技術標籤：自然語言處理python

NLP第一天：解決環境問題

• 一、Python，Anaconda，Pycharm，Jupyter
• 二、檢視Anaconda都安裝了哪些包
• 三、pandas升級、pip升級

一、Python，Anaconda，Pycharm，Jupyter

簡單地說，Python於Anaconda像是小巫見大巫，但是它們之間的包並不共享。

二、檢視Anaconda都安裝了哪些包

Anaconda Prompt (Anaconda3) 彈出工作框，輸入pip list或conda list，即可看到所有已經帶的包 。

然而，pip list或conda list究竟有何區別呢？
由於conda具有多環境管理的功能，比如你有多個專案分別使用的是python2和python3，或者你需要安裝兩個不同版本的包。conda實行的是集中管理，在不同環境下，同一個包不需要重新安裝。而pip會在不同環境下所在路徑不同而重複安裝。在檢視包的時候，會出現conda數量 > pip數量的情況，這是由於在當前環境下pip list只列舉出當前包list。

三、pandas升級、pip升級

在Anaconda prompt中，分別輸入下面程式碼可檢視、解除安裝和安裝包：

pip show pandas
pip uninstall pandas
pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

順便給pip也升個級：

python -m pip install --upgrade pip

為了省事，也可以更新所有的包：

conda update --all
 

當然，這需要等待很長時間…
我今天本來是隻需要升級pandas、numpy、matplotlib、sklearn基本就可以解決問題的，但出於強迫症的本能讓我直接all了一下。當然，如果你願意和我一樣，趁機活動活動身體，抹抹灰塵、泡杯coffee、再拿起新買的書邊讀邊等待，這也是不錯的選擇！對了，還可以做一件事，就是寫這篇blog！

2021年2月1日星期一