Windows下通过Anaconda创建虚拟环境安装 jupyter 和 numpy

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Windows下通过Anaconda创建虚拟环境安装 jupyter 和 numpy

2023-03-09 06:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录实验环境一、Anaconda安装二、安装 jupyter 和 numpy2.1 简介2.2 创建Anaconda虚拟环境2.3 安装jupyter 三、numpy基础练习四、实验总结

实验环境

Windows11 Anaoconda jupyter

一、Anaconda安装

Anaconda 是专门为了方便使用 Python 进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的 Python 库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的 conda 包管理系统。主要是提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

Anaconda 下载地址: https://www.continuum.io/downloads，Linux、Mac、Windows均支持。

由于Anaconda安装非常简单，这里就不再过多叙述，需要注意的是安装选项需要选择添加环境变量选项在这里插入图片描述

详细的Anaconda安装请见博客https://blog.csdn.net/tqlisno1/article/details/108908775

检验安装是否成功在cmd中输入：python(按回车键)，——查看是否有Python环境在这里插入图片描述

更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度）在Anaconda prompt中操作：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 二、安装 jupyter 和 numpy 2.1 简介

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

2.2 创建Anaconda虚拟环境 conda create -n your_env_name python=x.x

anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

在这里插入图片描述

2.3 安装jupyter 激活或者切换虚拟环境

打开命令行，输入python --version检查当前 python 版本。

Linux: source activate your_env_nam Windows: activate your_env_name

在这里插入图片描述

这里myconda对应上面创建的虚拟环境名称，需要修改成自己的虚拟环境名称

安装jupyter以及numpy

安装jupyter命令：

conda install -n myconda jupyter notebook

安装numpy命令：

conda install -n myconda numpy 检验jupyter是否安装成功

在上述环境中输入命令打开jupyter

jupyter notebook

在这里插入图片描述

出现该页面说明jupyter安装成功，可以进行接下来的numpy的基础练习了

三、numpy基础练习创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于0 import numpy as np s=np.zeros(shape=10) s

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创建一个元素为从10到49的ndarray对象 np.random.randint(10,50,size=10)

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将10到49均分成10个数 np.linspace(10,49,10)

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反转向量第一个元素变为最后一个 m=np.arange(10,50) m[::-1]

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创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0 nd=np.zeros(shape=(10,10),dtype=np.int8) nd[[0,9]]=1 nd[:,[0,9]]=1 nd

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创建一个带有随机值的10x10数组，并找到最小值和最大值 temp = np.random.random((10,10)) print(temp) max=np.max(temp) min=np.min(temp) print(max,min)

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创建一个大小为30的随机向量，并找到平均值 temp = np.random.random(30) print(temp) avg0=np.average(temp)#可算加权 avg1=np.mean(temp) print(avg0,avg1)

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创建一个8x8矩阵并用棋盘格填充 Z = np.zeros((8,8),dtype=int) Z[1::2,::2] = 1#从第一行，到最后一行，中间间隔两行；中间间隔两列 Z[::2,1::2] = 1 print(Z)

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创建一个自定义数据类型，将颜色描述为四个无符号字节（RGBA） color = np.dtype([("r", np.ubyte), ("g", np.ubyte), ("b", np.ubyte), ("a", np.ubyte)]) print(color)

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创建一个5x5矩阵，行值从0到4 Z = np.zeros((5,5)) Z += np.arange(5)#对行操作 print(Z) # without broadcasting Z = np.tile(np.arange(0, 5), (5,1)) print(Z)

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四、实验总结

Anaconda 是针对各种包与 python 版本不兼容问题进行解决的，只需要利用 anaconda 创建一个虚拟环境，可以配置合适的 python 版本，在里面安装自己所需要的包即可。

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