PackagesNotFoundError: Następujące pakiety nie są dostępne z bieżących kanałów:

Jestem trochę nowy w Pythonie. Używałem go w wielu projektach, ale tak naprawdę nie musiałem odchodzić od standardowej konfiguracji. Próbuję zainstalować kilka nowych pakietów, aby uzyskać dostęp do funkcji niezbędnych do pracy na uczelni. Kiedy próbuję zainstalować, otrzymuję następujące informacje:

(base) C:\Anaconda2\Jupyter>conda install -c python-control -c cyclus slycot control
Solving environment: failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

  - slycot
  - control

Current channels:

  - https://conda.anaconda.org/python-control/win-64
  - https://conda.anaconda.org/python-control/noarch
  - https://conda.anaconda.org/cyclus/win-64

...

I kilka innych kanałów podobnych do tego powyżej.

Szukałem rozwiązania, ale nie znalazłem nic konkretnego. Widziałem, że może to być problem z systemem Windows, na którym go używam. Wcześniej nie mam pojęcia, co się dzieje.

Pamiętaj, że tak naprawdę nie rozumiem, jak działają kanały i pakiety, więc każdy wgląd w tę sprawę też byłby świetny.

Spróbuj dodać Conda-kuźni kanał do listy kanałów z tym poleceniem:
conda config --append channels conda-forge. Mówi Conda, aby podczas wyszukiwania pakietów szukał również kanału Conda-Forge . Następnie możesz po prostu zainstalować dwa pakiety za pomocą conda install slycot control.

Kanały są w zasadzie serwerami, na których ludzie mogą hostować pakiety, a społeczność Conda-Forge jest zwykle dobrym miejscem do rozpoczęcia, gdy pakiety nie są dostępne za pośrednictwem standardowych kanałów. Sprawdziłem i wydaje się, że są tam dostępne slycot i control .

Czy próbowałeś:

pip install <package>

lub

conda install -c conda-forge <package>

Dzięki, Max S. conda-forge też dla mnie pracował.

scikit-learn na Notatniku Anaconda-Jupyter.

Uaktualniam scikit-learn z wersji 0.19.1 do 0.19.2 w anaconda zainstalowanej na Ubuntu na wystąpieniu maszyny wirtualnej Google:

Uruchom następujące polecenia w terminalu:

Najpierw sprawdź dostępne pakiety z wersjami

conda list    

Wyświetli pakiety i ich zainstalowane wersje na wyjściu:

scikit-learn              0.19.1           py36hedc7406_0  

Uaktualnij do wersji 0.19.2 z lipca 2018 r.

conda config --append channels conda-forge
conda install scikit-learn=0.19.2

Teraz sprawdź wersję zainstalowaną poprawnie, czy nie?

conda list 

Wynik to:

scikit-learn              0.19.2          py36_blas_openblasha84fab4_201  [blas_openblas]  conda-forge

Uwaga: nie używaj polecenia pip, jeśli używasz programu Anaconda lub Miniconda

Próbowałem następujących poleceń:

!conda update conda 
!pip install -U scikit-learn

Zainstaluje wymagane pakiety, które również pojawią się w, conda listale przy próbie zaimportowania tego pakietu nie będą działać.

Na stronie http://scikit-learn.org/stable/install.html jest napisane jako: Ostrzeżenie Aby zaktualizować lub odinstalować scikit-learn zainstalowany z Anacondą lub condą, nie powinieneś używać pip.

Próbowałem zainstalować pakiet fancyimpute do przypisania, ale nie miałem szczęścia. Ale kiedy wypróbowałem poniższe polecenia, zostało zainstalowane: Polecenia:

conda update conda
conda update anaconda
pip install fancyimpute 

(tutaj próbowałem wydać polecenie conda install fancyimpute, które nie zadziałało)

Nawet ja miałem ten sam problem, ale rozwiązałem go przez

conda install -c conda-forge pysoundfile

podczas importowania

import soundfile 

Jeśli Twoje podstawowe środowisko Conda jest aktywne ...

• w takim przypadku „(podstawa)” będzie najprawdopodobniej pokazywana na początku lub w wierszu poleceń terminala.

... a pip jest zainstalowany w twoim środowisku podstawowym ...

• który to jest: $ conda list | grep pip

... następnie zainstaluj nieznaleziony pakiet po prostu przez $ pip install <packagename>

Możliwe, że Twoje kanały Condas wymagają budzenia ... z

conda update --all

U mnie to zadziałało. Więcej informacji: https://www.anaconda.com/keeping-anaconda-date/

Sama Conda zawiera dość szczegółowe wskazówki dotyczące instalowania pakietów innych niż Conda. Szczegóły można znaleźć tutaj: https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-pkgs.html

Podstawową ideą jest użycie conda-forge. Jeśli to nie zadziała, aktywuj środowisko i użyj pip.