Ugrás a fő tartalomra

Így gondozzuk Anacondánkat (python haladó)

A conda beállítás (frissítés / újra installálás)


Terminál ablak indítása: 
Conda -> Environments -> base(root) run -> Open terminal

Installálási parancsok: 
 conda update -y --all
 conda install -y line_profiler memory_profiler
 conda install -y opencv libopencv py-opencv
 conda install -y NumPy SciPy matplotlib pandas

 # All requested packages already installed.


C:\APPS\Anaconda3\envs\mypython36.

conda create -n mypython36 python=3.6
activate mypython36
conda install ipykernel​



conda create -n mypython36 python=3.6 module1 module2


conda remove --name=mypython36 --all

activate mypython36​

python -m ipykernel install --user --name mypython36 --display-name “My own Python 36”​



Frissítések parancs sorból:
CALL conda update --all --force-reinstall --yes
CALL conda clean --all --yes
CALL conda init --all
CALL conda env export -n base > environment.yml
CALL git add environment.yml -v
CALL git commit -m "update windows conda base environment"



Frissítések újra installálás parancs sorból:
CALL git config --global credential.helper manager
CALL conda update -n base conda --yes
CALL conda config --set report_errors false
CALL conda config --set show_channel_urls true
CALL conda config --set channel_priority strict
CALL conda config --prepend channels conda-forge
CALL conda install --update-all --yes --file ../requirements-base.txt
CALL conda clean --all --yes
CALL conda env export -n base > environment.yml
CALL conda init --all
CALL conda info --all
CALL conda list



Frissítés környezet tisztítás:
CALL conda deactivate
CALL conda clean --all --yes
CALL C:\Anaconda\Scripts\anaconda-clean.exe --yes
CALL rmdir /S /Q %USERPROFILE%\.anaconda_backup
CALL rmdir /S /Q %APPDATA%\jupyter
CALL rmdir /S /Q %PROGRAMDATA%\jupyter
CALL C:\Anaconda\Uninstall-Miniconda3.exe


Mágikus parancsok (Jupyter notebook esetén):

Megjelenítés:
%matplotlib inline



Kell egy teszt (tanuló) adatbázis?



import networkx as nx

#import pylab as plt  ## csak képállományba mentés

import matplotlib.pyplot as plt

## komolyabb megjelenítés

 

g = nx.Graph()

g.add_edge('a', 'b', weight=0.1)

g.add_edge('b', 'c', weight=1.5)

g.add_edge('a', 'c', weight=1.0)

g.add_edge('c', 'd', weight=2.2)

print (nx.shortest_path(g, 'b', 'd'))

## ['b', 'c', 'd']

print (nx.shortest_path(g, 'b', 'd', weight='weight'))

##['b', 'a', 'c', 'd']

plt.subplot(111) ## 2x2 megjelenítés első felső területe/ bal felső

nx.draw(g, with_labels=True, node_color='r', edge_color='b')

nx.draw_random(g, with_labels=True, node_color='b', edge_color='b')

nx.draw_circular(g, with_labels=True, node_color='g', edge_color='b')

nx.draw_spectral(g, with_labels=True, node_color='y', edge_color='b')

## plt.savefig('graph.png')

plt.show()

 

G = nx.cubical_graph()

plt.subplot(221) ## 2x2 megjelenítés első felső területe/ bal felső

nx.draw(G) # default spring_layout

plt.subplot(222) ## 2x2 megjelenítés második felső területe/ jobb felső

nx.draw(G, pos=nx.random_layout(G), node_color='y', edge_color='m')

plt.subplot(223) ## 2x2 megjelenítés első alsó területe/ bal alsó

nx.draw(G, pos=nx.circular_layout(G), node_color='r', edge_color='b')

plt.subplot(224) ## 2x2 megjelenítés második alsó területe/ jobb alsó

nx.draw(G, pos=nx.spectral_layout(G), node_color='b', edge_color='g')

 

plt.show()





Pár minta:




Online oktatás:




Csomagok elérése:




Címkék:

Megjegyzések

Megjegyzés küldése