关于virtualenvwrapper的python, pip 的版本的问题

本文介绍如何使用virtualenvwrapper管理Python虚拟环境中的Python和pip版本。通过不同命令创建虚拟环境时,可以选择Python2或Python3,并了解这些选择如何影响pip命令的版本。

关于virtualenvwrapper的python, pip 的版本的问题:

在创建虚拟环境时, 我们可以用

mkvirtualenv THE_NAME_OF_VENV --python=python2

or

mkvirtualenv THE_NAME_OF_VENV --python=python3

来注明环境所使用的python的版本.

若选python2, 同理可知.
一定要注意以上关于虚拟环境中的python, pip版本的使用, 不然不知不觉在本机pip了一大堆包, 就麻烦了.

而如果你选择的版本是python3(不指定则默认是python2), 那你此时调用pip就相当于pip3, 此时:
InputEcho
python.virtualenv/THE_NAME_OF_VENV/bin/python (虚拟环境的python3)
pip.virtualenv/THE_NAME_OF_VENV/bin/pip (虚拟环境的pip3)
python3.virtualenv/THE_NAME_OF_VENV/bin/python3 (虚拟环境的python3)
pip3.virtualenv/THE_NAME_OF_VENV/bin/pip3 (虚拟环境的pip3)
python2/usr/bin/python2 (系统本身的python2)
pip2/usr/local/bin/pip2 (系统本身的pip2)

本文版权归郑鹏(默盒)和博客园共有,原创文章,未经允许不得转载,否则保留追究法律责任的权利。

转载于:https://www.cnblogs.com/ZhengPeng7/p/7217962.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值