Python 为什么我的evrionment.yaml有这么多依赖项？

我是Anaconda的新手，我有一个项目需要

numpy

matplotlib

和

pandas

。因此，我卸载了所有以前版本的python，安装了anaconda，并为我的项目创建了一个新的虚拟环境（并激活了它）。在那里，我运行了以下命令：

conda install numpy -y

conda install matplotlib -y

conda install pandas -y

当我运行

conda list

时，我能够找到所有这些。问题是，它们还附带了大量其他依赖项

以下是my

environment.yaml

文件中的依赖项的外观：

dependencies:
  - blas=1.0=mkl
  - ca-certificates=2020.7.22=0
  - certifi=2020.6.20=py37_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - freetype=2.10.3=hd328e21_0
  - icu=58.2=ha925a31_3
  - intel-openmp=2020.2=254
  - jpeg=9b=hb83a4c4_2
  - kiwisolver=1.2.0=py37h74a9793_0
  - libpng=1.6.37=h2a8f88b_0
  - libtiff=4.1.0=h56a325e_1
  - lz4-c=1.9.2=hf4a77e7_3
  - matplotlib=3.3.1=0
  - matplotlib-base=3.3.1=py37hba9282a_0
  - mkl=2020.2=256
  - mkl-service=2.3.0=py37hb782905_0
  - mkl_fft=1.2.0=py37h45dec08_0
  - mkl_random=1.1.1=py37h47e9c7a_0
  - numpy=1.19.1=py37h5510c5b_0
  - numpy-base=1.19.1=py37ha3acd2a_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1h=he774522_0
  - pandas=1.1.3=py37ha925a31_0
  - pillow=7.2.0=py37hcc1f983_0
  - pip=20.2.3=py37_0
  - pyparsing=2.4.7=py_0
  - pyqt=5.9.2=py37h6538335_2
  - python=3.7.9=h60c2a47_0
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - pytz=2020.1=py_0
  - qt=5.9.7=vc14h73c81de_0
  - setuptools=50.3.0=py37h9490d1a_1
  - sip=4.19.8=py37h6538335_0
  - six=1.15.0=py_0
  - sqlite=3.33.0=h2a8f88b_0
  - tk=8.6.10=he774522_0
  - tornado=6.0.4=py37he774522_1
  - vc=14.1=h0510ff6_4
  - vs2015_runtime=14.16.27012=hf0eaf9b_3
  - wheel=0.35.1=py_0
  - wincertstore=0.2=py37_0
  - xz=5.2.5=h62dcd97_0
  - zlib=1.2.11=h62dcd97_4
  - zstd=1.4.5=h04227a9_0

---

所有这些都是必要的吗？当我查看其他人的environment.yaml文件时，它们看起来总是那么干净，没有所有这些包，尽管仍然有

numpy

、

matplotlib

、和

pandas

，我将在这个答案中引用@Charles Duffy和@OneCricketeer：

@查尔斯·达菲：

这很正常。numpy、matplotlib和pandas拥有巨大的依赖链。如果您查看的是其他人的文件，而他们没有这些文件，那么这些人可能不会锁定可传递的依赖项，而是让conda在安装时决定使用什么版本。有正当理由这样做，但也有正当理由不这样做

@一名板球运动员：

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对我来说唯一突出的是不需要的是龙卷风。。。blas、intel openmp和mkl在numpy中是“可选”的，但它们使其运行更快

---

这很正常

numpy

、

matplotlib

和

pandas

具有巨大的依赖链。如果您查看的是其他人的文件，而他们没有这些文件，那么这些人可能不会锁定可传递的依赖项，而是让conda在安装时决定使用什么版本。有正当理由这么做，但也有正当理由不这么做。对我来说，唯一突出的原因是不需要龙卷风。。。blas、intel openmp和mkl在numpy中是“可选”的，但它们使其运行faster@CharlesDuffy还有一位板球运动员，谢谢你说得清楚！如果要导出最小的

environment.yaml

文件，请选择相关文件：