超详细版Anaconda的安装及使用conda创建、运行虚拟环境以及使用镜像源

本文详细介绍了如何下载并安装Anaconda,创建、激活和管理虚拟环境,包括安装库和配置镜像源以提高下载速度。同时涵盖了conda的基本使用指令,如环境切换、重命名、查找、列表和删除等。

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Anaconda是机器学习中常用的工具,使用它可以为你配置若干多个独立的虚拟环境来运行相应的程序,满足每个程序运行的不同需求。

1.下载并安装Anaconda

1.1下载Anaconda

1.方法一:进入官网下载(https://www.anaconda.com/download)
直接点击下载即可,但是由于是国外网址,可能会下载速度很慢,推荐使用方法二

在这里插入图片描述
方法二:使用清华镜像站下载(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D),下载速度要快很多。
选择最新版本的,自己系统的版本下载即可,Windows系统就选择如图所示即可。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9e2698baa26a4d04a42959fde66cc403.png

1.2安装conda

1.下载好后双击图标打开
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2.下一步
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3.这里选择Just Me,然后next

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4.conda会比较占硬盘,不要在c盘里安装,自己在其他盘中建立一个anaconda文件夹,安装在其中
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5.这里全选上,然后开始安装,第二项是可以帮你自动配置环境变量,不然之后再配置很麻烦的,不会出什么问题。
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6.等待安装过程
最后将这两个都取消了,完成安装
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7.点击主菜单选着所有应用

8.找到Anaconda3(64-bit)文件夹打开,然后点击所示图标打开,即可进入anaconda主界面了,即为安装成功
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1.3确定conda环境配置以及问题解决

不需要使用Anaconda程序界面运行,在命令提示符中运行更便捷
1.按下win+R键,输入cmd进入
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2.输入conda --version显示出conda版本号即表示conda安装完成且环境变量配置没问题,可以直接跳转到下面创建虚拟环境的步骤了
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若返回的是说conda不是系统命令之类的,说明conda的环境变量没有配置好,不用担心,如下图在菜单中打开所示图标,即可进入Anaconda的根环境,在此环境中完成后续代码也可以创建使用虚拟环境。
此时如果还想要直接在cmd中就可以使用conda,可以去学习一下conda系统环境变量的配置,配置好了以后可以在cmd中直接使用非常方便。或者按我上述所讲的安装方法重装,默认是会配置好的。
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2.使用conda创建虚拟环境

2.1虚拟环境的创建

输入此条指令创建conda虚拟环境,可以自己更改名称和python版本
conda create -n 自己输入名称 python=版本号
如下所示,我示例创建名为text的环境

conda create -n text python=3.8

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点击回车,或者输入y再点回车即可
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等待下载相关文件在这里插入图片描述
此时表示conda环境以创建完成
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2.2激活虚拟环境

输入下行代码激活刚才创建的环境,主要名称要与之前创建时设置的名称相应
conda activate 名称
例如我们输入conda activate text激活环境
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注意,这里运行后,左边括号里变成你虚拟变量的名称,即为进入此环境了,之后你输入的所有命令都是在此环境中执行的。
若你退出cmd,下次进入时不需要再创建,只要重新激活此环境就行。

2.3使用虚拟环境打开python文件

若要使用conda环境运行python文件,首先要先转到该文件的目录下,有两种方法,第二种比较简单方便

方法一:
使用cd指令,如我想要运行的python文件在此目录下,我复制此目录(ctrl+C)然后在cmd中输入cd 目录位置
即可转换到此目录下
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方法二:
直接在此目录中输入cmd然后回车,然后弹出的命令符就是直接转至这个位置之中.
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随后我们还要在输入 conda activate 名称打开虚拟环境,记住每次打开cmd都要输入打开这个哦.
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然后我们输入python 文件名称就可以运行python文件了,注意python文件是.py结尾的后缀.

如图中我们运行了image.py的文件,但是出现了缺少库的错误,我们随后来教大家下载库
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3.在虚拟环境中安装库以及配置镜像源

3.1在虚拟环境中安装库

在虚拟环境中输入pip install 库名即可在此环境中

如图我们安装minpy库,最后出现successfully就是安装成功.
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3.2配置镜像源

如果用pip安装库的过程中,下载速度特别慢停滞不动,或者出现红色报错,大家可以配置镜像源,能使下载速度快很多.

选择一种直接复制整条代码ctrl+V到cmd中即可,然后再运行pip安装指令速度就很快了.

1.清华大学镜像源

conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 

2.中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/

3.临时使用某个源(只用于此条代码)

pip install --- 之后加上这些代码即可(分别为中科大源、清华源)

-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.3镜像源的其他指令

1.查看已添加的镜像

conda config --show channels

显示出的这几条就是你现在所使用的镜像

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2.删除镜像

输入此条指令即可删除所有镜像源,在有时候镜像源出现问题报错时可以删除掉,或者换成其他源.

conda config --remove-key channels

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4.conda的一些使用指令

4.1退出虚拟环境

输入conda deactivate当左边的小括号没有了,即为退出此环境了
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4.2环境重命名

conda rename -n text text1
前一个text为旧名字,后一个text为新名字,注意要在base环境中运行此代码,更名后按新名字启动环境
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4.3查找所有创建过的环境

输入此代码可查找到你创建过的所有环境

conda env list

下面列出两项为所有的环境,带*的为当前所属环境
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4.4查看当前环境下安装的包

conda list
或
conda list  -n  名称

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4.5删除环境

删除虚拟环境

conda remove -n 名称 --all 
或
conda env remove --name 名称

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### 如何在C/C++/Python中获取二维数组的内存地址 #### 在C/C++中获取二维数组的内存地址 在C/C++中,可以通过取址运算符`&`来获取二维数组首元素的内存地址。对于静态分配的二维数组,可以直接使用其名称作为基址指针[^1]。 例如,在C++中创建并访问一个静态二维数组的地址: ```cpp #include <iostream> int main() { int array[3][4]; // 创建一个3x4的静态二维数组 std::cout << "Address of the first element: " << &array[0][0] << std::endl; return 0; } ``` 如果是一个动态分配的二维数组,则需要通过指向指针的方式获取地址。以下是动态分配的例子: ```cpp #include <iostream> int main() { const int rows = 3, cols = 4; int** dynamicArray = new int*[rows]; for (int i = 0; i < rows; ++i) { dynamicArray[i] = new int[cols]{}; } std::cout << "Base address of the dynamically allocated array: " << dynamicArray << std::endl; for (int i = 0; i < rows; ++i) { delete[] dynamicArray[i]; } delete[] dynamicArray; return 0; } ``` 上述代码展示了如何动态分配二维数组以及打印其基础地址。 #### 在Python中获取二维数组的内存地址 Python本身不直接提供操作底层内存的功能,但如果使用`ctypes`模块或者调用外部C/C++函数时,可以间接获得对象的内存地址。例如,当使用`numpy`创建多维数组时,可以通过`.data`属性找到数据缓冲区的位置[^4]。 下面展示了一个例子,说明如何查看NumPy数组的数据起始位置: ```python import numpy as np mat = np.zeros((3, 4)) print(f"The memory address where data starts is {mat.__array_interface__['data'][0]}") ``` 另外,借助于`id()`内置函数也可以返回任意变量所对应的唯一标识号(通常为该实例的实际存储地址),但这仅限解释器内部表示,并不一定反映真实的物理RAM布局[^2]。 #### 使用Cytpes从Python调用C/C++中的二维数组 为了更深入地控制跨语言间的交互过程,有时会采用扩展方式将复杂的计算卸载到高效编写的原生代码上执行。比如前面提到过的案例里就涉及到了一种典型做法——即把整个结构体连同嵌套其中的大规模数值型成员传递给宿主脚本解析处理[^3]。 具体实现如下所示: ##### C++部分 ```cpp // example.cpp typedef struct Config{ double matrixData[80][1100]; // 假设这里是我们关心的目标区域 }Config,*PConfig; extern "C" PConfig getMatrix(){ static Config conf; // 初始化逻辑... return &conf; } ``` ##### Python部分 ```python from ctypes import * lib = CDLL('./example.so') # 加载共享库 result_ptr = lib.getMatrix() class MatrixStruct(Structure): _fields_ = [("matrixData", c_double * 80 * 1100)] struct_instance = cast(result_ptr, POINTER(MatrixStruct)).contents first_element_address = addressof(struct_instance.matrixData.contents) print(hex(first_element_address)) ``` 此片段演示了怎样封装好接口之后再暴露出来供其他平台消费的过程。 ---
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