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Python 3.5与3.6的Anaconda及PyCharm下载指南

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简介：
本指南旨在为编程初学者提供详细的步骤，帮助他们顺利安装Python 3.5和3.6版本所需的Anaconda和PyCharm开发环境。 当初下载3.5版本是因为当时3.6版本不支持TensorFlow。现在3.6版本已经支持TensorFlow了，大家可以选择下载最新版本。这里提供的是下载的百度云链接。

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  • Python 3.5与3.6的Anaconda及PyCharm下载指南
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    本指南旨在为编程初学者提供详细的步骤，帮助他们顺利安装Python 3.5和3.6版本所需的Anaconda和PyCharm开发环境。 当初下载3.5版本是因为当时3.6版本不支持TensorFlow。现在3.6版本已经支持TensorFlow了，大家可以选择下载最新版本。这里提供的是下载的百度云链接。
     
  • Anaconda与Python 3.5
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    本文章主要讲解如何在Anaconda环境中安装和配置Python 3.5版本，并介绍其相关操作技巧。 由于官网提供的Anaconda都是Python 3.6版本，在配置TensorFlow的时候会遇到一些麻烦，需要新建一个Python 3.5的环境，因此耗费了不少时间才搞定。现在使用默认的Python 3.5版本就避免了这些问题。上传的内容是一个百度云盘链接。
     
  • Python、Anaconda与PyCharm安装指南（图文详解）
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    本教程提供详细的图文步骤，指导读者完成Python编程语言、Anaconda数据科学平台以及PyCharm集成开发环境的安装过程。 Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库。安装 Anaconda 后，Python 以及 Numpy、Pandas、Scipy 和 Matplotlib 等常用的库会被自动装好，使得整个安装过程比常规的 Python 安装要简单得多。如果选择单独安装 Python，则需要通过 pip install 命令一个接一个地手动安装各种库，并且还要考虑兼容性问题。因此，在没有 Anaconda 的情况下，通常会选择访问官方渠道下载对应的版本进行默认或自定义安装以适应不同的需求和环境配置要求。
     
  • Anaconda与PyCharm配置及库安装指南
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    本指南详细介绍了如何在Anaconda环境中设置和使用PyCharm，并涵盖常用Python库的安装方法，适合初学者快速上手。 室友提供了一份非常详细的入门配置教程，涵盖了Anaconda、PyCharm的安装与设置以及相关编译器配置和库安装的内容。这份教程特别适合新手快速上手Python开发环境。
     
  • Anaconda与PyCharm安装配置指南及详解
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    本指南详细介绍了如何在计算机上安装和配置Anaconda以及PyCharm，并提供了使用这两款软件进行Python开发的相关技巧。适合初学者快速入门。 Anaconda和PyCharm是数据科学及Python开发领域广泛使用的工具。其中，Anaconda是一个开源的Python与R语言分发版，包含了大量数据分析、科学计算所需的库以及环境管理工具；而PyCharm则是一款专为Python编程设计的强大集成开发环境（IDE）。本教程将详细介绍如何安装和配置这两个工具以帮助你高效地处理数据及进行项目开发。 1. **Anaconda的安装**： 你可以从官方渠道下载适合Windows、Mac OS或Linux系统的版本。下载完成后，运行安装程序，并根据提示完成安装过程。在此期间，请务必选择添加Anaconda至系统路径选项，这样便能在命令行中直接使用其相关命令。 2. **创建和管理虚拟环境**： 安装完毕后，可以通过Anaconda Navigator或`conda`命令行工具来创建及维护不同的开发环境。例如：通过输入`conda create -n myenv python=3.8`来建立一个新的名为myenv的Python 3.8版本工作空间，并使用`conda activate myenv`激活它。 3. **PyCharm安装**： 同样地，访问官方网站获取适用于你的操作系统的PyCharm下载包。在安装过程中可以根据个人需求自定义路径设置并指定是否将其设为默认的Python IDE。建议勾选“将.py文件关联到PyCharm”选项以便于直接打开和编辑这些类型的源代码。 4. **配置Anaconda环境**： 在使用PyCharm进行开发时，可通过File -> Settings -> Project: [项目名称] -> Python Interpreter路径找到并设置项目的解释器。在此处选择“+”按钮，并从弹出菜单中选择创建好的Conda环境来让IDE识别并应用该特定的Anaconda配置。 5. **集成数据科学工具**： Anaconda预装了许多流行的数据处理库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，在PyCharm内可以直接调用这些资源。此外，还可以通过安装Jupyter Notebook插件在开发环境中直接运行Notebook文件进行数据分析工作。 6. **远程开发设置**： 若要连接到远程服务器上执行代码编写任务，请使用“Settings” -> “Deployment”配置SSH信息，并且可以在Run/Debug Configurations选择Remote选项来将项目部署至远端机器上完成实际操作和测试等工作流程。 7. **调试与版本控制功能**： PyCharm内置了强大的调试器，支持设置断点、查看变量值以及逐步执行代码等功能。同时它也完美集成了Git等主流的源码管理工具来帮助用户更好地进行项目管理和团队合作开发。 8. **个性化配置及插件扩展**： 用户可以根据自身习惯设定快捷键，并且可以从PyCharm官方提供的大量社区贡献插件中选择安装，比如DataGrip用于数据库操作、Jupyter Notebook增强功能以及Flake8代码规范检查工具等以进一步丰富和优化开发体验。 9. **学习资源推荐**： 除了上述介绍的功能特性外，在线文档及教程能够提供更多关于如何深入理解和使用这两个强大工具的具体指导说明。 通过掌握并熟练运用Anaconda与PyCharm，可以显著提高Python项目管理和编码效率，尤其适合从事数据科学和相关领域的开发者。
     
  • Win10环境下Anaconda与PyCharm中TensorFlow2.0的CPU及GPU版安装指南
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    本文提供在Windows 10系统下使用Anaconda和PyCharm进行TensorFlow 2.0版本（包括CPU和GPU支持）安装的详细步骤，适用于Python深度学习开发环境搭建。 本段落深入探讨了如何在Windows 10操作系统上使用Anaconda和PyCharm安装TensorFlow 2.0的CPU版本及GPU版本。 首先，我们了解TensorFlow 2.0的主要优点： 1. **方便搭建网络架构**：通过引入Eager Execution模式，在开发过程中可以即时看到结果，无需构建会话或显式初始化。 2. **自动求导**：提供自动计算梯度的功能，对于训练深度学习模型至关重要，减少了手动计算的繁琐工作。 3. **GPU加速**：支持使用GPU进行快速数据处理和大规模深度学习任务。 接下来是详细的安装步骤： ### 步骤1: 安装Anaconda 下载并安装最新版本的Anaconda。这一步包括Python环境以及大量常用的数据科学库，便于管理多个Python项目及其依赖项。 ### 步骤2: 安装PyCharm 从官方网站获取最新的PyCharm版本，并根据提示完成安装过程。这是一个专为Python编程设计的强大IDE。 ### 步骤3：安装TensorFlow 2.0 CPU版 1. 打开Anaconda Prompt。 2. 检查当前的Python环境，输入`python`然后按 `exit()`退出。 3. 查看所有可用虚拟环境，使用命令`conda info --envs`列出它们。 4. 在默认环境中安装TensorFlow 2.0 CPU版： ``` pip install tensorflow==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 注意，为了保证兼容性，使用numpy版本为1.16。 ### 步骤4：安装TensorFlow 2.0 GPU版 对于GPU支持： 1. 安装CUDA 10.0。 2. 下载与CUDA匹配的cuDNN库文件并进行配置。 3. 创建一个新的虚拟环境，例如命名为`gpu`: ``` conda create -n gpu python=3.x conda activate gpu ``` 4. 在新环境中安装TensorFlow 2.0 GPU版： ``` pip install tensorflow-gpu==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 5. 使用`ipython`测试，确保可以导入TensorFlow库。 ### 步骤5：选择版本 在PyCharm中，可以通过设置不同的解释器来使用CPU或GPU版的TensorFlow。对于Jupyter Notebook用户，则需要创建不同配置的kernel来进行切换。 以上步骤涵盖了如何安装和管理Windows 10上的Anaconda、Python环境以及TensorFlow的不同版本（包括支持GPU加速）。按照这些说明操作后，你就可以在开发环境中部署并开始使用深度学习框架了。
     
  • Python 3.6 下载
    优质
    Python 3.6下载提供最新稳定版Python编程语言的安装包，适用于Windows、macOS和Linux系统，帮助开发者快速搭建开发环境。 这是64位的Python 3.6安装包，请在下载时注意确认版本信息。提供资源是为了方便大家进行下载。
     
  • Anaconda与Python 3.6的运行环境
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    本篇文章主要介绍如何在Anaconda环境下搭建和管理Python 3.6的开发环境，包括安装步骤、虚拟环境配置及常用包的使用。 此压缩包适用于anaconda4.8+python3.6环境下的运行环境，主要解决使用from PyQt5 import QtCore时出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误的问题。其他Python版本可能会不兼容，请谨慎下载。
     
  • Python安装指南：Anaconda与PyCharm(社区版)组合使用
    优质
    本指南介绍如何通过Anaconda轻松安装和管理Python环境，并配置社区版PyCharm进行高效编程开发。 安装Python环境并使用Anaconda配置PyCharm项目环境；使用的软件版本为Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64以及pycharm-community-2022.1。
     
  • Anaconda Python 3.6 百度网盘下载链接及安装步骤截图
    优质
    本资源提供Anaconda Python 3.6版本的百度网盘下载链接，并附有详细的安装步骤和截图指导。 Anaconda Python 3.6的32位和64位安装包以及详细的安装步骤可以帮助节省从官网下载的时间。重新组织内容如下： 寻找替代渠道来获取Anaconda Python 3.6的32位及64位版本及其对应的安装指南，可以有效减少直接通过官方网址下载时可能遇到的速度问题，从而节约时间。