我无法在Anaconda env

时间:2018-09-21 11:44:13

标签: python matplotlib pycharm anaconda jupyter-notebook

我有Anaconda(root的一部分)环境,并且我试图安装这两个库没有成功。我尝试过:

  • 通过Anaconda Navigator的环境工具安装库,其中包括 “遇到多个错误。”错误。我可以得到更多有关它的信息吗?我看到的选项没有多说。
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    “遇到多个错误。”

  • 使用Anaconda Navigator的应用程序的安装选项安装Jupyter时也出现相同的错误
  •   

    “遇到多个错误。”

  • 在环境所在的控制台和cd中分别安装conda install jupyterconda install matplotlib。控制台 进行了处理,并说两个库都已经 已安装。我在Anaconda Navigator的库列表中检查它,然后 它没有出现。
  •   

    (基本)C:\ Users ...> cd C:\ Users \ Alvaro \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow

         

    (基本)C:\ Users ... \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow> conda安装   matplotlib解决环境:完成

         

    已安装所有请求的软件包。

         

    (基本)C:\ Users \ Alvaro \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow> conda安装jupyter   解决环境:完成

         

    已安装所有请求的软件包。

  • 使用pip install jupyterpip install matplotlib进行安装,其结果与conda install选项相似。

    •   

      (基本)C:\ Users \ Alvaro \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow> pip install jupyter已满足要求:jupyter in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(1.0.0)要求   已经满意:笔记本在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(5.5.0)   已满足要求:qtconsole中   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(4.3.1)   已满足要求:jupyter-console中   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(5.2.0)   已经满足要求:nb转换为   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(5.3.1)   已满足要求:ipykernel在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(4.8.2)   已经满足要求:ipywidgets   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自jupyter)(7.2.1)   已经满足要求:jupyter-client> = 5.2.0 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (5.2.3)已满足要求:nbformat in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (4.4.0)需求已经满足:ipython-genutils在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (0.2.0)已满足要求:Send2Trash in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (1.5.0)已满足要求:traitlets> = 4.2.1 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (4.3.2)已满足要求:terminado> = 0.8.1 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (0.8.1)已满足要求:jinja2 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (2.10)已满足要求:jupyter-core> = 4.4.0 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (4.4.0)已满足要求:龙卷风> = 4 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (5.0.2)已满足要求:pyzmq> = 17 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自笔记本-> jupyter)   (17.0.0)需求已经满足:ipython in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   jupyter-console-> jupyter)(6.4.0)已满足要求:   prompt_toolkit <2.0.0,> = 1.0.0 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   jupyter-console-> jupyter)(1.0.15)已满足要求:   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的pygments(来自   jupyter-console-> jupyter)(2.2.0)已满足要求:   在c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中错误调解> = 0.7.4   (nbconvert-> jupyter)(0.8.3)已满足要求:   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的入口点> = 0.2.2   (来自nbconvert-> jupyter)(0.2.3)满足的要求:   在c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中漂白   nbconvert-> jupyter)(2.1.3)满足的要求:   pandocfilters> = 1.4.1在c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中   (来自nbconvert-> jupyter)(1.4.2)已满足要求:   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的testpath(来自   (nbconvert-> jupyter)(0.3.1)已满足要求:   小部件nbextension〜= 3.2.0 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自ipywidgets-> jupyter)   (3.2.1)已满足要求:python-dateutil> = 2.1 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   jupyter-client> = 5.2.0-> notebook-> jupyter)(2.7.3)已有要求   满意:jsonschema!= 2.5.0,> = 2.4 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   nbformat-> notebook-> jupyter)(2.6.0)满足的要求:   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的六个   traitlets> = 4.2.1-> notebook-> jupyter)(1.11.0)已经有要求   满意:c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的装饰器   (来自traitlets> = 4.2.1-> notebook-> jupyter)(4.3.0)已有要求   满意:MarkupSafe> = 0.23在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   jinja2-> notebook-> jupyter)(1.0)已满足要求:   C:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的setuptools> = 18.5   ipython-> jupyter-console-> jupyter)(39.1.0)已有要求   满意:simplegeneric> 0.8 in   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.8.1)已有要求   满意:c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的回调   (来自ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.1.0)已有要求   满意:c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的pickleshare   (来自ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.7.4)已有要求   满意:colorama; sys_platform ==“ win32”在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.3.9)的要求已经   满意:jedi> = 0.10在c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中   (来自ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.12.0)已有要求   满意:c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中的wcwidth   (来自prompt_toolkit <2.0.0,> = 1.0.0-> jupyter-console-> jupyter)(0.1.7)   已经满足的要求:   html5lib!= 1.0b1,!= 1.0b2,!= 1.0b3,!= 1.0b4,!= 1.0b5,!= 1.0b6,!= 1.0b7,!= 1.0b8,> = 0.99999999pre in c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   bleach-> nbconvert-> jupyter)(1.0.1)已满足要求:   parso> = 0.2.0,位于c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages中(来自   jedi> = 0.10-> ipython-> jupyter-console-> jupyter)(0.2.0)要求   已经满足:webencodings在   c:\ users \ alvaro \ anaconda3 \ lib \ site-packages(来自   html5lib!= 1.0b1,!= 1.0b2,!= 1.0b3,!= 1.0b4,!= 1.0b5,!= 1.0b6,!= 1.0b7,!= 1.0b8,> = 0.99999999pre->漂白剂-> nbconvert-> jupyter)   (0.5.1)分发1.21.8需要msgpack,未安装。   您正在使用pip版本10.0.1,但是版本18.0可用。   您应该考虑通过'python -m pip install --upgrade进行升级   点”命令。

  • 使用PyCharm进行安装,并具有其解释器设置的库安装功能。安装也会出错:

  •   

    安装软件包失败:安装软件包:发生错误。   详细信息...

我尝试成功安装其他库(例如,sympy),但是我没有通过Jupyter和Matplotlib来实现。

根环境具有此库,但是我不知道是否可以从那里导入。 我应该如何进行?

非常感谢您

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

此博客文章介绍了如何将jupyter安装到virtualenv中(免责声明:我自己没有提出): http://anbasile.github.io/programming/2017/06/25/jupyter-venv/

总结:

$ python -m venv projectname
$ source projectname/bin/activate
(venv) $ pip install ipykernel
(venv) $ ipython kernel install --user --name=projectname