
Conda 是一个开源包            
                
         
            
            
            
            通过conda install 包名这行命令可以很方便下载各种需要的包,如果配置了清华源的话速度会很快,这里有清华源配置的方法CPU版pytorch安装教程法二就有配置清华源的详细教程。利用conda install 包名==版本号可以安装自己想要的版本,如:conda install pytorch==1.2.0如果不加版本号可能会安装最新版,最新版也许并不适用(包与包之间版本不匹配,有的项目需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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