在Ubuntu18.04上使用Anaconda

启动Anaconda Navigator 图形化界面

$ source ~/anaconda3/bin/activate root
$ anaconda-navigator

查看目前的conda版本：

conda --version

 

使用conda 安装requirements.txt中包

conda install --yes --file requirements.txt

提高下载速度 

Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址是清华大学提供的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名.condarc (Windows) 配置

channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 - defaults
show_channel_urls: true

anaconda换源

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 
conda config --set show_channel_urls yes

上文中前两个属于anaconda python的基础免费仓库镜像，最后一个属于pytorch的仓库镜像。注意想要下载pytorch要加上第三个镜像地址。

pip换源

 除此之外，你也可以把 pip 的镜像源地址也换成国内的，豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名pippip.ini (Windows) 配置：

[global]
trusted-host =  pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple

一 、环境管理（原因是很可能某个包不支持conda 默认的Python3.7 比如我tensorflow 不支持3.7)

1查看当前系统下的环境

conda env list

或者

conda info -e
conda info --envs

2.创建

# 指定python版本为3.6，注意至少需要指定python版本或者要安装的包

conda create -n env_name python=3.6
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.6

我这里env_name 选择的是python3.6 

3.激活进入环境

conda activate python3.6

原来指令已经废弃

source activate python3.6

4.退出环境回到默认环境

conda deactivate

5 删除某些已经不需要的环境

conda remove -n env_name --all

二、包管理

给某个特定环境安装package有两个选择：

一是切换到该环境下直接安装

# 进入该环境
activate env_name

# 安装单独某个包
conda install pandas
# 安装anaconda发行版中所有的包
conda install anaconda

# 安装 matplotlib 
conda install matplotlib
# 同时安装多个包
conda install numpy scipy pandas 
# 安装指定版本的包
conda install numpy=1.11 
# 查看已安装的包
conda list 
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib

二是安装时指定环境参数-n

conda install -n env_name pandas

查看已经安装的package

conda list
# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name

查找软件源里面的版本信息

conda search package

 

 

更新本地的包

conda update numpy
conda update anaconda

卸载包

conda remove numpy

 复制环境 

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

以上参考收集自

https://blog.csdn.net/sinat_38816924/article/details/88752817

 https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/54145347

注意 虚拟环境最好使用python3.5 ,python3.6的spyder会不明原因报错