conda create -n ak_test python=3.8.5
conda activate ak_test
pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com  --upgrade

2. jupyter中配置添加conda中的环境

第一个版本,配置稍微复杂点要为每个环境都操作一下:

  • 安装ipykernel
pip install ipykernel
  • 通过ipykernel为jupyter添加指定的环境
conda activate ak_test
python -m ipykernel install --name ak_test
  • 重新打开jupyter notebook,就可以看到刚添加的环境

第二个版本为,某些如 conda 4.6.7版本安装nb_conda可能有点问题 ,不行还是换前面的方法吧,我工作电脑上conda 4.10.3版本可以正常安装,但家里的电脑装conda 4.6.7版本的死活不行:

  • base环境下安装nb_conda
conda install nb_conda
  • 在环境ak_test中安装 jupyter
conda activate ak_test
pip install jupyter 
  • 重新安装pywin32模块

此时jupyter中kernel中已有环境Python [conda env:ak_test], 但可能 jupyter服务还无法起来,原因为import win32api失败 ,但此时检查环境ak_test中发现已有pywin32模块。 该问题第一个版本和第二个版本都会出现。

此时通过pip重新安装pywin32模块也会出现同样的问题。可能是模块路径出了问题。按下面操作可解决。

在ak_test环境中,cd 到Anaconda3\Scripts>目录下执行:

python pywin32_postinstall.py -install

注意此处python版本一定要是你环境ak_test中的python版本,比如在Anaconda3目录下执行时python会是你base环境中的版本,即使是你激活环境ak_test情况下。另外注意查看命令执行打印,如果提示你没有权限的话就需要在管理员模式下执行,我两台电脑配置情况不一样,一个貌似没在管理员模式下执行,另外一个是在管理员模式下才成功。

3. 使用

https://www.wenjiangs.com/doc/akshare-anaconda

1. 安装conda create -n ak_test python=3.8.5conda activate ak_testpip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --upgrade2. jupyter中配置添加conda中的环境第一个版本,配置稍微复杂点要为每个环境都操作一下为:安装ipykernelpip install
一. Anaconda 介绍 来源于百度百科: Anaconda 指的是一个开源的 Python 发行版本,其包含了 conda Python 等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包, Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以 使用 Mini conda 这个较小的发行版(仅包含 conda Python )。 anaconda 包括 Conda Python 以及一大堆 安装 好的工具包,比如:numpy、pandas等。Mini conda 包括 Conda Python conda 是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上 安装 不同版本的软件包及
国内 安装 - Python pip install a ksh are -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --upgrade 国内 安装 - Anaconda pip install a ksh are -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host
切换至清华镜像源 cmd 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ anaconda /pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ anaconda /pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 添加Pytorch 清华源(清华源针对pytorch有单独的源) cmd 输入: conda config --add channels ht
pip install a ksh are --upgrade pip install a ksh are -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --upgrade 如果您想为A kSh are做出贡献,请查阅 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/a ksh are/akdocker 运行AkDocker docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/a ksh are/akdocker python 测试AkDocker
前面给大家介绍了如何用Tushare获取A股股票数据,但是现在 使用 Tushare会受到积分限制,没有获得积分 使用 起来也麻烦。今天再给大家介绍一个免费的开源数据库A KSh are。 A KSh are 是基于 Python 的财经数据接口库, 目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具, 主要用于学术研究目的。其是从相对权威的财经数据网站获取的原始数据, 并通过利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证,
关于a ksh are报错 a ksh are是获取股票数据的第三方库,很多人 使用 cmd→pip install a ksh are之后导入库,发现会出现no module name a ksh are的报错,就像从来没有 安装 过这个库一样。那么是哪里出了问题呢? 虚拟环境 出了问题 导入a ksh are需要相应的环境 下载 anaconda 符地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ anaconda /archive/ Anaconda 3-2021.11-Windows-x86
conda 进入 conda 环境 conda create --name test python ==3.6.2创建一个 虚拟环境 conda info -e查看建立的 conda 环境 conda activate test打开test conda 环境 conda 环境下的 mkdir 临时 使用 : 可以在 使用 pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1 pip install -i https
A KSh are 是基于 Python 的财经数据接口库, 目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具, 主要用于学术研究目的。 GitHub 网址: https://github.com/akfamily/a ksh are 2、为什么要是 python 37版本? 因为37版本以上的 python 会存在各种 安装 库报错问题。 如果你不是 python 37,抓紧卸载,否则你后面的路会很难走。(下载 安装 包找老师要) 3、 安装 python 37一定要以管理员身份打开! 3-1、此处特别强调【以管理员方式运行】文件 右键以管理员身份打开: ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/ecb90e21817c4a0fba3
3. 在左侧的菜单 ,选择“Project:(你的项目名称)”,然后选择“Project Interpreter”。 4. 在右侧窗格 ,点击“Add”图标,选择“ Conda Environment”。 5. 在“Create Conda Environment”对话框 指定环境的名称以及 Python 版本,然后点击“OK”按钮。 6. 返回到“Project Interpreter”窗格,新的环境应该已经添加到列表 。选择它,并点击“OK”按钮。 现在你已经成功 配置 了一个 Anaconda 虚拟环境 ,可以在该环境 运行你的 Python 项目。如果需要 安装 特定的 Python 包,可以 使用 Anaconda 的命令行工具,例如 conda 、pip等工具在该 虚拟环境 进行 安装 操作。 CSDN-Ada助手: 非常感谢您在CSDN上分享您的博客“loss_based_bwe_v2简单分析”。您的文章非常有技术含量,我们非常期待您的下一篇博客。建议您可以撰写一篇关于“WebRTC音频/视频传输优化”的技术博文,介绍音频/视频传输的实现原理、卡顿优化以及音频/视频质量的提升等相关技术内容,相信会得到更多用户的关注和认可。期待您的作品! 为了方便博主创作,提高生产力,CSDN上线了AI写作助手功能,就在创作编辑器右侧哦~(https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog_comment_recall )诚邀您来加入测评,到此(https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10450&utm_source=blog_comment_recall)发布测评文章即可获得「话题勋章」,同时还有机会拿定制奖牌。 loss_based_bwe_v2简单分析 感觉这里可能是有点问题的,应该是需要对inherent_loss求偏导数才对,这样GetDerivatives中求一阶二阶偏导数的式子就需要略微改变一下