当前位置：物联沃-IOTWORD物联网 > 技术教程 > Python环境配置教程（超详细图文版）
代码收藏家代码收藏家 技术教程

Python环境配置教程（超详细图文版）

Python环境配置教程

说明

本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。

一、准备相应的材料

本教程需要的文件如下表所示：

文件名 简介 作用
Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Anaconda的安装包 配置管理python环境
Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64.exe 精简版的Anaconda的安装包（电脑配置较差时使用） 配置管理python环境
pycharm-community-2021.1.3.exe PyCharm安装包 Python代码的编辑器

以上文件可在链接：https://pan.baidu.com/s/1fXJrY2JEQQC_6eOmECS_5Q 提取码：7w41 获得。

注：本教程以Windows系统为例，其他系统步骤可能存在少许差异，但大致步骤相同。

如需要其他系统或其他版本，可以到以下网址进行下载。

Anaconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/


PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

PyCharm下载时选择Community 版本为免费版本

二、安装Anaconda

  1. 双击打开Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe文件（电脑配置较差的可以换成Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64.exe，两者在基本功能上没有太大区别，二者选其一即可）

  2. 出现安装界面，按照以下流程选择安装。

安装中……等待安装完成

Anaconda安装完成

三、安装PyCharm

  1. 双击打开Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe文件。

  2. 出现安装界面，按照以下流程选择安装。






四、配置环境

  1. 在开始任务栏打开刚才安装的Anaconda

    出现如下界面

    1. 创建一个新的环境，名为demo（名字可以任意起，给环境起标记作用）。

      操作如下：

    （1）输入:

     conda create -n demo python=3.8

其中，conda create 为创建新环境命令，demo为新环境名，python=3.8为制定python版本为python3.8.

（2） 按Enter键

出现如上界面，

（1）输入：

y

（2） 按Enter键

出现如上界面，新建环境完成

  1. 打开PyCharm，创建新项目，配置新建环境。

双击桌面图标

新建一个项目，名为demo（名字符合变量名即可）





如上图，新项目创建完成

  1. 运行Python文件。PyCharm功能区分布大致如下。

运行代码的三种方法：

（1）直接点击PyCharm操作区 按钮

（2）在文件编辑区单击鼠标右键，选择Run…选项

（3）在Terminal运行文件夹下输入：

python demo1.py

其中，demo1.py为待执行文件的全名。

运行结果如下:

  1. 新建文件，在项目文件区demo文件夹单击鼠标右键，按照下图所示选择


在新建的文件中输入以下代码：

# 导入需要使用的包
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
e = math.e

# 定义一个sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + pow(e, -x))

# 定义一个softplus函数
def softplus(x):
    return math.log(1 + pow(e, x))

# 定义一个tanh函数
def tanh(x):
    return (e ** x - e ** (-x)) / (e ** x + e ** (-x))

# 定义一个leakyrelu函数
def leakyrelu(x):
    return max(x, 0.1 * x)

# 定义一个mish函数
def mish(x):
    return x * tanh(softplus(x))

# 限定x,y坐标轴范围为(-5,5),并在其中产生1000个相应的点
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y0 = np.linspace(-5, 5, 1000)
y1 = np.linspace(-5, 5, 1000)
y2 = np.linspace(-5, 5, 1000)
# 将函数值赋值给上述产生的点
for i in range(1000):
    y0[i] = sigmoid(x[i])
    y1[i] = leakyrelu(x[i])
    y2[i] = mish(x[i])
# 绘制函数图像
plt.plot(x, y0, color='blue', linewidth=1, label='sigmoid')
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1, label='leakyrelu')
plt.plot(x, y2, color='orange', linewidth=1, label='mish')
plt.title('sigmoid, leakyrelu and Mish functions', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 14})
plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14)
plt.legend(prop={'family' : 'SimSun', 'size' : 14})
plt.yticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14)
plt.grid()
plt.savefig('mish.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight')
plt.show()
  1. 安装Python包。在numpy和matplotlib下有红线，表示相应的包未安装。

安装包使用以下命令：

pip install numpy

其中，numpy为包名，安装其他包是替换名称即可。若下载速度较慢，使用：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


运行demo1.py得到如下结果。

五、 安装jupyter notebook

  1. 打开anaconda

  2. 激活我们建的环境demo，输入：

    conda activate demo

  1. 安装jupyter notebook ，输入：

    pip install jupyter notebook

jupyter notebook安装完成

  1. 打开jupyter notebook，输入：

    jupyter notebook

浏览器自动跳转如下界面，打开完成。继续打开文件夹，创建python文件。


若出现如下情况

解决方法如下:

（1） 在刚才打开的Anaconda页面按键盘 Ctrl+C 退出当前jupyter程序。

（2） 卸载pywin32, 输入：

pip uninstall pywin32

（3） 安装225版本pywin32, 输入：

pip install pywin32==225

注：下一次启动jupyter notebook全过程：

（1） 打开Anaconda

（2） 输入：

conda create demo

（3） 输入：

jupyter notebook
  1. 运行第一个jupyter程序



依次输入前一节代码，得到运行结果如下图。由于我们选择了刚开始建的demo环境，因此numpy和matplotlib包已经安装完成，我们不需要在进行安装。

Jupyter notebook的强大之处在于，可以对代码段的结果进行输出。

  1. Jupyter安装python包。

操作如下：

（1） 打开Anaconda

（2） 激活当前环境，输入：

conda activate demo

（3） 安装相应的包，输入：

pip install 包名

附录

1. PyCharm字体大小，主题设置

（1）调节主题颜色

在PyCharm界面依次选择File >> Settings >> Editor >> Color Scheme

（2）调节字体大小

在PyCharm界面依次选择File >> Settings >> Editor >> General >> Font

2. Anaconda常用命令

conda create -n demo python=3.8	  创建一个名字为demo的虚拟环境，python版本为3.8
conda info -e			          查看虚拟环境列表
conda activate demo			      Windows系统激活虚拟环境demo
source activate demo              Mac & Linux 系统激活虚拟环境demo
conda install numpy 		      使用conda安装numpy包
conda install numpy==1.11.0 	  使用conda安装版本指定为1.11.0的numpy包
conda uninstall numpy 		      使用conda卸载numpy包
conda list				          查看已安装包列表
conda remove --name demo –all     删除demo虚拟环境
pip list 				          查看已安装包列表
pip install numpy			      使用pip安装numpy包
pip install numpy==1.11.0 		  使用pip安装版本指定为1.11.0的numpy包
pip install numpy -i	https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple        使用pip清华镜像源安装numpy包
pip uninstall numpy			      使用pip卸载numpy包

注：安装包时，可优先选择使用pip安装，若报错再选择conda安装。两者功能相同，conda权限更高，对版本要求更严格，会安装更多冗余的包。

清华源为国内镜像源，下载速度相比国外源快，相似的国内源还有以下：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

版权归本文所有，转载注明出处。

来源：qq_35789981

您可能感兴趣的内容:

物联沃分享整理
物联沃-IOTWORD物联网 » Python环境配置教程（超详细图文版）

代码收藏家 普通

分享到：

相关推荐

发表评论