1. conda命令及常见用法

anaconda用法:

查看已经安装的包:

pip list 或者 conda list

安装和更新:

pip install requests
pip install requests --upgrade

或者

conda install requests
conda update requests

更新所有库

conda update --all

更新 conda 自身

conda update conda

更新 anaconda 自身

conda update anaconda

anaconda换源:
制定清华的源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

有资源显示源地址:

conda config --set show_channel_urls yes

下面是更详细的一些补充

1、首先在所在系统中安装Anaconda。

可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。

2、conda常用的命令。

1)conda list 查看安装了哪些包。

2)conda env list 或 conda info -e或 conda info --envs 查看当前存在哪些虚拟环境

3)conda update conda 检查更新当前conda

3、创建python虚拟环境。

使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)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、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。

打开命令行输入python --version可以检查当前python的版本。

使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。

Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。

5、对虚拟环境中安装额外的包。

使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中

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)。

使用如下命令即可。

Linux: source deactivate

Windows: deactivate

7、删除虚拟环境。

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all, 即可删除。

8、删除环境中的某个包。

使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可。

9、在ubuntu上卸载anaconda的步骤 :

(一)删除整个anaconda目录:

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中,所以直接将该目录删除即可。到包含整个anaconda目录的文件夹下,删除整个Anaconda目录:

rm -rf anaconda文件夹名

(二)建议清理下.bashrc中的Anaconda路径:
1.到根目录下,打开终端并输入:
sudo gedit ~/.bashrc
2.在.bashrc文件末尾用#号注释掉之前添加的路径(或直接删除):
#export PATH=/home/luolingfeng/anaconda3/bin:$PATH
保存并关闭文件
3.使其立即生效,在终端执行:
source ~/.bashrc

4.关闭终端,然后再重启一个新的终端,这一步很重要,不然在原终端上还是绑定有anaconda.

10、jupyter notebook添加/删除kernel

(1) 确保python环境下安装了ipykernel
  conda install ipykernel

(2)激活环境

source activate myenv

(3)创建新的kernel

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name “Python (myenv)”

查看jupyter notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec list可以查看当前的kernel

删除jupyter notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec remove kernelname

参考网址:https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

11、分享环境

(1):如果你想把你当前的环境配置与别人分享,这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境(同一个版本的python及各种包)来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。
首先通过activate target_env要分享的环境target_env,然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件,
conda env export > environment.yml(导出所有的环境包括pip安装的)
小伙伴拿到environment.yml文件后,将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令从该文件创建环境
conda env create -f environment.yml
.yml是这个样子的

(2):pip freeze > requirements.txt 导出conda当前安装的环境中使用pip安装的环境到requirements.txt中

最后附一个实例方便大家学习

# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
conda create --name python34 python=3.4

# 安装好后,使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34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3.4对应的命令加入PATH

# 此时,再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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