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Ubuntu下Anaconda和Pycharm配置方法详解

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本文为大家分享了Ubuntu下Anaconda和Pycharm的配置方法,供大家参考,具体内容如下

1.对于Ubuntu18.04,一开始会有一个系统默认的python解释器,是3.6版本,位置在/usr/bin/python3.6。可以通过在terminal中输入python或者python3来查看。

2.安装了Anaconda3之后,Anaconda会自带一个python解释器,也是3.6版本,位置在/home/li/anaconda3/bin/python3。一旦安装了Anaconda,这个python就会变成默认的。在terminal里面直接输入python,显示的位置就是这个。

3.这个Anaconda默认的python,在系统之外虚拟出来一个使用python的环境,叫做base。在这个环境下面安装的库,不会与系统自带的python以及库冲突。星号表示默认。

4.此外,可以在Anaconda上再虚拟出各种自定义环境,能够选择python版本和库版本。比如我新建了一个环境较python2,此时的python位置在/home/li/anaconda3/envs/python2/bin/python,其中的python2是我给这个虚拟环境的命名。新建环境可以通过Anaconda 操作界面,也可以使用指令。

5.其他一些anaconda 指令如下

创建环境,可以指定版本

conda create --name your_env_name
conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.5

创建包含某些包的环境,可以指定包版本

conda create --name your_env_name numpy scipy
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy

列举当前所有环境,进入和退出环境

conda info --envs
conda env list
source activate your_env_name
source deactivate 

uninstall Anaconda

rm -rf ~/anaconda3

6.在pycharm中选择interpreter的时候,选择conda environment。然后选择base环境下,或者其他环境下的python,这样就能得到想要的python以及该环境下的库了。

这个图中选择的是系统默认的python解释器,可以看到下面很多包是没有的。

这次选择的是Anaconda的默认python解释器,tensorflow就在里面了。

如果选择自定义的环境python2中的解释器,可以看到这个虚拟环境中只有最基本的一些库。

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