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https://ipython.org/install.html

Installing IPython

There are multiple ways of installing IPython. This page contains simplified installation instructions that should work for most users. Our official documentation contains more detailed instructions for manual installation targeted at advanced users and developers.

If you are looking for installation documentation for the notebook and/or qtconsole, those are now part of Jupyter.

I already have Python

If you already have Python installed and are familiar with installing packages, you can get IPython with pip:

pip install ipython

I am getting started with Python

For new users who want to install a full Python environment for scientific computing and data science, we suggest installing the Anaconda or Canopy Python distributions, which provide Python, IPython and all of its dependences as well as a complete set of open source packages for scientific computing and data science.

  1. Download and install Continuum’s Anaconda or the free edition of Enthought’s Canopy.
  2. Update IPython to the current version using the Terminal:

Anaconda:

conda update conda
conda update ipython

https://pypi.org/project/ipython/

 

ipython

IPython: Productive Interactive Computing

pypi.org

 pip install sympy

https://pypi.org/project/sympy/

 

sympy

Computer algebra system (CAS) in Python

pypi.org

 

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[python] 스파이더, https://www.spyder-ide.org/

 

Home — Spyder IDE

Download Ready to give Spyder a try? Let's get started! Want to join the community of scientists, engineers and analysts all around the world using Spyder? Click the button below to download the suggested installer for your platform. We offer standalone in

www.spyder-ide.org

 

https://wikidocs.net/15313

 

1.2.2 Spyder

Spyder는 Anaconda 배포본에 포함되어 있는 IDE이다. 에디터와 콘솔을 지원하기 때문에 위의 작업을 편하기 수행할 수 있다. 또한, 프로젝트, 디버깅, 헬프, 변수 보…

wikidocs.net

https://docs.spyder-ide.org/current/quickstart.html

 

Quickstart — Spyder 5 documentation

 

docs.spyder-ide.org

 

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python, anaconda 가상환경에서 파이썬 버전 확인 및 변경

 

VScode에서 인터프리터 연결이 제대로 안될때. 버전이 낮아서 인터프리터 실행못할때 확인 필요

 

가상환경이름을 p_pygame  이라고 가정하고.

 

0. conda  activate (가상환경명) : 가상환경 실행.

1. python -V : 파이썬 버전 확인.

2. conda search python : 사용 가능한 python list 확인.

3. conda install python=x.x.x : 입력 버전으로 파이썬 버전이 변경됨.

4. conda deactivate

5. conda activate p_pygame   : 가상환경 실행.

6. python -V : 변경된 파이썬 버전을 확인할 수 있음.

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아나콘다 다운로드 및 설치

 

가상환경 들어가서 pip update 필요하다. 

conda update pip

현재 (base) 환경에서 사용중인 파이썬 버전을 확인하려면 다음 명령을 실행합니다.

PIP는 Python Package Index (PyPI) 저장소로부터 패키지를 다운받아 설치 및 관리해주는 패키지 매니저 입니다. pip install [패키지 이름]의 형태로 패키지를 설치하면 됩니다.
Pip를 최신 버전으로 업그레이드 하려면 다음 명령을 실행합니다.
(base) PS D:\_py_project> python --version

(base) PS D:\_py_project> python -m pip install --upgrade pip

아나콘다 패키지 업데이트

(base) C:\Users\사용자계정>conda -–version

(base) C:\Users\사용자계정>conda update --all

 

pygame :  https://www.pygame.org/wiki/GettingStarted

 

GettingStarted - pygame wiki

Pygame Installation Pygame requires Python; if you don't already have it, you can download it from python.org. It's recommended to run the latest python version, because it's usually faster and has better features than the older ones. Bear in mind that pyg

www.pygame.org

 

아나콘다 설치 모르겠으면 기본 설치로~ https://docs.python.org/3/using/windows.html#installation-steps

 

4. Using Python on Windows

This document aims to give an overview of Windows-specific behaviour you should know about when using Python on Microsoft Windows. Unlike most Unix systems and services, Windows does not include a ...

docs.python.org

 

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가상환경(virtualenv)은 여러 개의 파이썬 프로젝트가 하나의 컴퓨터에서 충동을 일으키지 않고 존재할 수 있도록 해줍니다. virtualenv는 각 프로그램별로 완전히 독립적인 가상의 환경을 만들어서 각 프로그램별로 라이브러리 모듈등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
왜 가상 환경을 만들어서 작업을 진행할까? 한마디로 요약하자면 "독립적인 작업환경에서 작업할 수 있다." 로 말할 수 있습니다.
프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리, 패키지를 다운로드하여서 사용하게 됩니다. 그러다 보면 각 라이브러리들끼리 충돌을 일으키는 문제를 발생시키는 경우가 있습니다. 또는, 특정 버전과 호환하는 경우가 생겨서 최신 버전과 이전 버전 중 선택해야 하는 상황이 발생됩니다. 가상환경은 각 프로그램별로 라이브러리 모듈 등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
 
다음 명령어를 통해 가상환경이 만들어 집니다.
 
>conda create -n <환경명> python=<버전(ex:3.5이나 3.7 등)>
 
본 교재의 모든 예제들은 다음과 같은 명령으로 만들어 실행하도록 합니다. 본인 스스로 가상 환경을 관리할 수 있다면 다른 이름을 사용해도 관계없습니다.
 
>conda create -n koreait python=3.7
 
- koreait 은 가상환경 이름을 의미합니다.
- python=3.7 는 파이썬 3.7 환경으로 가상환경을 만들어라 하는 것 입니다. 다른 패키지들과의 호환성을 위해 본 교재는 파이썬 3.7를 사용합니다.
- numpy ~ statsmodels : 사용해야 할 라이브러리들을 지정할 수 있습니다. 필요시 pip install 을 사용하여 개별적으로 설치 할 수도 있습니다.
위의 명령을 실행하면 "c:\users\사용자계정\anaconda3\env\koreait" 라는 디렉토리가 생성되면서 그 안에 필요한 것들을 설치하겠냐고 묻게 됩니다. 당연히 "y" 를 눌러서 설치를 합니다.
내가 제대로 환경을 만들었는지 다음 명령을 실행하여 확인합니다.
>conda env list
내가 만든 환경이 리스트에 존재한다면 성공적으로 만들어 진 것입니다.
이후에 가상환경을 활성화하고 싶으면 activate 명령어로 해당 가상환경을 활성화합니다.
activate 가상환경명 혹은 conda activate 가상환경명
>conda activate koreait
>activate koreait
(base)표시가 (koreait) 으로 변경되었음을 볼 수 있습니다.
비활성화 시키고 싶으면 koreait 이 활성화되어 있는 상태에서
>deactivate 혹은 >conda deactivate
라고 해 주면 됩니다.
가상 환경을 제거하고 싶으면 아나콘다 터미널에서 (base)환경을 확인하고 다음을 입력한 후 실행하면 됩니다.
>conda remove -n name --all
만들어진 koreait 환경을 제거하고 다시 설치하고 싶다면 다음 명령으로 가상환경을 제거하고 다시 만들어 주시면 됩니다.
(base)>conda remove -n koreait --all
Anaconda Prompt에서 (koreait )이 표시되어 있다면 deactivate 를 입력하여 (base)환경으로 돌아옵니다. (base) 환경에서 python --version 을 실행해 봅니다. 그리고 “conda activate koreait ” 명령으로 가상환경 (koreait )을 활성화시킨 후 python --version 을 실행해 봅니다. (base) 환경에서 파이썬 버전은 3.7.2 이고 (koreait ) 환경에서 파이썬 버전은 3.5.6 이 적용됨을 확인할 수 있습니다.
가상환경 (koreait )에서 파이썬이 제대로 동작하는지 “Hello Workd” 예제를 사용하여 확인해 보자.
Anaconda Prompt에서 (koreait ) 환경에서 “python”을 입력합니다.
>>> 표시가 나타나면 print(“Hello World”) 를 입력하고 엔터를 누릅니다.
 
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프로젝트 가상공간에 들어가서

> conda install -c anaconda networks

 

https://pypi.org/project/networkx/

 

networkx

Python package for creating and manipulating graphs and networks

pypi.org

Installers  - https://anaconda.org/anaconda/networkx

conda install 

  •  linux-ppc64le  v2.2
  •  linux-64  v2.2
  •  win-32  v2.2
  •    noarch  v2.6.3
  •  osx-64  v2.2
  •  linux-32  v2.2
  •  win-64  v2.2
To install this package with conda run:
conda install -c anaconda networkx
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