【软件】安装Miniconda

安装

根据搜索结果,以下是使用Homebrew在macOS上安装Miniconda的详细步骤:

1.安装Homebrew(如果尚未安装)
打开终端(Terminal),运行以下命令安装Homebrew:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2.使用Homebrew安装Miniconda
在终端中运行以下命令安装Miniconda:

brew install --cask miniconda

3.初始化Conda
安装完成后,需要初始化Conda。运行以下命令:

conda init "$(basename "${SHELL}")"

这会根据你当前使用的shell(如bash或zsh)来初始化Conda。

4.重新加载Shell配置
为了使更改生效,需要重新加载你的shell配置文件。如果你使用的是zsh,可以运行:

source ~/.zshrc

如果你使用的是bash,可以运行:

source ~/.bash_profile

5.验证安装
在终端中运行以下命令验证Conda是否安装成功:

conda --version

如果显示版本号(如conda 23.7.4),则说明安装成功。

6.配置环境变量(如果需要)
如果终端无法识别conda命令,可能需要手动配置环境变量。运行以下命令:

echo 'export PATH="/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

或者,如果你使用的是bash:

echo 'export PATH="/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile

7.创建和管理环境
现在你可以使用Conda来创建和管理虚拟环境了。例如,创建一个名为myenv的虚拟环境,并指定Python版本为3.10:

conda create --name myenv python=3.10

激活该环境:

conda activate myenv

8.配置国内源(可选)
为了提高下载速度,可以配置国内源。运行以下命令:

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/main
conda config --set show_channel_urls yes

9.关闭默认激活base环境(可选)
如果你不想每次打开终端时自动激活base环境,可以运行以下命令:

conda config --set auto_activate_base false

通过以上步骤,你可以在macOS上使用Homebrew成功安装并配置Miniconda。如果遇到问题,可以参考Conda官方文档或社区支持。

使用

1.创建环境

conda create -n cbf310 python=3.10conda init "$(basename "${SHELL}")"

2.激活环境

conda activate cbf310

3.安装依赖

pip3 install -r requirements.txt

4.退出

conda deactivate

在激活的环境中安装包:

conda install numpy pandas
conda uninstall numpy

查看当前环境中已安装的包:

conda uninstall numpy

更新特定包:

conda update numpy

删除不再需要的虚拟环境:

conda env remove --name myenv

为了提高下载速度,可以配置国内源:

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/main/
conda config --set show_channel_urls yes

搜索可用的包:

conda search numpy

查看所有已创建的虚拟环境:

conda env list

导出当前环境的依赖列表:

conda env export > environment.yml

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