删除 python 的所有先前版本
Remove all previous versions of python
我对 C++ 和 Fortran 有一些经验，我想开始使用 python 进行 post 处理，因为我开始意识到效率低下MATLAB 是我需要做的（主要涉及数百万点的地块）。
我已经安装了几个版本的python，每次我想开始使用。现在已经变得一团糟了。在 /usr/local/bin/ 中，这里是命令 ls python* returns:
python python2.7 python3 python3.5 python3.5m pythonw-32
python-32 python2.7-32 python3-32 python3.5-32 python3.5m-config pythonw2.7
python-config python2.7-config python3-config python3.5-config pythonw pythonw2.7-32
我现在想要一个干净的石板。我想要一种安全的方法来删除 python 的所有先前版本，包括它们的所有软件包，这样我就可以安装最新版本并导入我想要的所有库，例如 numpy 和 matplotlib 顺利（我有一些问题）。
编辑：
我 运行 OSX Yosemite 10.10.
不要卸载系统的 Python 解释器（最有可能是 Python 2.7）。您可能会考虑卸载其他版本（最有可能是 Python 3.5），但我认为您真的不需要这样做（保留系统范围的 Python 3 解释器可能不是一个坏主意...谁知道呢！）。
如果你想要一个干净的状态，我建议你现在使用虚拟环境。您有两个选择：
- 使用
virtualenv and pip设置您的虚拟环境和包。但是，使用 pip 意味着您必须编译需要编译的包（numpy、matplotlib 和许多其他您可能用于 [=32] 的科学 Python 包=]).
- 使用 Conda（或 Miniconda）。这样你就可以处理虚拟
环境，但无需自己编译 Python 包。
Conda 还允许您处理不同的 Python 解释器，而无需
需要将它们安装在您的系统中（它将下载
他们给你）。
此外，您说您觉得 MATLAB 在绘制数百万个点时效率低下。我不知道你的实际 needs/constraints，但我发现 Matplotlib 在绘制大数据 and/or 实时数据时效率非常低。
作为建议，考虑使用 PyQtGraph. If you still feel that is not fast enough, consider using VisPy (probably less functional/convenient at the moment, but more efficient)。
我对 C++ 和 Fortran 有一些经验，我想开始使用 python 进行 post 处理，因为我开始意识到效率低下MATLAB 是我需要做的（主要涉及数百万点的地块）。
我已经安装了几个版本的python，每次我想开始使用。现在已经变得一团糟了。在 /usr/local/bin/ 中，这里是命令 ls python* returns:
python python2.7 python3 python3.5 python3.5m pythonw-32
python-32 python2.7-32 python3-32 python3.5-32 python3.5m-config pythonw2.7
python-config python2.7-config python3-config python3.5-config pythonw pythonw2.7-32
我现在想要一个干净的石板。我想要一种安全的方法来删除 python 的所有先前版本，包括它们的所有软件包，这样我就可以安装最新版本并导入我想要的所有库，例如 numpy 和 matplotlib 顺利（我有一些问题）。
编辑：
我 运行 OSX Yosemite 10.10.
不要卸载系统的 Python 解释器（最有可能是 Python 2.7）。您可能会考虑卸载其他版本（最有可能是 Python 3.5），但我认为您真的不需要这样做（保留系统范围的 Python 3 解释器可能不是一个坏主意...谁知道呢！）。
如果你想要一个干净的状态，我建议你现在使用虚拟环境。您有两个选择：
- 使用
virtualenvandpip设置您的虚拟环境和包。但是，使用pip意味着您必须编译需要编译的包（numpy、matplotlib和许多其他您可能用于 [=32] 的科学 Python 包=]). - 使用 Conda（或 Miniconda）。这样你就可以处理虚拟 环境，但无需自己编译 Python 包。 Conda 还允许您处理不同的 Python 解释器，而无需 需要将它们安装在您的系统中（它将下载 他们给你）。
此外，您说您觉得 MATLAB 在绘制数百万个点时效率低下。我不知道你的实际 needs/constraints，但我发现 Matplotlib 在绘制大数据 and/or 实时数据时效率非常低。
作为建议，考虑使用 PyQtGraph. If you still feel that is not fast enough, consider using VisPy (probably less functional/convenient at the moment, but more efficient)。