anaconda numpy降级

要在Anaconda中降级NumPy，您可以按照以下步骤操作：

1. 打开Anaconda Prompt或终端（对于Mac和Linux用户）。

2. 创建一个新的环境（可选）：如果您希望在降级NumPy的同时保留原始环境，可以创建一个新的环境。使用以下命令创建一个新的环境（例如名为"myenv"）：

conda create --name myenv

然后，激活新环境：

conda activate myenv

3. 确定要降级的NumPy版本：确定您想要降级至的具体NumPy版本号。您可以在NumPy的官方文档或Anaconda仓库中找到可用的版本列表。

4. 降级NumPy：使用以下命令降级NumPy至特定版本（例如1.18.5）：

conda install numpy=1.18.5

如果您在步骤2中创建了新环境，请确保在新环境中执行此命令。

5. 验证安装：安装完成后，您可以使用以下命令验证NumPy版本：

python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

确保输出的版本号与您想要的降级版本相匹配。

通过执行上述步骤，您应该能够成功在Anaconda中降级NumPy版本。请注意，降级NumPy可能会影响依赖于NumPy的其他软件包，因此请谨慎操作。

相关问题

anaconda python3.8降级3.7

### 回答1：
要将Anaconda中的Python 3.8降级到3.7，可以按照以下步骤操作：

1. 打开Anaconda Prompt（或者在命令行中进入Anaconda的环境）。

2. 输入以下命令，创建一个新的虚拟环境并安装Python 3.7：

   conda create -n py37 python=3.7

3. 激活新的虚拟环境：

   conda activate py37

4. 确认Python版本已经降级到3.7：

   python --version

如果显示的版本是3.7.x，则说明降级成功。

5. 如果需要的话，可以安装其他需要的包，例如：

   conda install numpy pandas matplotlib

这将安装NumPy、Pandas和Matplotlib等常用的数据分析包。

6. 当需要退出虚拟环境时，可以使用以下命令：

   conda deactivate

这将退出当前的虚拟环境，回到默认的Anaconda环境。

### 回答2：
Anaconda是一个流行的Python发行版，当前最新版本是Python3.8。有时，某些应用程序或项目需要使用Python3.7而不是Python3.8。在这种情况下，你可能需要将Anaconda 从Python3.8降级到Python3.7。下面是详细的步骤：

第一步：检查Python版本

在开始之前，我们需要确定当前的Python版本。打开Anaconda Navigator并单击“环境”，你将看到一个名为“base (root)”的环境，其版本可能为Python3.8或更高版本。单击下拉箭头并选择“Open Terminal”，这将在终端中打开当前环境的命令行。

在命令行中，键入以下命令：

python --version

这将显示当前Python版本（例如Python 3.8.5）。现在我们可以继续降级过程。

第二步：创建一个新的环境

我们将创建一个新的Anaconda环境并将其降级到Python3.7。打开终端并键入以下命令：

conda create --name py37 python=3.7

这将创建一个名为py37的新环境，并将其版本设置为3.7。这可能需要一点时间，具体时间取决于您的计算机性能和网络速度。

第三步：激活新环境

我们现在需要激活新的Anaconda环境。在终端中，键入以下命令：

conda activate py37

这将激活py37环境。现在，我们可以通过键入以下命令来验证Python版本：

python --version

此时应显示Python3.7.x版本。

第四步：安装必要的包

在新环境中安装必要的包以便使用。在终端中，键入以下命令来安装所需的软件包：

conda install jupyter pandas matplotlib

这将安装Jupyter Notebooks、Pandas和Matplotlib。您可以根据需要安装其他软件包。

第五步：将旧环境保存到文件并删除

我们现在需要将旧环境保存到文件以便以后使用。键入以下命令以将旧环境保存到文件：

conda env export --name base > base.yml

将旧环境保存到文件后，我们可以删除它。键入以下命令：

conda remove --name base --all

此命令将删除名为“base”的环境及其所有包。

第六步：使用新环境

我们需要在新环境中工作。在终端中，键入以下命令：

jupyter notebook

这将在当前的浏览器窗口中打开Jupyter Notebook。从此，您可以使用新的Anaconda环境（Python3.7）进行编程。

以上是Anaconda Python3.8降级到3.7的步骤。可以遵循这些步骤将Anaconda降级到另一个Python版本，只需更改Python版本号即可。此步骤也适用于其他Python发行版。

### 回答3：
Anaconda是一款流行的开源数据科学平台，其包含大量的科学计算和数据分析工具。Anaconda的python版本管理功能十分强大，可以通过简单的操作实现python版本的切换和管理。如果要将Anaconda的python版本从3.8降级到3.7，则可以按照以下步骤进行操作：

第一步：安装anaconda-navigator

进入anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/individual），下载并安装anaconda-navigator。

第二步：创建一个新的虚拟环境

在anaconda-navigator中，选择Environments → Create，创建一个新的虚拟环境。

第三步：选择要降级的python版本

在创建新虚拟环境时，可以选择python的版本。选择python 3.7版本作为新虚拟环境的默认版本。

第四步：激活虚拟环境

在anaconda-navigator中，选择Environments → 点击新虚拟环境 → 点击play按钮，激活该虚拟环境。

第五步：验证虚拟环境是否成功

在启动虚拟环境后，打开终端，输入python，然后按下回车。如果成功地进入了新的python环境，则说明降级python版本成功。

总结

anaconda-python版本降级操作并不复杂，只需通过anaconda-navigator简单的操作即可轻松完成。降级成功后，可以使用新的python环境进行数据科学的开发和分析工作。不过要注意的是，降级前需备份好原先的数据和文件，以免出现不可预测的问题。

使用pip install numpy==1.20时候出现报错，有啥影响吗？我是因为numba和numpy不兼容才降级numpy版本的：Collecting numpy==1.20 Downloading numpy-1.20.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (13.7 MB) Installing collected packages: numpy Attempting uninstall: numpy Found existing installation: numpy 1.22.4 Uninstalling numpy-1.22.4: Successfully uninstalled numpy-1.22.4 Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'G:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\~umpy\\.libs\\libopenblas.EL2C6PLE4ZYW3ECEVIV3OXXGRN2NRFM2.gfortran-win_amd64.dll' Consider using the `--user` option or check the permissions.

这个报错是由于您在Windows系统上尝试级NumPy时，安装程序无法删除现有的NumPy版本导致的。这可能是因为权限问题，您可以尝试以下解决方法：

1. 使用管理员权限运行命令提示符：以管理员身份运行命令提示符可能会解决权限问题。在开始菜单中找到“命令提示符”（或“PowerShell”），右键单击它并选择“以管理员身份运行”。

2. 使用`--user`选项安装：尝试使用`--user`选项来安装NumPy 1.20。这将在您的用户目录下安装NumPy，而不是全局安装。使用以下命令：

pip install --user numpy==1.20

3. 手动删除现有的NumPy文件：如果尝试上述方法仍然不起作用，您可以手动删除现有的NumPy文件。找到`G:\Anaconda\Lib\site-packages\numpy`目录，并删除其中所有与NumPy相关的文件和文件夹。然后再尝试安装NumPy 1.20。

请注意，在执行任何更改之前，请确保备份您的代码和环境，以防出现意外问题。选择适合您的情况的解决方案，并根据需要进行调整。希望能帮到您！