Ubuntu18.10安装Anaconda3

最新推荐文章于 2025-07-03 08:53:30 发布
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#linux #anaconda

本文详细介绍在Ubuntu系统中安装Anaconda的过程，包括选择合适的安装包、安装步骤、验证安装是否成功以及如何进行更新和卸载。同时，还提供了安装VScode的额外建议。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.下载安装包

根据Ubuntu已安装的Python版本选择对应的安装文件

官网

在这里插入图片描述

清华镜像网站（下载速度更快）

在这里插入图片描述

2.安装

拷贝文件到Ubuntu的downloads目录，打开终端进入目录cd /downloads

2.1执行命令sudo bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

2.2按Enter键阅读注册信息，输入“yes”同意注册条款

在这里插入图片描述

2.3选择安装位置

2.4添加环境变量

在这里插入图片描述

2.5安装完成

2.6根据个人选择安装VScode

在这里插入图片描述

3.验证安装

anaconda -V

conda -V

ipython notebook


在这里插入图片描述

4.Anaconda 更新与卸载

4.1更新Anaconda

conda update conda
conda update anaconda

4.2卸载Anaconda

sudo rm -rf /usr/local/anaconda3
删除上面~/.bashrc和/etc/profile的修改
清空隐藏文件： rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum

5.参考

Linux(Ubuntu 18.04)上安装Anaconda步骤详解

Anaconda 常用命令
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起初一直每太搞明白Anaconda、python、pycharm的关系，今天稍微整理了下，按我的理解：使用pycharm写python项目的时候都需要选择一个python环境~Anaconda就是一个方便管理。），PyCharm可以导入Anaconda配置的环境，使得在PyCharm项目中可以方便地使用Anaconda管理的Python库和环境。的工具（python是自带了虚拟环境创建的功能，但比较麻烦。
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### Ubuntu 18.10 配置与问题解决 #### 软件源的更改 为了优化软件更新速度以及减少潜在冲突，可以调整Ubuntu系统的软件源。通过点击桌面左上方的“软件和更新”，进入设置界面后选择合适的镜像站点作为新的软件源[^2]。 #### 解决 `install-snap` 错误 如果遇到 `has install-snap change in progress` 的错误提示，可以通过强制停止正在进行的任务来解决问题。具体命令如下： ```bash sudo snap changes sudo snap abort <change-id> ``` 上述命令用于查询当前正在运行的任务列表，并终止指定ID的任务。这通常能够有效清除阻塞状态[^1]。 #### NVIDIA GPU驱动验证 对于需要配置NVIDIA显卡支持的情况，在完成驱动程序安装之后，应当执行以下指令确认其正常工作： ```bash nvidia-smi ``` 当终端返回有关GPU的信息而非错误消息时，则表明安装过程无误；反之则建议重启设备再次尝试检测硬件连接状况。 #### 声音插件缺失修复方案 部分场景下可能会遭遇音频功能受限的现象，此时需额外部署32位架构下的声音组件库以弥补兼容性缺陷： ```bash sudo apt update && sudo apt install libasound2-plugins:i386 ``` 此操作有助于恢复完整的多媒体体验效果[^3]。 #### Code::Blocks 开发环境搭建指南 由于官方仓库暂时缺乏直接适配于Ubuntu 18.10版本的预编译二进制包，所以有两种可行途径实现IDE引入目标： - **方法一**: 访问Code::Blocks官方网站获取最新压缩档资料(`codeblocks_17.12-1_amd64_stable.tar.xz`)并依照说明文档逐步解析依赖关系进而实施本地构建流程； - **方法二**: 利用第三方PPA资源池补充所需材料(尽管目前仅覆盖至Ubuntu 18.04)，即按照常规APT机制导入外部存储库链接地址完成自动化装配作业[^4]: ```bash sudo add-apt-repository ppa:pasgui/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install codeblocks ``` #### Docker 数据共享实践案例分析 假设存在跨平台协作需求或者希望简化开发调试环节的操作复杂度，那么借助Docker技术框架无疑是明智之举之一。下面展示了一个典型实例——如何将宿主操作系统上的特定路径映射给虚拟容器内部使用以便同步访问文件数据集： ```bash # 初始化挂载点位置 sudo mkdir /usr/local/test # 构建带持久化卷绑定的新容器实体 sudo docker run -di \ -v /usr/local/test:/usr/local/test \ --name=mycentos3 centos:7 # 测试交互模式切换至目标空间内核上下文中去探索关联区域是否存在预期对象项 sudo docker exec -it mycentos3 /bin/bash ls /usr/local/test/ ``` 以上脚本片段清晰地阐述了整个端到端解决方案的设计思路及其实际应用场景价值体现方式[^5]。 ---
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