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Python Anaconda及Jupyter Notebook的安装与使用

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简介:
本课程介绍如何在计算机上安装和配置Python开发环境Anaconda及其核心组件Jupyter Notebook,涵盖基础操作和实用技巧。 Python Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,它包含了大量的工具和库如NumPy、Pandas、Matplotlib等,并且拥有一个强大的包管理器和环境管理器conda。其名称“Anaconda”来源于英文中的“巨蟒”,与编程语言Python的名字相呼应。通过使用Anaconda,可以简化Python环境中软件包的安装、更新及卸载过程,特别适合初学者避免版本冲突问题。 在Windows系统中安装Anaconda时,首先从官方网站下载对应的操作系统的安装程序,并以管理员权限运行该程序来完成安装步骤。在此过程中可以选择添加环境变量选项,这样就可以直接通过命令行使用conda和Python的相关命令了。值得注意的是,在安装Anaconda的同时就已经包含了Python解释器,因此无需单独再进行Python的安装。 Anaconda内建有Jupyter Notebook这个基于Web的应用程序,用于创建、编辑及分享包含代码、文档说明以及可视化元素的内容。其名称由Julia语言、Python和R这三个编程语言的名字组合而成。使用它的好处在于能够将解释性文本与代码结合在一起展示,非常适合于工作流程的记录与传播。 要验证Anaconda及其Jupyter Notebook是否安装成功,可以在命令行输入`python --version`及`conda --version`来检查Python和conda的具体版本号。启动Jupyter Notebook的方法是通过点击Anaconda Navigator界面中的“Launch”按钮,在默认浏览器中打开一个本地服务器页面,默认访问地址为`localhost:8888`. 使用过程中,用户可以利用文件、运行以及集群这三个主要选项卡进行操作:在文件选项卡里查看当前工作目录下的所有内容;运行选项卡则用于管理正在执行的notebook; 而集群选项通常与并行计算相关,在大多数情况下并不需要使用。创建新的notebook非常简单,只需点击界面上方的“新建”按钮,并选择Python3即可。 在Jupyter Notebook中编写代码时,可以通过按`Ctrl + Enter`来运行当前单元格中的内容;而通过按下`Shift + Enter`则可以创建一个新的空白单元格用于继续写入或执行新的命令。每个单元格内的操作结果会自动保存到全局环境中,并且可以在后续的任何地方被调用和查看。 此外,Jupyter Notebook还提供了一些非常实用的功能来提升编码效率,例如代码补全功能:当输入一个变量名如n时按`Tab`键,则会出现与该名称相关的函数或属性建议列表供用户选择。通过这些工具的支持,Python Anaconda和Jupyter Notebook能够帮助数据科学家及开发者更高效地进行环境配置、编程以及数据分析等工作。

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  • Python AnacondaJupyter Notebook使
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    本课程介绍如何在计算机上安装和配置Python开发环境Anaconda及其核心组件Jupyter Notebook,涵盖基础操作和实用技巧。 Python Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,它包含了大量的工具和库如NumPy、Pandas、Matplotlib等,并且拥有一个强大的包管理器和环境管理器conda。其名称“Anaconda”来源于英文中的“巨蟒”,与编程语言Python的名字相呼应。通过使用Anaconda,可以简化Python环境中软件包的安装、更新及卸载过程,特别适合初学者避免版本冲突问题。 在Windows系统中安装Anaconda时,首先从官方网站下载对应的操作系统的安装程序,并以管理员权限运行该程序来完成安装步骤。在此过程中可以选择添加环境变量选项,这样就可以直接通过命令行使用conda和Python的相关命令了。值得注意的是,在安装Anaconda的同时就已经包含了Python解释器,因此无需单独再进行Python的安装。 Anaconda内建有Jupyter Notebook这个基于Web的应用程序,用于创建、编辑及分享包含代码、文档说明以及可视化元素的内容。其名称由Julia语言、Python和R这三个编程语言的名字组合而成。使用它的好处在于能够将解释性文本与代码结合在一起展示,非常适合于工作流程的记录与传播。 要验证Anaconda及其Jupyter Notebook是否安装成功,可以在命令行输入`python --version`及`conda --version`来检查Python和conda的具体版本号。启动Jupyter Notebook的方法是通过点击Anaconda Navigator界面中的“Launch”按钮,在默认浏览器中打开一个本地服务器页面,默认访问地址为`localhost:8888`. 使用过程中,用户可以利用文件、运行以及集群这三个主要选项卡进行操作:在文件选项卡里查看当前工作目录下的所有内容;运行选项卡则用于管理正在执行的notebook; 而集群选项通常与并行计算相关,在大多数情况下并不需要使用。创建新的notebook非常简单,只需点击界面上方的“新建”按钮,并选择Python3即可。 在Jupyter Notebook中编写代码时,可以通过按`Ctrl + Enter`来运行当前单元格中的内容;而通过按下`Shift + Enter`则可以创建一个新的空白单元格用于继续写入或执行新的命令。每个单元格内的操作结果会自动保存到全局环境中,并且可以在后续的任何地方被调用和查看。 此外,Jupyter Notebook还提供了一些非常实用的功能来提升编码效率,例如代码补全功能:当输入一个变量名如n时按`Tab`键,则会出现与该名称相关的函数或属性建议列表供用户选择。通过这些工具的支持,Python Anaconda和Jupyter Notebook能够帮助数据科学家及开发者更高效地进行环境配置、编程以及数据分析等工作。
  • AnacondaPython和TensorFlow(CPU版)Jupyter Notebook使
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    本教程详细介绍了在Anaconda环境下安装Python、TensorFlow(CPU版)以及配置Jupyter Notebook的方法,适合初学者快速上手进行数据分析与机器学习。 0. 前言 1. Anaconda 下载地址 2. 使用jupyter notebook遇到的问题及解决方法: - ‘Destination Floder’ 不能包含非ASCII字符问题的处理办法。 - 关于jupyter notebook无法自动跳转到chrome浏览器的方法。 - 修改jupyter notebook打开后文件路径的办法。 3. TensorFlow安装步骤 1. 打开Anaconda Prompt。 2. 创建tensorflow环境。 3. 查看是否成功创建了tensorflow环境。 4. 激活tensorflow环境。 5. 安装TensorFlow库。 6. 测试安装成功的命令和方法。
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  • Anaconda、PyCharm、CUDA+Cudnn配置Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍如何在计算机上安装和配置Anaconda、PyCharm、CUDA与Cudnn以及Jupyter Notebook,为深度学习环境搭建提供全面指导。 本教程主要包括 Anaconda 安装、Pycharm 安装、CUDA 和 cuDNN 配置以及 Jupyter Notebook 的安装步骤,主要演示环境为 Windows 系统,Mac 版本及 Linux 版本的详细指南将不在此展示。 Anaconda 是一个开源的数据科学和机器学习平台。它包含 Conda(包与环境管理器)、Python 语言及其预装库如 numpy 和 pandas。Conda 能够帮助用户轻松地创建、管理和切换不同的软件包环境,避免项目间依赖冲突的问题。 安装 Anaconda 在 Windows 上的操作步骤如下:访问官方网站下载最新版本的安装文件,并以管理员权限运行该程序;按照向导提示进行操作时,请确保选中添加环境变量选项。若未选择,则需手动设置环境变量。完成之后,在命令行输入 `conda -V` 来验证是否成功。 Anaconda 的一个重要功能是创建虚拟环境,它允许为每个项目建立独立的 Python 环境来避免版本冲突问题。使用如下的命令可以新建一个环境:`conda create -n python=`(例如: `conda create -n py36 python=3.6`)。要激活或删除该环境,可分别输入 `conda activate ` 或者 `conda env remove -n `。 PyCharm 是一个流行的 Python 开发工具,提供专业版和社区免费版本。安装 PyCharm 时,请从官方网站下载适合的系统版本,并根据向导完成安装过程;之后可以根据个人需求进行配置(例如设置解释器路径、导入插件等)。 Jupyter Notebook 提供了一个交互式的计算环境,能够编写并展示文档包括代码、方程、可视化和文本。在 Anaconda 安装过程中通常会包含 Jupyter 的安装步骤。启动 Jupyter Notebook 只需在命令行中输入 `jupyter notebook` ,随后浏览器将打开一个本地服务器显示可编辑的笔记本列表。 CUDA 和 cuDNN 是由 NVIDIA 提供用于加速 GPU 计算的库,常被应用于深度学习项目来提高计算效率。安装 CUDA 时,请确保硬件兼容性并下载适合版本;同样对于 cuDNN 库也需要遵循官方指南进行正确配置和使用。 本教程从基础环境搭建到高级工具配置都进行了全面介绍,尤其对初学者来说非常有帮助。通过 Anaconda 的高效管理、PyCharm 强大的开发支持、Jupyter Notebook 易于实验分享的特性以及 CUDA 和 cuDNN 在 GPU 加速上的优势组合使用,可以为数据科学或机器学习项目打下坚实的基础。
  • Jupyter Notebook使详解
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    本文详细介绍了如何在本地环境中安装和配置Jupyter Notebook,并提供了实用的操作指南和示例代码,帮助读者快速上手。 最近因为项目需求开始学习Python,并且发现了一个非常有用的交互式编辑器Jupyter Notebook,它既易于上手又功能强大。本段落是对使用Jupyter Notebook的学习总结与大家分享。以下内容主要针对Ubuntu系统进行介绍,但需要指出的是,Jupyter Notebook同样支持Windows操作系统。 Jupyter Notebook是一个基于Web的应用程序,允许用户创建和分享包含实时代码、数学公式、可视化图表以及说明文本的文档。它可以用于数据清洗、转换、数值模拟、统计建模及机器学习等多种场景。简单来说,Jupyter Notebook提供了一个交互式的环境来编写并展示Python相关的项目内容。
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境下配置并利用Jupyter Notebook进行Cython编程,帮助用户掌握Cython以提升Python代码性能的方法。 在Anaconda下的Jupyter Notebook中使用Cython的前提条件是需要安装一个C语言的编译器。如果没有正确配置这个环境,可能会遇到错误“DistutilsPlatformError: Unable to find vcvarsall.bat”。为了解决这个问题,通常建议安装Visual C++ Build Tools。 一旦完成了上述步骤并安装了必要的工具后,在大多数情况下不需要手动修改任何文件或设置路径。Anaconda会自动识别和使用已安装的编译器环境,因此可以直接在Jupyter Notebook中开始使用Cython进行开发工作。
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    简介:本文提供详细的步骤和技巧来指导读者如何在本地环境中成功安装并高效使用Jupyter Notebook,适合编程初学者。 本段落详细介绍了Jupyter Notebook的安装与使用方法,并通过示例代码进行了深入讲解。内容对学习者或工作者具有一定的参考价值,需要了解的朋友可以继续阅读以获取更多信息。
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    本文提供了一步一步的教学指导,在Windows 10操作系统上如何轻松地安装Anaconda软件包,包括配置Python开发环境以及启动Jupyter Notebook。 前言: 什么是Anaconda? Anaconda是一个开源的Python发行版本,它包含了conda、Python以及180多个科学包及其依赖项。 由于包含了大量的科学包,因此Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些特定的包或者需要节省带宽或存储空间的话,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。 什么是Jupyter Notebook? Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序,让我们能够创建并共享代码与文档。 它提供了一个环境,在其中可以记录、运行代码,并查看结果及数据可视化。
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    简介:Jupyter Notebook是一款支持实时编码、文档编写与数据可视化于一体的交互式开发环境,广泛应用于数据分析和科学计算领域。 ### Jupyter Notebook使用指南 #### 一、Jupyter Notebook介绍 Jupyter项目是一个非盈利的开源项目,起源于2014年的ipython项目,并逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算工具。 #### 二、为什么使用Jupyter Notebook? 对比Jupyter Notebook与Pycharm #### 三、Jupyter Notebook的使用 3.1 界面启动及创建文件 3.2 cell操作 3.3 markdown演示 #### 四、Jupyter Notebook中自动补全代码等相关功能拓展【了解】