Anaconda

转载： https://www.cnblogs.com/gandoufu/p/9748841.html https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/81560980 1、查看 conda 版本号 　　conda -V 　　conda --version 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 查看当前存在哪些虚拟环境 3）conda update conda 检查更新当前conda 3、环境管理 　　3.1、查看当前环境有哪些　　　　　　　　　　　　　　　　conda env list　　conda info -e 　　3.2、查看环境管理的命令帮助　　　　　　　　　　　　　　conda env -h 　　3.3、创建环境　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　conda create --name your_env_name　 　　　　例如：创建 Python 虚拟环境。conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等） anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env

1、更换python源 　　 mkdir ~/ .pip cd ~/ .pip vi pip.conf 　　vi编辑内容如下: [ global ] index -url=https: // pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host= pypi.tuna.tsinghua.edu.cn disable -pip-version-check = true timeout = 6000 --------------------- 作者：ke1th 来源：CSDN 原文：https: // blog.csdn.net/u012436149/article/details/66974668 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！ 上述内容中这一段是可选操作 [install] trusted-host= pypi.tuna.tsinghua.edu.cn disable-pip-version-check = true timeout = 6000 　　下面是python常用的国内镜像 新版ubuntu要求使用https源，要注意。 清华：https: // pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http: // mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Jupyter Notebook （此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 更新pip:pip3 install --upgrade pip 安装：pip3 install jupyter 启动：jupyter notebook 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。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 515 MB），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（仅包含conda和 Python）。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3129770/blog/3039041

假设 Anaconda 和 VSCode 都安装好了。 安装插件 VSCode 自带的 python 高亮不是很好，这里我们用 One Dark Pro 插件， 以及安装 Python 插件。 设定 Anaconda 的环境 Anaconda 安装好了已可以正常使用，但我们这里生成自己的环境。在开始菜单中，点击 Anaconda3 中的 Anaconda Prompt 菜单，打开终端，此时命令提示符为 (base) C:\User\用户名>, 输入下面命令。 conda create -n env-01 python=3.6 xlwings pandas 然后选择 y , 会自动在这个 C:/Users/DingT/AppData/Local/Continuum/anaconda3/envs/env-01/python.exe 目录生成一个 env-01 的环境，这个环境仅仅包含少量的包。 conda activate env-01 激活新生成的环境，以后就可以用 env-01 环境开发了。 如果要取消激活，可以输入下面的命令。 conda deactivate 此时命令提示符也改变为 (env-01) C:\Users\DingT> , 如果需要安装新的软件包，需要用 pip 来安装。 这里特意提醒一下，在 Anaconda 原始环境下，不要用 pip , 这会和 conda

用python+opencv写了个程序，在自己电脑上一切正常，但在别人电脑上就是运行不了 报错： Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "tkinter\__init__.py", line 1699, in __call__ File "ShowTheWay.py", line 53, in main NameError: name 'img' is not defined Traceback (most recent call last): File "ShowTheWay.py", line 25, in on_mouse NameError: name 'img' is not defined 然后我又回去查代码，也没有写错啊，后来加了几个检查点，才发现是视频读取这里就已经出了问题 def re_size(): global img img = None re_set() if shipin.isOpened(): ret, frame = shipin.read() h, w, _ = frame.shape img = cv2.resize(frame, (int(w / s), int(h / s)), interpolation= cv2.INTER_AREA)

欢迎关注”生信修炼手册”! channels是conda下载包的镜像网站，通过如下命令可以查看已有的channels conda config --show channels channel s: - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/pkgs/free/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/pkgs/main/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/conda-forge/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/bioconda/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/menpo/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/msys2/ - defaults 以清华的镜像为例 >https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 每个url对应的是不同操作系统平台的文件夹

上一篇系列文章 《Python 量化投资实战教程(7)—孕线真的有用吗？》 中我们讲到了孕线的形态和其基本的量化规则。 不过，当时只是基于一支股票对这个策略进行回测，数据量过少，其结果并不具有参考性。 今天，我们将在A股中抽取1000只股票，计算这些股票在2010年1月1日至2020年5月10日采用孕线策略的收益率。 本文完整源代码和数据均在开源代码仓库中： https://github.com/Ckend/pythondict-quant 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章： 超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda： Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装 依赖模块 ，多舒服的一件事啊： Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南 。 在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块: pip install backtrader pip install numpy pip

许多技术投资方面的教材，经常会用几幅上涨的图来表明某些指标的用处，实际上那些上涨的图很可能只是假象。作者为了证明他所强调的指标的作用，选定了符合该指标策略的股票上升趋势图，但实际上这些策略并不一定适合全部股票，许多人被傻傻地骗了进去，血本无归。 因此，判断一个策略的好坏一定要有回测证据 。我们将在A股中随机抽取1000只股票，在2010年1月1日至2020年5月10日期间采用上回的 Python 量化投资原来这么简单(4) —KDJ 策略 进行交易，并计算得到其最终收益率 。最后看正收益与负收益股票的对比，基于此来判断该策略是否具有通用性。 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章： 超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda： Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装 依赖模块 ，多舒服的一件事啊： Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南 。 在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块

1、Anaconda安装 Anaconda的新版本中集成了Vscode，下载后，安装Anaconda。完成后可以直接在Anaconda Nagvigator界面中安装Vscode。安装好之后，就可以使用vscode来进行python的学习。 2、Vscode建立python工程 建立工程文件夹，使用vscode打开，编译源码文件.py。在调试前，需要点击setting 配置当前文件夹为python目录，会生成json配置文件。然后按F5就可以调试。 3、opencv安装 在Anaconda Navigator的界面中，选中环境，搜索opencv3就可以直接安装 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4321825/blog/3935332

多行输出 在Notebook的中开头cell中添加以下代码可以实现多行输出： from IPython .core .interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell .ast_node_interactivity = 'all' #默认为'last' 例如: 如果需要一劳永逸的在每个文件中自动实现这个功能，可以在macOS的/Users/your_user_name/.ipython/profile_default/或者windows的C:\Users\your_profile.ipython\profile_default文件夹下创建ipython_config.py文件。（mac下你可以在终端进入这个目录touch ipython_config.py来创建)。 然后打开ipython_config.py文件，添加以下两行： c = get_config ( ) c . InteractiveShell .ast_node_interactivity = "all" 保存，重启Notebook后生效。 更多设置点这里看官方说明 感谢 离宫2 提示这个技巧。 module 'numpy' has no attribute ' version ' import pandas as pd 就报这个错误，原因未知