Anaconda 与 miniconda（anaconda与miniconda的区别）

25-03-09 94

本文将分享Anaconda与miniconda的详细内容，并且还将对anaconda与miniconda的区别进行详尽解释，此外，我们还将为大家带来关于Anaconda-conda创建python虚拟

本文将分享Anaconda 与 miniconda的详细内容，并且还将对anaconda与miniconda的区别进行详尽解释，此外，我们还将为大家带来关于Anaconda - conda创建python虚拟环境与conda基本命令使用、Anaconda 4.2 ---conda使用（Windows）、Anaconda linux安装：找不到conda：命令、Anaconda Python 32位正试图加载Anaconda 64位库的相关知识，希望对你有所帮助。

本文目录一览：

Anaconda 与 miniconda（anaconda与miniconda的区别）
Anaconda - conda创建python虚拟环境与conda基本命令使用
Anaconda 4.2 ---conda使用（Windows）
Anaconda linux安装：找不到conda：命令
Anaconda Python 32位正试图加载Anaconda 64位库

Anaconda 与 miniconda（anaconda与miniconda的区别）

在Anaconda 存储库中，有两种类型的安装程序：

“ Anaconda 安装程序 ”和“ Miniconda 安装程序 ”。

他们有什么区别？

此外，对于安装程序文件，代表Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh什么2-4.4.0.1？

答案1

小编典典

不同之处在于 miniconda 只是发布了存储库管理系统。因此，当您安装它时，只有没有软件包的管理系统。而对于
Anaconda，它就像一个带有一些内置包的发行版。

与任何 Linux 发行版一样，有些发行版捆绑了包含的软件包的大量更新。这就是版本编号不同的原因。如果您只决定升级
Anaconda，那么您就是在更新整个系统。

Anaconda - conda创建python虚拟环境与conda基本命令使用

一、conda的基本介绍

conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似；环境管理则是允许用户方便地安装不同版本的python环境，在同一台电脑上可以存在多个python环境，虚拟环境之间是相互隔离，互不影响的。

conda的设计理念

conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。

二、conda创建虚拟环境与conda基本命令使用

1.安装Anaconda。

打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本。

2.conda常用的命令

1）查看安装了哪些包

conda list

2)查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list 
或者
conda info -e

3)检查更新当前conda

conda update conda

3.Python创建虚拟环境

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。

4.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

5.对虚拟环境中安装额外的包

conda install -n your_env_name [package]

6.关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)

deactivate env_name
或者
`activate root`切回root环境
Linux下：source deactivate

7.删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all

8.删除环境钟的某个包

conda remove --name $your_env_name  $package_name

8、设置国内镜像

http://Anaconda.org的服务器在国外，安装多个packages时，conda下载的速度经常很慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，将其加入conda的配置即可：

三、添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#这里还可以换成豆瓣源、清华源，自行百度

1、TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉

设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

2、恢复默认镜像

conda config --remove-key channels

Anaconda 4.2 ---conda使用（Windows）

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，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。

1.Anaconda与conda区别
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身
Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。

2.安装检查
配置好PATH后（安装时可选自动添加为环境变量），可以通过which conda或conda –version命令检查是否正确。
若安装的是Python 2.7对应的版本，运行python –version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7

3.Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。
若需要安装Python 3.5，此时，我们需要做的操作如下：

（1）创建一个名为python35的环境，指定Python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda会为我们自动寻找3.5.x中的最新版本）
conda create –name python35 python=3.5

（2）安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows

（3）激活后，会发现terminal输入的地方多了python35的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.5对应的命令加入PATH

（4）此时，再次输入
python –version
可以得到Python 3.5.1 :: Anaconda 4.2.1 (64-bit)，即系统已经切换到了3.5的环境

（5）如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows

（6）删除一个已有的环境
conda remove –name python34 –all

4.Conda的包管理

Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。

（1）安装scipy
conda install scipy
conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.5，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）

（2）查看已经安装的packages
conda list
最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

5.conda的一些常用操作如下：

查看当前环境下已安装的包
conda list

查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34

查找package信息
conda search numpy

安装package
conda install -n python34 numpy
如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
也可以通过-c指定通过某个channel安装

更新package
conda update -n python34 numpy

删除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
假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本

6.设置国内镜像

如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

添加Anaconda的TUNA镜像
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
设置搜索时显示通道地址
conda config –set show_channel_urls yes

Anaconda linux安装：找不到conda：命令

所以我根据官方下载页面的说明安装了Anaconda for Python 3.6。

我遵循了所有的步骤，当我被问到是否要将Anaconda3安装位置添加到我的bashrc我说是的。当我打印出该文件的内容时，我有：

# .bashrc # Source global deFinitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi # added by Anaconda 2.3.0 installer export PATH="/home/username/anaconda/bin:$PATH" # added by Anaconda3 4.3.1 installer export PATH="/home/username/anaconda3/bin:$PATH"

很显然，它已被添加。但是，当我运行conda -V ，我得到：

bash：conda：找不到…

Anaconda Python 32位正试图加载Anaconda 64位库

无法执行''x86_64-conda_cos6-linux-gnu-gcc''：没有这样的文件或目录（pysam安装）

Anaconda：禁用提示更改

pip安装 – PermissionError：权限被拒绝

将Anaconda的根Python更新为Windows上较新的次要版本什么也不做

还有什么可以造成这个？

链接conda HDF4到conda GDAL（Anaconda Python）

采购Anaconda激活脚本与将Anaconda bin目录添加到PATH

如何在Anaconda Python（Windows平台）中安装xgboost？

anaconda python：无法find或加载Qt平台插件“xcb”

Python的Jedi漫游文件夹在Windows 7上

您需要输入文件，或者打开一个新的终端实例，以便应用配置：

source ~/.bashrc

总结

以上是小编为你收集整理的Anaconda linux安装：找不到conda：命令全部内容。

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Anaconda Python 32位正试图加载Anaconda 64位库

我在Windows 7 64位，并试图在同一个系统上使用pythonPython 64位和32位分布。

我希望能够构buildWindows 32位可执行文件以进行分发（使用py2exe），这需要使用32位Python解释器。我以前已经安装了Anaconda Python 64位到C： Anaconda。我现在已经安装了32位的Anaconda Python发行版到C： Anaconda32。但是，当我尝试从C： Anaconda32 python.exe运行python解释器时，它正在将64位环境加载到我的sys.path中。结果是很多库调用失败，由于32位进程试图执行64位库（我认为）。

我也尝试编辑cmd.exe会话中的path，只包含C： Anaconda32和C： Anaconda32 Scripts。

结果如下：

集成Windows身份validation与IIS，Firefox和sql Server

logging第二个键盘事件

使用PowerShell Invoke-Command和Process让stdout显示在控制台上

在Windows上自动启动mongos

方法为“之后”button点击

C:Anaconda32>echo %path% C:Anaconda32;C:Anaconda32Scripts C:Anaconda32>python.exe Python 2.7.7 |Anaconda 2.0.1 (64-bit)| (default,Jun 11 2014,10:41:43) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32 Type "help","copyright","credits" or "license" for more information. Anaconda is brought to you by Continuum Analytics. Please check out: http://continuum.io/thanks and https://binstar.org >>> import sys >>> sys.executable 'C:\Anaconda32\python.exe' >>> sys.path ['','C:\Anaconda32\python27.zip','C:\Anaconda\DLLs','C:\Anaconda\lib','C:\Anaconda\lib\plat-win','C:\Anaconda\lib\lib-tk','C:\Anaco nda32','C:\Anaconda','C:\Anaconda\lib\site-packages','C:\Anaconda\lib\site-packages\PIL','C:\Anaconda\lib\site-packages\win32','C:\A naconda\lib\site-packages\win32\lib','C:\Anaconda\lib\site-packages\Pythonwin','C:\Anaconda\lib\site-packages\runipy-0.1.0-py2.7.egg',' C:\Anaconda\lib\site-packages\setuptools-3.6-py2.7.egg'] >>>

C:AnacondaDLLs ， C:Anacondalib等是问题所在。那些应该是C:Anaconda32* …

我还想指出的是，虽然它在后面说Anaconda 2.0.1 (64-bit) ，它有编译器信息： [MSC v.1500 32 bit (Intel)] ，表示32位解释器是运行。对sys.executable的调用也显示正确的解释器正在运行。

这是尝试加载大多数模块时的结果：

>>> import numpy as np Traceback (most recent call last): File "<stdin>",line 1,in <module> File "C:Anacondalibsite-packagesnumpy__init__.py",line 168,in <module> from . import add_newdocs File "C:Anacondalibsite-packagesnumpyadd_newdocs.py",line 13,in <module> from numpy.lib import add_newdoc File "C:Anacondalibsite-packagesnumpylib__init__.py",line 8,in <module> from .type_check import * File "C:Anacondalibsite-packagesnumpylibtype_check.py",line 11,in <module> import numpy.core.numeric as _nx File "C:Anacondalibsite-packagesnumpycore__init__.py",line 6,in <module> from . import multiarray ImportError: DLL load Failed: %1 is not a valid Win32 application. >>>

ImportError: DLL load Failed: %1 is not a valid Win32 application. 是什么时候试图从一个32位解释器加载64位编译模块我相信。

如何设置32位环境，以便加载32位库？我宁愿我的64位主安装不受影响（保持默认情况下，当我inputpython ）

谢谢！

编辑

这个网站展示了一个32位的anaconda 2.0.1解释器应该是什么样子的例子。

Python 2.7.7 |Anaconda 2.0.1 (32-bit)| (default,10:41:43) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]

所以我有|Anaconda 2.0.1 (64-bit)|的事实和[MSC v.1500 32 bit (Intel)]意味着什么是非常错误的…

通过react-redux获得实施react-native的错误

无法find或加载Qt平台插件“窗口” – cx_freeze（.exe）

如果你在一个进程中分配内存一旦崩溃，会发生什么？

如何使用nmake的C + +项目

WP7访问电话文件和文件夹

我相信我的PYTHONHOME环境变量被设置为C： Anaconda（64位安装）。当我试图运行C： Anaconda32 python.exe时，它看到了PYTHONHOME变量，并试图使用该目录作为从中加载库的位置。这在Python文档中有解释。

通过删除PYTHONHOME，我可以并排运行32位和64位的Anaconda。在我的路径中首先发生的任何事情都会在命令提示符下输入python时自动运行。当我打开任何一个解释器，我得到正确的版本和位信息，并加载正确的库。另外，因为我选择在安装过程中将每个设置为默认的python，所以设置了32位和64位的python注册表键，允许安装者找到相应的安装。

如果您想要并行使用多个版本的Python，我建议删除PYTHONHOME和PYTHONPATH（如果不需要它们以避免不同安装之间的环境冲突）。我可能在这里错了，但这似乎解决了我的问题。

为了完全明确我安装到C： Anaconda32和C： Anaconda64。这样，如果我看到任何只有C： Anaconda我知道这是不正确的。

今天关于Anaconda 与 miniconda和anaconda与miniconda的区别的介绍到此结束，谢谢您的阅读，有关Anaconda - conda创建python虚拟环境与conda基本命令使用、Anaconda 4.2 ---conda使用（Windows）、Anaconda linux安装：找不到conda：命令、Anaconda Python 32位正试图加载Anaconda 64位库等更多相关知识的信息可以在本站进行查询。

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