包的位置/usr/lib/python2.7/dist-packages
sun@sun
:/mnt/g/githup/keras/examples
$ /usr/bin/python
python
2.7.6 (default, oct
262016, 20:30
:19)
[gcc
4.8.4] on linux2
type
or"license"
for more information.
>>>
/usr/local/anaconda2/lib/python2.7/site-packages
sun@desktop-p93jip5:/mnt/c/users/sunji/downloads$ which python
/usr/bin/python
sun@desktop-p93jip5:/mnt/c/users/sunji/downloads$ source ~/.bashrc
sun@desktop-p93jip5:/mnt/c/users/sunji/downloads$ which python
/home/sun/anaconda2/bin/python
sun@sun
:/mnt/g/githup/keras/examples
$ which python
/home/sun/anaconda2/bin/python
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
/usr/local/anaconda2/envs/python36
#
# to activate this environment, use:
# > source activate python36
## to deactivate this environment, use:
# > source deactivate python36
#
# 檢視環境
`conda info -e`
a914@dluta914:~/keras/examples$ conda info --envs
# conda environments:
#root * /usr/local/anaconda2
# 建立乙個名為python34的環境，指定python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
# 安裝好後，使用activate啟用某個環境
activate python34 # for windows
source activate python34 # for linux & mac
# 啟用後，會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把預設2.7環境從path中去除，再把3.4對應的命令加入path
# 此時，再次輸入
python --version
# 可以得到`python 3.4.5 :: anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.4的環境
# 如果想返回預設的python 2.7環境，執行
deactivate python34 # for windows
source deactivate python34 # for linux & mac
# 刪除乙個已有的環境
conda remove --name python34 --all
# 安裝scipy
conda install scipy
# conda會從從遠端搜尋scipy的相關資訊和依賴專案，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）
# 檢視已經安裝的packages
conda list
# 最新版的conda是從site-packages資料夾中搜尋已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包
# 檢視當前環境下已安裝的包
conda list
# 檢視某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34
# 查詢package資訊
conda search numpy
# 安裝package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝
# 更新package
conda update -n python34 numpy
# 刪除package
conda remove -n python34 numpy
# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python公升級為3.4.x系列的當前最新版本
sudo apt-get install pip
sudo pip install ...
conda install mingw libpython
sudo pip install theano
sudo pip install keras
sudo pip install tensorflow
pip install --upgrade gensim
sudo git clone --recursive
cd xgboost
sudo make -j4
$ cd python-package/
$ sudo python setup.py install
export pythonpath=/usr/bin/xgboost/python-package
/usr/bin是我的xgboost安裝路徑
Ubuntu下Python環境配置
安裝python3.5 sudo apt get install python3 先備份原來的鏈結 在對系統執行刪除之前進行備份是個好的習慣 sudo cp usr bin python usr bin python bak 刪除原來預設指向python2.7版本的鏈結 sudo rm usr bi...
ubuntu下配置python開發環境
配置前提條件 已安裝ubuntu16及以上版本的ubuntu ubuntu網路連線正常 配置過程 這篇博文中安裝的是2.7和3.2的版本，但是3.2安裝會失敗，所以將博文中所有命令中的3.2均改為3.5 安裝完成之後檢查 開始使用 idel是ubuntu下的乙個python編輯器，可以使用它來快速入...
Ubuntu下Python開發環境的配置
1 安裝python apt get install python3 2 jupyter 2.1 安裝與使用 安裝 pip install jupyter 啟動 jupyter notebook 2.2 網路服務 生成配置檔案 jupyter notebook generate config 生成密...