• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Instalación de varias versiones de Python en Anaconda

Anaconda, YouTube

mayo 16, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Anaconda

La existencia de dos versiones de Python, la 2.x y la 3.x, incompatibles entre sí genera que muchas veces no encontremos con librerías que no son compatibles con nuestra versión. En caso de que tengamos este problema es una buena idea instalar más de una versión en nuestros ordenadores.

Anaconda posiblemente sea la distribución de Python por excelencia para los que trabajamos en proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Gracias a que facilita enormemente la administración de los paquetes y el despliegue de soluciones. Actualmente cuando accedemos al área de descargas nos encontramos que es necesario seleccionar el sistema operativo y la versión de Python que deseamos: 2.7 o 3.x. Una vez realizada la instalación no tenemos porque quedar únicamente con la versión de seleccionada, sino que se puede añadir otros con unos sencillos pasos.

Creación de un nuevo entorno

Lo primero que se ha de realizar para instalar una nueva versión de Python es crear un nuevo entrono de conda. Lo que se puede realizar con una línea de comando. Por ejemplo, si de desea crear un nuevo entorno de Python 2.7 se ha de escribir:

conda create -n python2 python=2.7 anaconda

A partir de lo que se descargar el nuevo entorno, instalándose en la ruta `~/anaconda/envs/python2` los archivos necesarios. Ahora para cambiar del entorno actual al nuevo simplemente se le ha de escribir:

Augurios deportivos y portadas malditas, o cuando The Economist predice mejor al revés – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 3)
En Analytics Lane
Augurios deportivos y portadas malditas, o cuando The Economist predice mejor al revés – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 3)

source activate python2

Una vez terminemos de trabajar en este entorno se puede volver al original con la línea

source deactivate

Esto es si se desea realizar el cambio mediante la línea de comandos. El entorno gráfico de Anaconda mostrará ahora dos entornos el base o “root” (el que se ha instalado por defecto) y el creado en el paso anterior.

Entrono Anaconda Navigator
Selector de en el entrono Anaconda Navigator

En caso de que sea necesario se pueden añadir más entornos, por ejemplo, para poder trabajar con Python 3.5 y Python 3.6.

En el siguiente video se muestra el proceso de instalación completo.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 3

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Augurios deportivos y portadas malditas, o cuando The Economist predice mejor al revés – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 3)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • El bestiario de los indicadores económicos absurdos: El zoo patrio
  • Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • Analytics Lane lanza la versión 1.3 del laboratorio con nuevas herramientas de evaluación de modelos y utilidades prácticas
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar

Publicado en: Python Etiquetado como: Anaconda, YouTube

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Alvaro Del Cid Wirtz dice

    febrero 1, 2022 a las 8:01 am

    conda create -n pyton35 python=3.5 anaconda
    conda create -n pyton36 python=3.6 anaconda

    luego de ejecutar estas instrucciones arriba indicadas hacer lo siguiente

    source activate python35 – se activa el entorno
    y si deseamos quitar dicho entrono

    source deactivate se desactiva el entorno para poder utilizar el que deseamos usar y listo

    source activate python36 activar entorno
    source deactivate source deactivate

    Responder

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)

julio 16, 2026 Por Daniel Rodríguez

Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar

julio 14, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.4 del laboratorio con nuevas herramientas de conversión y modelos avanzados de CLV

julio 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas
  • Cargar archivo CSV en Excel con diferentes delimitadores de columna publicado el marzo 4, 2020 | en Herramientas
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Cómo enviar correos desde Python utilizando Brevo: Automatiza tus notificaciones con scripts eficientes publicado el julio 3, 2025 | en Python
  • 7 extensiones de Visual Studio Code para ciencia de datos publicado el enero 27, 2023 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto