怎样让anaconda使用系统的包

怎样让anaconda使用系统的包,第1张

1 首先安装python,我选择安装Anaconda (Windows 64-Bit Python 27 Graphical Installer 下载地址)。

Anaconda的一些命令(在Anaconda的命令行窗口输入):

conda list #该命令,将列出Anaconda安装的所有应用包,我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

conda install #该命令用于安装应用包,如 conda install numpy

pip install #该命令用于安装应用包,如 pip install theano

conda update #升级应用包,如 conda update python

2 安装Theano,在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano,可以看到程序开始下载安装包,并检查是否满足安装条件:numpy>=150,scipy>=072,满足条件之后开始运行setuppy安装theano,安装完成后会显示Successfully installed theano。

3 测试Theano安装情况。

(1)在ipython中输入以下两行代码:

import theano

theanotest()

会显示theano的版本号,安装位置,已经其他包的安装版本,如numpy,nose,python等。

在运行中出现g++不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。

(2)在Anaconda的命令行窗口输入:python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batchpy

显示unable to find theano-nose,查看run_tests_in_batchpy发现,其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件,而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹,theano-nose存放在Scripts文件夹中。

》》》尝试1:将Scripts更名为bin,重新运行这句命令,可以成功运行。但是出现一个warning,提示没有检测到g++,所以无法运行优化后的C代码版本,只能执行python版本。

该种尝试的结果是,下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误,因为其运行路径为Scripts,所以还是不要修改了。

(3)g++问题。我们打开MinGW文件夹,可以很清楚的看到有g++,但是为什么使用不了呢??在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++exe啊。所以结论是,鉴于这个代码中出现很明显的漏洞,所以说不定这里也是错误,先不管这些了。

试着做了以下配置,也不知行不行。

添加环境变量: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

新建环境变量: PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;

在home目录下(cmd可以看到,我的是C:\Users\Administrator),创建 theanorctxt 文件内容如下:

[global]

openmp=False

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags = -IC:\MinGW\include

(4)验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的,如果BLAS没有安装成功,虽然numpy亦可以安装,但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译,用以下代码试验:

>>> import numpy

>>> id(numpydot) == id(numpycoremultiarraydot)

False

结果为False表示成功依赖了BLAS加速,如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

spyder和jupyter,ipython都是可以运行python文件的

Anaconda是Red Hat Linux和Fedora的安装管理程式。它以Python及C语言写成,以图形的PyGTK和文字的python-newt介面写成。它可以用来自动安装配置,使用户能够以最小的监督运行。

Anaconda安装管理程式应用在RHEL,Fedora和其他一些项目,Anaconda提供纯文字模式和GUI模式,用户可以安装在各种各样的系统。

1、WEKA WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于,它在 GNU 通用公共许可证下是

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