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在Windows上安装Python 2.7环境

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简介:
本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中安装和配置Python 2.7开发环境,适合初学者参考。 今天需要安装Python 2.7环境,在官方找到了相应的安装包,并在Windows上进行了安装。然而,发现安装完成后并没有出现Scripts文件夹。 配置好Python环境后,我发现pip无法使用,因此不能安装第三方包。后来我找到了解决办法并成功地完成了安装。现在想分享一下这个过程。

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客服
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  • WindowsPython 2.7
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中安装和配置Python 2.7开发环境,适合初学者参考。 今天需要安装Python 2.7环境,在官方找到了相应的安装包,并在Windows上进行了安装。然而,发现安装完成后并没有出现Scripts文件夹。 配置好Python环境后,我发现pip无法使用,因此不能安装第三方包。后来我找到了解决办法并成功地完成了安装。现在想分享一下这个过程。
  • WindowsPython 2.7和TensorFlow 1.10.0
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中安装Python 2.7以及与之兼容的TensorFlow版本1.10.0,适合初学者快速上手深度学习开发环境配置。 解决Windows下Python 2.7无法安装TensorFlow的问题。
  • Windows 10OpenCV于Python 3.7
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    本教程详细介绍如何在装有Windows 10操作系统的电脑中,为Python 3.7环境搭建OpenCV开发库,适用于计算机视觉项目。 今天打算用Python来处理一些图片,并且听说Python在图像处理方面非常强大,所以想先安装一个名为OpenCV的库。除了OpenCV之外,还有matplotlib、Pillow等其他有用的库。 我的操作系统是Windows10,使用的Python版本为3.7。从Python 2.7.9 或 Python 3.4起,pip工具就已经包含在标准发行版中了,因此我们可以直接使用pip来安装所需的模块,并且可以避免处理依赖问题的麻烦。 首先检查一下已安装的Python环境中是否已经包含了pip。
  • Ubuntu18.04Python虚拟
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中搭建和使用Python虚拟环境,帮助开发者轻松管理项目依赖。 以下是为使用Ubuntu 18.04的Python开发人员提供的参考指南: 1. 安装虚拟环境 首先安装virtualenv及其扩展工具: ```bash sudo apt install virtualenv sudo apt install virtualenvwrapper ``` 安装完成后,进入home目录并执行 `ls -al` 命令查看是否存在名为.virtualenvs的文件夹。如果不存在,则手动创建该文件夹。 2. 安装支持虚拟环境的Python模块(这里使用的是Python 3.6) ```bash pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper ``` 3. 配置虚拟管理目录 进入home目录,进行必要的配置以设置虚拟环境。
  • Windows 7 64位系统Python 2.7的sklearn库
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    本教程详细介绍了如何在Windows 7 64位操作系统中为Python 2.7版本成功配置和安装sklearn(scikit-learn)机器学习库,适合初学者参考。 在Windows 7 64位操作系统上安装Python 2.7环境并配置机器学习库numpy、scipy和sklearn(Scikit-learn),是进行数据科学和机器学习项目的基础步骤。以下为详细的操作指南。 首先,确保已安装了Python 2.7版本。你可以从官方网站下载相应的安装程序,并在安装过程中勾选“将Python添加到系统路径”选项,以便后续命令行中直接调用Python。 接下来需要安装numpy库,它是处理数值计算的核心工具。由于使用的是较旧的Python 2.7版本,可能需手动下载匹配的whl文件,在指定网站找到对应系统的numpy whl文件并进行安装: ``` pip install numpy-1.16.4+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl ``` 然后是scipy库的安装。该库提供了许多科学计算工具,包括优化、插值等。同样地,在网站上找到对应的whl文件并进行安装: ``` pip install scipy-1.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl ``` 最后是sklearn(Scikit-learn)库的安装,它是Python中最受欢迎的机器学习库之一。再次前往指定网站下载对应的whl文件并进行安装: ``` pip install scikit-learn-0.21.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl ``` 请注意由于Python 2.7版本已结束支持,一些最新版的库可能不再兼容。因此需寻找较旧稳定版以确保兼容性。 安装时如果遇到依赖问题,请先安装特定版本的其他库如wheel、setuptools等,并检查所有库之间的兼容性和与Python版本匹配的问题。 完成安装后,在Python环境中测试是否成功导入这三个库: ```python import numpy as np import scipy as sp from sklearn import datasets, linear_model ``` 如果没有任何错误,恭喜你已在Windows 7 64位系统上配置了Python 2.7的机器学习环境。不过建议更新到更现代版本(如Python 3.x),以获得更多的社区支持和新库版本。
  • Python 2.7 PIL Windows
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    本资源提供Python 2.7环境下Windows系统的PIL(Pillow)库安装版本,便于图像处理开发快速部署。 Python的PIL包用于图片解析,在Windows系统上可以安装exe版本并进行测试。
  • Python 2.7Python 3.7Win10下的双教程(图文版)
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    本图文教程详细介绍了如何在Windows 10系统中同时安装并配置Python 2.7和Python 3.7两个版本的开发环境,适合需要兼容不同项目需求的开发者参考。 本段落详细介绍了在Windows 10系统下安装Python 2.7与Python 3.7双环境的方法,并配以图文讲解,具有一定的参考价值。需要相关指导的朋友可以查阅此文。
  • Windows版含Caffe和PyCaffe的Python 2.7
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    本资源提供了一个预装了Python 2.7、Caffe及其Python绑定库(PyCaffe)的Windows开发环境,便于深度学习入门者快速搭建开发平台。 文本中的百度网盘链接提供了Windows版本的caffe以及anaconda虚拟环境压缩包。将下载的压缩包解压到Anaconda安装目录下的env文件夹中即可使用,并请注意在使用过程中不要更改numpy版本。
  • Windows、Linux和MacOSNode.js并配置
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    本教程详细介绍了如何在Windows、Linux及MacOS操作系统中安装Node.js,并进行必要的环境配置。 Node.js安装及环境配置 1. 下载Node.js:访问Node.js官方网站下载适合您操作系统的最新稳定版本。 2. 安装Node.js: - 双击下载的文件,按照提示完成安装。 - 在安装过程中,请确保勾选了将npm(Node包管理器)添加到PATH环境变量选项。 3. 验证安装:打开命令行工具输入`node -v`和`npm -v`查看版本信息以确认是否成功安装。 4. 环境配置: - 设置NODE_PATH。在系统环境变量中新建一个名为NODE_PATH的变量,其值为Node.js库文件存放路径。 - 配置NPM镜像源:使用命令行工具输入`npm config set registry https://registry.npmmirror.com`来加速包安装。 5. 开始学习和开发: - 安装常用插件如VSCode的“code runner”等,提高工作效率。 - 参考官方文档或在线教程进行实践练习。
  • CentOS 7重新Python 2.7和Yum
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    本教程详解了如何在CentOS 7系统中安全卸载并重新安装Python 2.7及Yum软件包管理器,确保系统的稳定性和兼容性。 有时候我们不小心卸载了CentOS自带的Python 2.7,导致Yum无法使用。这时我们需要重新安装Python 2.7 和 Yum。相关资源包含了Python 2.7和Yum相关的软件及安装教程。