我在非networkingLinux机器上安装了最新的Anaconda 2.3。 一切正常，除此之外 importsklearn我然后回来 —-> 1 import sklearn sklearn.py in <module>() ValueError: Attempted relative import in non-package 我必须进入anaconda的/ pkgs文件夹，并进入scikit学习从那里import。 这工作，什么是更奇怪的，当我键入 import 和制表机显示可能的包，sklearn显示。
我试图写一个简单的bash脚本打印一堆随机字符： for i in {1..100000} do echo -n $(printf \\$(printf '%03o' $(( ( RANDOM % 220 ) + 35 )))) done 这样做没问题，但是，由于一些神秘的原因，一堆不随机的angular色出现： DU▒▒2D@I▒▒▒lb;▒.lO▒c▒˕＃M〜<▒ڃ▒wp▒▒]▒2▒US 栃y▒)▒▒|▒ߎD▒▒l▒8▒T▒℘6▒wh;▒▒7▒h▒▒ωӕ▒$▒йa▒▒▒▒깅-▒+▒1▒0ıC▒▒▒j1▒▒Ph=fm;▒▒6;;▒▒▒▒kL(%<▒▒o▒anaconda-ks.cfg Desktop Documents Downloads install.log install.log.syslog Music Pictures Public Templates timesynch.err timesynch.log timesynch.sh Videos▒▒5y#▒▒ΖsbA1vi_▒▒b▒▒ظ▒>▒▒k۹▒Ysɂ▒▒▒(▒▒▒G▒Դ▒▒cՋ▒=▒I▒ڰ벫▒l▒P▒▒KԽ▒▒lk▒anaconda-ks.cfg Desktop Documents Downloads install.log install.log.syslog Music Pictures Public Templates timesynch.err timesynch.log timesynch.sh Videos▒-▒ÇR▒▒▒C▒▒+w▒M▒{@س▒▒Dž▒j'q▒n'▒Tp▒▒lh▒▒.▒▒▒▒▒▒▒▒c▒N▒ܳ▒j▒▒▒▒▒▒s@=▒j▒$h▒U▒▒&▒3▒/▒+W▒▒۠^▒▒N)▒oz▒▒▒▒1}▒▒▒B4▒▒▒/U▒▒▒▒~▒:▒▒▒▒▒'▒▒.|▒pߺ▒▒+▒c▒▒▒Iɔ▒▒▒▒▒ϞTm&▒▒<Bo&▒т▒▒VH▒2m▒▒;▒O'▒▒▒⊞q▒Ǧ▒▒▒O▒▒▒▒틈▒▒▒$ྕ▒▒ф▒ַ▒▒n<6▒▒▒N@f▒▒▒)[▒▒y1'▒n▒UзkB'▒▒]z&u8▒▒D▒▒7_▒▒|\▒▒eEy▒2ʉؕF▒▒zٹ▒)X▒▒▒?▒▒h▒▒l▒▒0▒▒L▒R:▒▒▒X▒▒▒wz▒▒6▒/▒oTڣ3d\n▒7iX 栃y▒)▒▒|▒ߎD▒▒l▒8▒T▒℘6▒wh;▒▒7▒h▒▒ωӕ▒$▒йa▒▒▒▒깅-▒+▒1▒0ıC▒▒▒j1▒▒Ph=fm;▒▒6;;▒▒▒▒kL(%<▒▒o▒anaconda-ks.cfg Desktop Documents Downloads install.log […]
我想安装Mayavi到我的anaconda安装中，因为我运行了下面的命令，但得到了一个错误消息，我不知道如何处理： user@Kubuntu:~$ source activate myenv (myenv)user@Kubuntu:~$ conda install mayavi Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org Fetching package metadata: …. Solving package specifications: …. The following specifications were found to be in conflict: – anaconda-client (target=anaconda-client-1.6.0-py35_0.tar.bz2) -> python 2.7*|3.3*|3.4*|3.5*|3.6* – anaconda-client (target=anaconda-client-1.6.0-py35_0.tar.bz2) -> pytz – anaconda-client (target=anaconda-client-1.6.0-py35_0.tar.bz2) -> requests *|>=2.9.1 – behave (target=behave-1.2.5-py35_0.tar.bz2) -> parse >=1.6.3 […]
在Xubuntu上，从我上次更新conda（现在是4.1.8）开始，更新或安装软件包时，在我的terminal中出现了一大堆我以前从未见过的文本。 它确实按预期工作，但是很烦人。 有谁知道为什么发生这种情况？ me@mymachine:~$ conda update –all Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Fetching package metadata …INFO:stdoutlog:Fetching package metadata … INFO:requests.packages.urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.continuum.io INFO:requests.packages.urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.continuum.io INFO:requests.packages.urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.continuum.io INFO:requests.packages.urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.continuum.io .DEBUG:dotupdate:fetching repodata: args ('https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch/',) kwargs {'session': <conda.connection.CondaSession object at 0x7fea2e0fef98>, 'use_cache': False} .DEBUG:dotupdate:fetching […]
我试图安装neo到我的Anaconda分布使用 conda install -c https://conda.binstar.org/neuroinf neo （取自这里 ），但得到错误： bash: /transform/anaconda/bin/conda: /usr/local/anaconda/bin/python: bad interpreter: No such file or directory 它不是find/usr/local/anaconda/bin/python因为它不存在。 我已经在/transform/anaconda/安装了/transform/anaconda/ 。 我已经编辑了我的.bashrc文件来反映这一点，但由于某些原因，它仍然在/usr/local/ （至less在某些方面，请注意，它正确地在/transform/查找第一个目录参数）。 我需要改变什么来查看/transform/anaconda/bin/python ？ echo $PATH返回： /transform/anaconda/bin:/usr/bin:/transform/anaconda/bin:/usr/bin:/transform/anaconda/bin:/usr/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:/PHShome/gcw8/bin （我意识到这很麻烦，当我得到一分钟后我会清理它） 我正在运行CentOS和Python 2.7。
所以我根据官方下载页面的说明安装了Anaconda for Python 3.6。 我遵循了所有的步骤，当我被问到是否要将Anaconda3安装位置添加到我的bashrc我说是的。 当我打印出该文件的内容时，我有： # .bashrc # Source global definitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi # added by Anaconda 2.3.0 installer export PATH="/home/username/anaconda/bin:$PATH" # added by Anaconda3 4.3.1 installer export PATH="/home/username/anaconda3/bin:$PATH" 很显然，它已被添加。 但是，当我运行conda -V ，我得到： bash：conda：找不到… 还有什么可以造成这个？
创buildvirtualenv时出现错误，使用与机器的默认Python不同的Python版本，而Anaconda安装在机器上。 我创build了一个新的虚拟环境： virtualenv –no-site-packages ~/graphlabcreate source ~/graphlabcreate/bin/activate 这创build了一个目录与机器默认python2.6，而我需要python2.7。 然后，我在这里读到并尝试： virtualenv -p /usr/local/anaconda/bin/python2.7 ~/graphlabcreate 并收到以下错误： Running virtualenv with interpreter /usr/local/anaconda/bin/python2.7 New python executable in /home/nancy/graphlabcreate/bin/python2.7 Not overwriting existing python script /home/nancy/graphlabcreate/bin/python (you must use /home/nancy/graphlabcreate/bin/python2.7) /home/nancy/graphlabcreate/bin/python2.7: error while loading shared libraries: libpython2.7.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory ERROR: The executable /home/nancy/graphlabcreate/bin/python2.7 […]
我在Ubuntu linux上使用Anaconda Python发行版，并想在IPython笔记本中使用R magics。 有没有办法用conda发行版安装rpy2，并在/ usr / bin / R中使用我当前的默认R安装？ 我的目标是保持当前的R安装，而无需通过conda安装R或其他R包。 这个对相关问题的回应build议在mac上使用这个方法，但不适用于我： conda skeleton pypi rpy2 conda build rpy2 conda install rpy2 –use-local 生成命令产生以下错误： Error: No packages found in current linux-64 channels matching: singledispatch 我可以通过binstar安装singledispatch： conda install -c https://conda.binstar.org/asmeurer singledispatch conda list | grep "singledispatch" singledispatch 3.4.0.3 py27_1 但是我得到了同样的错误，在当前的linux-64通道没有find软件包。
我有一个Python包，有一个编译扩展取决于numpy 。 我想使用Linux和OS X以及64位和32位体系结构来testingTravis CI上的软件包。 由于一切都是痛苦或者非常缓慢，所以我使用了miniconda。 这适用于64位，但我坚持在32位，看到下面的警告： WARNING: Your system is x86_64, but you are trying to install an x86 (32-bit) version of Miniconda2. Unless you have the necessary 32-bit libraries installed, Miniconda2 will not work. We STRONGLY recommend installing the x86_64 version of Miniconda2 on an x86_64 system. Are sure you want to continue […]
我从来没有使用HDF5文件，并开始我收到一些示例文件。 我一直在用h5py检查所有的基础知识，看看这些文件中的不同组，他们的名字，键，值等等。 一切工作正常，直到我想查看保存在组中的数据集。 我得到他们.shape和.dtype ，但是当我尝试通过索引访问随机值（例如grp["dset"][0] ），我得到以下错误： IOError Traceback (most recent call last) <ipython-input-45-509cebb66565> in <module>() 1 print geno["matrix"].shape 2 print geno["matrix"].dtype —-> 3 geno["matrix"][0] /home/sarah/anaconda/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.pyc in __getitem__(self, args) 443 mspace = h5s.create_simple(mshape) 444 fspace = selection._id –> 445 self.id.read(mspace, fspace, arr, mtype) 446 447 # Patch up the output for NumPy /home/sarah/anaconda/lib/python2.7/site-packages/h5py/h5d.so in h5py.h5d.DatasetID.read (h5py/h5d.c:2782)() […]