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Ubuntu22.04 安装Annaconda步骤基础命令使用pycharm使用anaconda_ubuntu22安装conda

作者：繁依Fanyi0 | 2024-04-11 00:58:10

踩

ubuntu22安装conda

安装方式分为手动安装与curl下载安装包安装

前言

一、介绍curl下载安装包（五步）

①升级系统权限

②安装curl 包

③准备Anaconda Installer

④下载安装Anaconda 在ubuntu 22.04上

⑤激活设置环境

⑥验证Anaconda 是否安装成功

附加：怎么从ubuntu22.04上移除Anaconda

二、conda的基础使用

1.环境管理

2.包管理

三、pycharm使用anaconda环境

STEP 1: 创建新的环境

STEP 2: 安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境

STEP 3: 设置pycharm

安装

一、下载Anaconda package

curl下载安装包

①升级系统权限(CTRL+ALT+T打开终端)

sudo apt update

②安装curl 包

sudo apt install curl -y

③准备Anaconda Installer

1、转换目前工作目录到/tmp

cd /tmp

2、curl 安装Anaconda installer script

curl --output anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

④下载安装Anaconda 在ubuntu 22.04上

bash anaconda.sh

会出现Anacoda 安装说明书一直按 Enter

Please answer 'yes' or 'no':

>>>yes

Anaconda3 will now be installed into this location:

/home/xxxx/anaconda3

- Press ENTER to confirm the location

- Press CTRL-C to abort the installation

- Or specify a different location below

[/home/xxxx/anaconda3] >>>

Preparing transaction: done

Executing transaction: |

Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex.

More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex

For example:

$ conda install scikit-learn-intelex

$ python -m sklearnex my_application.py

done

installation finished.

Do you wish the installer to initialize Anaconda3

by running conda init? [yes|no] [no]

>>> yes

no change /home/xxxx/anaconda3/condabin/conda no change /home/xxxx/anaconda3/bin/conda no change /home/xxxx/anaconda3/bin/conda-env no change /home/xxxx/anaconda3/bin/activate no change /home/xxxx/anaconda3/bin/deactivate no change /home/xxxx/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh no change /home/xxxx/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish no change /home/xxxx/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1 no change /home/xxxx/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1 no change /home/xxxx/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/xontrib/conda.xsh no change /home/xxxx/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh modified /home/xxxx/.zshrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,

set the auto_activate_base parameter to false:

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Anaconda3! ========================================================================= Working with Python and Jupyter is a breeze in DataSpell.

It is an IDE designed for exploratory data analysis and ML. Get better data insights with DataSpell.

DataSpell for Anaconda is available at: https://www.anaconda.com/dataspell

重新打开一个命令行(terminal)直接就进入了conda的base环境，如下

(bash)/home/xxxx:$

1、conda 的基础环境在启动时不被激活，请将 auto_activate_base 参数设置为 false

conda config --set auto_activate_base false

（重启一下命令行才能生效）

2、进入conda的base基础环境

conda activate bae

⑤激活设置环境

二选一

使用默认shell:

# 默认是bash配置文件

source ~/.bashrc

使用zsh:

#如果更换成了zsh配置文件

source ~/.zshrc

⑥验证Anaconda 是否安装成功

conda list

conda --version

conda 4.12.0

成功

怎么从ubuntu22.04上移除Anaconda

rm -rf ~/anaconda3

二、conda的基础使用

1.环境管理

代码如下（示例）：


# 1.查看conda的版本号
conda --version
# 2.查看虚拟环境列表
conda info --envs
# 3.创建虚拟环境并指定python的版本号为3.8
conda create -n virtualname pip python=3.9
# 4.激活虚拟环境
conda activate virtualname
# 5.退出虚拟环境
conda deactivate
# 6.删除虚拟环境
conda remove --name virtualname --all

2.包管理

代码如下（示例）：


# 1.安装包
conda install PackageName
# 2.安装多个包
conda install name1 name2 ...
# 3.安装包并指定版本号
conda install PackageName=版本号
# 4.卸载包
conda remove PackageName
# 5.更新包
conda update PackageName
# 6.更新环境中的所有包
conda update --all
# 7.列出已安装的包
conda list
# 8.搜寻包
conda search PackageName

三、pycharm使用anaconda环境

STEP 1: 创建新的环境

conda create --name <env_name> <package_names>

<env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
<package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

① 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 python=3.9 和版本号的形式执行。
如： conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“pytorch”的环境，环境中安装版本为2.7的python。
② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名即可。
如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“pytorch”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas库。
--name 同样可以替换为 -n 。

在命令行中输入下列指令创建虚拟环境:

conda create -n pytorch1.12  python==3.9

其中 pytorch为本次创建的虚拟环境的名称，1.12为创建的pytorch虚拟环境的版本：


Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done
 
 
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.12.0
  latest version: 22.9.0
 
Please update conda by running
 
    $ conda update -n base -c defaults conda
 
 
 
## Package Plan ##
 
  environment location: /home/xxxx/anaconda3/envs/pytorch
 
 
  added / updated specs:
    - numpy
    - python==3.9
 
The following packages will be downloaded:
 
    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    _openmp_mutex-5.1          |            1_gnu          21 KB
    ca-certificates-2022.07.19 |       h06a4308_0         124 KB
    certifi-2022.9.24          |   py39h06a4308_0         154 KB
    ld_impl_linux-64-2.38      |       h1181459_1         654 KB
    libgcc-ng-11.2.0           |       h1234567_1         5.3 MB
    libgomp-11.2.0             |       h1234567_1         474 KB
    libstdcxx-ng-11.2.0        |       h1234567_1         4.7 MB
    ncurses-6.3                |       h5eee18b_3         781 KB
    numpy-1.23.1               |   py39h6c91a56_0          11 KB
    numpy-base-1.23.1          |   py39ha15fc14_0         5.6 MB
    openssl-1.1.1q             |       h7f8727e_0         2.5 MB
    pip-22.2.2                 |   py39h06a4308_0         2.3 MB
    python-3.9.0               |       hdb3f193_2        18.1 MB
    setuptools-63.4.1          |   py39h06a4308_0         1.1 MB
    sqlite-3.39.3              |       h5082296_0         1.1 MB
    tk-8.6.12                  |       h1ccaba5_0         3.0 MB
    tzdata-2022c               |       h04d1e81_0         107 KB
    xz-5.2.6                   |       h5eee18b_0         394 KB
    zlib-1.2.12                |       h5eee18b_3         103 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        46.5 MB
Proceed ([y]/n)? y
 
Downloading and Extracting Packages
tzdata-2022c         | 107 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
numpy-base-1.23.1    | 5.6 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
zlib-1.2.12          | 103 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
_openmp_mutex-5.1    | 21 KB     | ################################################################################################################################################################# | 100% 
python-3.9.0         | 18.1 MB   | ################################################################################################################################################################# | 100% 
sqlite-3.39.3        | 1.1 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
libgcc-ng-11.2.0     | 5.3 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
pip-22.2.2           | 2.3 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
tk-8.6.12            | 3.0 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
ncurses-6.3          | 781 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
xz-5.2.6             | 394 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
numpy-1.23.1         | 11 KB     | ################################################################################################################################################################# | 100% 
libstdcxx-ng-11.2.0  | 4.7 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
libgomp-11.2.0       | 474 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
setuptools-63.4.1    | 1.1 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
ld_impl_linux-64-2.3 | 654 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
ca-certificates-2022 | 124 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
certifi-2022.9.24    | 154 KB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
openssl-1.1.1q       | 2.5 MB    | ################################################################################################################################################################# | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate pytorch
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

STEP 2: 安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境

conda activate pytorch

创建完成后，在Anaconda的安装目录的envs文件夹下，会生成刚刚创建的虚拟环境名称的文件夹。

STEP 3: 设置pycharm

然后我们打开pycharm，选择对应的conda环境。

选择‘’Add new Interpreter”添加刚才建立的虚拟环境。
选择“conda environment”,点击“Interpreter”,填写“/home/xxxx/anaconda3/env/bin/python3.9”

参考笔记：Ubuntu22.04 安装Annaconda步骤、conda基础使用和pycharm使用anaconda (xjx100.cn)

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