


Pourquoi « conda : commande introuvable » apparaît-il sur mon système Linux ?
Dépannage de l'exécution de Conda sous Linux
Vous rencontrez l'erreur « conda : commande introuvable » lorsque vous tentez d'installer Python v3.3 à l'aide de conda. Le problème sous-jacent est que conda n'est pas accessible depuis votre ligne de commande.
Pour résoudre ce problème, suivez ces étapes sur votre système Linux :
-
Option 1 : Ajoutez l'exécutable conda à votre chemin système.
Pour Anaconda 2 :
export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
Pour Anaconda 3 :
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
Pour Anaconda 4 :
Utilisez l'invite Anaconda. -
Option 2 : Activez votre Anaconda environnement.
conda activate myenv
Où "myenv" est le nom de votre environnement Anaconda.
Une fois que vous avez ajouté conda à votre chemin ou activé votre environnement Anaconda, vérifiez qu'il fonctionne en exécutant :
conda --version
Si la commande réussit, conda est correctement installé et accessible sur votre système. Vous devriez maintenant pouvoir utiliser conda pour installer Python v3.3 ou tout autre package.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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