anaconda

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我遇到了一大堆使用numba的错误。具有讽刺意味的是，错误发生后会打印正确的结果。我使用的是最新的蟒蛇Python和安装numba与 conda install numba 一次在Ubuntu 13，64位，而且还蟒蛇64位和64位与蟒蛇的32位版本的Windows。我想执行的脚本是： # -*- coding: utf-8 -*- import math from numba impor

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使用Numba时，将LLVM IR调试输出静音？

我想在我们的内部客户端库之一中使用Numba，但是每次我的代码JITs都会有LLVM IR代码的调试转储。在Numba或LLVM中有一个设置可以改变，以便将这些东西消除：http://i.imgur.com/Vkankxe.png？谢谢。

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启用来自Anaconda的IPython qtconsole的Gnome/GTK集成

在我的Debian测试系统上全新安装Anaconda时，Anaconda的IPython Qtconsole与Debian的Qtconsole（见下文）相比在Gnome3桌面上运行时表现不佳。其他基于Qt的图形用户界面（如matplotlib窗口）也受到影响。我怀疑来自Anaconda的PySide Qt绑定未正确配置为使用系统的Gnome/Gtk主题作为Debian的Qt。特别是，默认的字体大

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不能安装安装了anaconda的模块

不久前我安装了anaconda。后来我安装了django。 Django是我可以成功安装并且没有错误地运行的第一个程序。我只是试图安装mysqldb下列要求： sudo apt-get install python-mysqldb ，它给了以下消息：如果我运行一个django应用程序配置有mysql后端我得到 Reading package lists... Done Building d

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Anaconda：无法导入pylab

我无法使用Anaconda（Linux 64位）的最新版本import pylab。其他包似乎工作正常。（注：我没有sudo访问） In [1]: import pylab as pl --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback

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py2exe - 没有一个系统模块“pywintypes”

我想一个简单的Python脚本转换成Windows可执行文件。我的setup.py脚本是： from distutils.core import setup import py2exe setup( name = "Simple Script", options = { "py2exe": { "dll_excludes" : ["libmmd.d

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Numba中的稀疏矩阵

我希望使用Numba（http://numba.pydata.org/）加快我的机器学习算法（用Python编写）。请注意，该算法将稀疏矩阵作为其输入数据。在我的纯Python实现中，我使用了Scipy的csr_matrix和相关类，但显然它与Numba的JIT编译器不兼容。我也创建了我自己的自定义类来实现稀疏矩阵（基本上是（index，value）对列表的列表），但它又与Numba不兼容（即，我

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在Ipython笔记本中导入软件包

当我尝试将BeautifulSoup导入IPython Notebook时，出现错误消息：ImportError: No module named BeautifulSoup。该软件包已安装并在IDLE中完美工作。当我检查系统版本时，它返回2.7.5 |Anaconda 1.7.0 (64-bit)| (default, Jul 1 2013, 12:37:52) [MSC v.1500 64 b

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如何在Windows上使用Anaconda安装ipdb？

我已经安装了Python 2.7，但我想尝试IPython，所以我按照ipython网站上的建议通过Anaconda安装了IPython（尽管不确定这样做的优缺点）。现在我想用ipdb调试器。我想我需要确保它安装在蟒蛇的Anaconda版本下，而不是普通的python。我该如何安装？一般来说，如果我想在Anaconda下安装一些任意的python模块，我该怎么做？

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Numba元组切片问题 - 例外整数

任何人都可以帮助我理解为什么下面的代码使用Numba给我一个错误？我什么都看不到，说明文档中为什么这是行不通的：http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/index.html import numpy as np from numba import autojit @autojit def foo(arr): # works fine