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anaconda中java

发布时间:2021-03-04 04:50:04

『壹』 java调用python时怎样使用python的pandas模块

安装pandas1.Anaconda安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分内发包。2.Miniconda使用Anaconda会安装一百多个依容赖包,如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限,使用Miniconda是个不错的选择。Conda是个包管理器,Anaconda就是建立在它的基础上。Conda不只跨平台还与语言无关,与pip和virtualenv相结合的作用相似。Miniconda允许先创建包含Python的安装包,然后用conda安装其他的依赖包。3.Pypipandas可以通过pip安装,但要安装相关的依赖包。pipinstallpandas4.包管理器可以用linux的包管理器进行安装,如sudoapt-getinstallpython-pandaszypperinpython-pandas

『贰』 anaconda是什么和python什么关系装了anaconda是不是就不用装pyhton了

是的,Anaconda是Python的一个发行版,里面内置了很多工具,不用单独安装,因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。

(2)anaconda中java扩展阅读:

anaconda相比Python增加了那些内容:

1、Python(shell) : 标准CPython。

2、Python(shell): 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。

3、Ipython QTConsole。

4、Python Notebook:直接点击打开,或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。

5、Jupyter QTConsole。

6、Jupyter Notebook:直接点击打开,或在终端中输入: jupyter notebook 以启动服务器;在浏览器中打开notebook页面地址“http://localhost:8888”。

Jupyter Notebook是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

7、Spyder:直接点击打开IDE。最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

8、Anaconda Prompt : 命令行终端。

9、支持其他IDE,如Pycharm。

参考资料来源:网络——Anaconda

『叁』 anaconda与python什么关系

anaconda当中包括了python。

1、Anaconda:

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大,如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版。

2、Python:

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。

(3)anaconda中java扩展阅读:

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此,Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。

Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时,如果面临多种选择,Python开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。

由于这种设计观念的差异,Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性,并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

『肆』 如何用anaconda创建环境

Anaconda是用于科学计算的Python发行版,它集成了很多关于Python科学计算的第三方库,同时提供了包管理和环境管理的功能,可方便的解决多版本Python并存、切换以及第三方包安装问题。支持运行在Linux、Windows和macOS下。Anaconda利用命令/工具 conda 来进行Package和environment管理。
conda VS anaconda
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。
Anaconda安装
我主要在CentOS服务器上安装Anaconda,选择要安装的Python版本和系统架构:
# Python 3.6
$ wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh#64位系统
$ wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.3.1-Linux-x86.sh#32位系统# Python 2.7
$ wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh#64位系统
$ wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.1-Linux-x86.sh#32位系统
(这里我选择的是Python3.6 version 64BIT,关于Python的版本2.7 or 3.6,后面都可以在Anaconda里设置版本环境)
运行安装向导:
$ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh
按照向导,接受协议-->设置安装路径(默认安装用户Home目录)-->然后把安装路径添加到环境变量。
遇到的问题
1.在安装向导设置安装路径后,ENTER,提示如下错误信息:
tar (child): bzip2: Cannot exec: No such file or directory
tar (child): Error is not recoverable: exiting now
tar: Child returned status 2
tar: Error is not recoverable: exiting now
安装即可:
yum -y install bzip2
2.在安装向导最后一步,是否添加到环境变量,默认是no,我手贱直接ENTER了。
对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好之后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda),Windows会写入注册表。安装程序会把bin目录加入PATH。现在只能自己完成了:
# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同echo ’export PATH="~/anaconda3/binPATH"’ >> ~/.bashrc# 更新bashrc立即生效
source ~/.bashrc
配置好PATH后,可以通过 which conda 或 conda --version 命令检查是否正确。
Jupyter Notebook
当然,安装Anaconda的科学计算python平台,是为了使用Jupyter Notebook来学习Python的一些科学计算和机器学习库。Jupyter Notebook是IPython的一个Web接口,可以展现富文本,是的整个工作可以以笔记的形式展现、存储,适合做数据分析,交互性变成和学习。
但是,当我在服务器上运行Jupyter Notebook时候,无法使用。因为当前配置下只能从本地(也就是那台CentOS服务器上)访问,但是服务器只装了centos的Minimal,没有桌面环境,更不用说浏览器了。这当然不满足我目前的需求,需要配置服务器上的Jupyter允许远程访问。
生成配置文件:
jupyter notebook --generate-config
生成的配置文件位于~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py。
生成自签名SSL证书:
cd ~/.jupyter
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout notebook_cert.key -out notebook_cert.pem
生成一个hash密码
python -c "import IPython;print(IPython.lib.passwd())"
Enter password:
Verify password:sha1::7211a627f0ba:
复制生成的密码,编辑jupyter的配置文件:
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
在打开的配置文件中,配置相应的参数:
c.NotebookApp.certfile = u’/home/xxxx/.jupyter/notebook_cert.pem’
c.NotebookApp.keyfile = u’/home/xxxx/.jupyter/notebook_cert.key’
c.NotebookApp.password = u’sha1::7211a627f0ba:’
c.NotebookApp.ip = ’*’
c.NotebookApp.port = 8081
c.NotebookApp.open_browser = False
再次启动Notebook:
jupyter notebook
在本机使用浏览器访问:http://192.168.111.186:8081,即可打开Jupyter Notebook的页面,输入刚才设置的密码,即可登录了。
至此,就实现了远程服务器Jupyter Notebook。接下来就可以安装机器学习所需要的一些库开始折腾了,包括:Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。

『伍』 WIN10下Anaconda安装 环境变量

设置好GPU开发环境,安装cuda8.0和cudnn5.1
2. 安装Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64,默认Python版本为3.6
3. 安装完以后,打开Anaconda Prompt,输入清华的仓库镜像,更新包更快:
conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
4. 建立TensorFlow空间:conda create -n tensorflow python=3.5,设置Python版本为3.5
5. 激活TensorFlow空间:activate tensorflow
6. 安装TensorFlow:pip install--ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
7. 测试TensorFlow:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
设置SSD运行环境
1. 安装numpy(anaconda 离线安装):pipinstall numpy-1.12.1-cp35-none-win_amd64.whl
2. 安装matplotlib(anaconda 离线安装):pipinstall matplotlib-2.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3. 安装opencv(离线):anaconda中安装:pipinstall opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl
4. 下载TensorFlow版本的SSD:git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git,或者下载压缩包解压
5. 解压TensorFlowssd目录下的/checkpoint里的ssd_300_vgg.ckpt.zip,得到模型参数
6. 安装pycharm-community-2017.1.2.exe,python编辑器,File->Setting->Project:Python->ProjectInterpreter:修改Python版本到TensorFlow工作空间下的python
7. 在notebook下新建工程,新建test_ssd.py文件
8. 在pycharm中打开ssd_notebook.ipynb,复制非注释的内容至test_ssd.py下
9. 修改test_ssd.py:
# Test on some demoimage and visualize output.
#path = '../demo/'
#image_names = sorted(os.listdir(path))
#print(image_names)
#for it in image_names:
cam=cv2.VideoCapture(0)
success, img = cam.read()
while success:
#img = cv2.imread(path+it)#mpimg.imread(path + it)
t1=cv2.getTickCount()
rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)
visualization.bboxes_draw_on_img(img,rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
t2=cv2.getTickCount()
print('time consumption:%.3f ms'%(1000*(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()))
cv2.imshow('test',img)
c=cv2.waitKey(1)
if c==27:
break
# visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses,rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
#visualization.plt_bboxes(img, rclasses,rscores, rbboxes)
success, img = cam.read()
10. 运行程序test_ssd.py

『陆』 如何在Windows10下配置anaconda环境变量

安装之后配置环境变量的步骤如下:

1,点“我的电脑”,右内键选“属性”

2,选容择:高级系统设置

6,在“变量值”一栏,把自己所安装的python路径拷进去就可以了,我安装的路径是“C:Python27”。

7,完成之后,一路点击确定关闭,就可以了。

8,这里要强调一下,现在下载的python都自带pip,pip在python目录下的Scripts目录下,添加到系统的path路径中就可以使用了。

『柒』 如何使用Anaconda更新Python版本

使用Anaconda更新Python版本的方法和详细的操作步骤如下:

1、首先,直接打开计算机的开始菜单专,然后选择“Anaconda Prompt”进入,如下图所属示。

『捌』 如何在Anaconda中安装Django

笔者使用Sublime Text 3,安装和配置插件Anaconda步骤如下:
安装:
打开package control菜单,输入install或者直接点击install package命令菜内单
在新窗口输容入Anaconda并点击第一个备选项进行安装。
安装完成后会显示messages文档

配置:
点击Anaconda插件默认设置菜单,弹出设置文档
在大约90行的位置,我们修改一下Python主程序的位置路径。

『玖』 Java怎么调用pyd文件

在做项目的时候,有的时候由于合作人员之间所会的编程语言的不同,会导致项目合作中的一些问题,很多时候需要不同语言之间的调用,这次就分享一下java调用python代码的东西。

一、python代码运行

巧妇难为无米之炊。首先,要确保python环境配置完好,并且相应的python代码可以运行。这个就不在这里进行讲述了,如果有需要可以查看我之前的一些文章。

二、java调用python代码

1、查阅了一些网上资料,看到了很多介绍使用jython调用python代码的例子,不过由于一些原因我没有尝试这个方法,而是直接测试了Runtime.getRuntime().exec(args)这个java库中自带的方法,下面直接切入主题。

2、先直接上代码:

python代码(helloword.py):

# coding:utf-8import numpy as np
if __name__ == '__main__':
a = np.ones(3)
print(a) print '恭喜您!java调用python代码成功'

java代码(MyDemo.java):

import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStreamReader;public class MyDemo { public static void main(String[] args) { try {
System.out.println("start");
String[] args1=new String[]{"/home/huan/anaconda2/bin/python","/home/huan/myfile/pythonfile/helloword.py"};
Process pr=Runtime.getRuntime().exec(args1);

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(
pr.getInputStream()));
String line; while ((line = in.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
in.close();
pr.waitFor();
System.out.println("end");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

}

执行结果:

好了,多余的话就不说了,一切尽在代码中。此处的分享就到这里了。

『拾』 如何在anaconda上,完美安装+运行tensorflow。

1 首先声明的是笔者企图用TensorFlow GPU版本,需要NVIDIA显卡的支持,但是光有显卡还版不够,还需要NVIDIA的CUDA平台,不权安装的话会报错。当前使用的CUDA版本是8.0,与Anaconda的相关的包版本相同。

2 CUDA 8.0的官方下载地址如下:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive由于笔者使用的是Windows环境,所以选择Windows版本下载。

3 CUDA8.0比较大,大约1.3G,下载完成之后双击运行安装即可。安装需要一段时间,不过需要注意的是,CUDA的安装过程会更改大量的底层驱动和注册表,所以会被杀毒软件拦截。安装过程中要么关闭杀软,要么时刻守在旁边给与信任,否则会安装失败。

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