在pycharm中如果出现了no python interpreter configured for the project 表示你没有给这个工程提供一个解释器 如果已经安装pychrm在后期怎么配置解释器呢...： 点击file file中选择setting 然后点击右边的设置，Add进行配置，还是进入system interpreter，需要注意的是在Pycharm中选择错了anaconda的解释器...，也不能运行我们需要选择anaconda 下的python.exe 。
不想看文字的朋友也可以看下面的视频： Python学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式 环境配置 环境的配置分为三步: 配置虚拟环境和安装程序所需要的包以及在pycharm中打开项目...配置虚拟环境 配置虚拟环境需要通过anaconda来完成，anaconda的下载地址为：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html windows用户下载...miniconda即可 下载完毕之后双击安装即可，注意一点这些一定要选中 程序安装完毕之后打开windows的命令行（cmd），输入conda env list，出现下列信息则表示conda已完成安装 在命令行中输入下列指令创建虚拟环境...conda create -n tf2.3 python==3.7.3 这条指令的含义是创建python版本为3.7.3，名称为tf2.3的虚拟环境 安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境，出现下图所示的小括号表示环境激活成功...conda activate tf2.3 安装程序所需要的包 接着在命令行中依次执行下列命令安装程序所需的包（请根据你的程序自由选择要安装的包） pip install tensorflow-cpu
在anaconda中已经有了一个比较全的环境，希望在Pycharm中使用，但百度后发现网上的一些方法已经在新版Pycharm中不一样的，在此记录下： File->Settings->Project:[当前项目名称...] 单击设置图标，然后选择【Add…】 然后就是定位到anaconda中已有环境的python.exe所在目录了 假设环境名称是tensorflow，一般路径是： C:\Users\[username...]\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\python.exe 【如果上面的目录没有找到anaconda的环境】 可以尝试在everything等文件名搜索工具中直接搜索环境名
1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...库，tensorflow环境同理。...接下来就是安装gpu版本的torch 3.安装torch（在pycharm中的Terminal中，因为我喜欢用这个方式，不喜欢用cmd或者anaconda） 直接打开这个网址https://pytorch.org...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch...\Lib\site-packages\torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl 代码说明：文件放在D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。 美观的默认样式。...在我们之前的很多博客中，也都介绍过这一模块的具体使用方法与场景，包括基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归、Python中seaborn pairplot...需要注意的是，由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块，因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、...activate py38 运行上述代码，即可进入指定的虚拟环境中。随后，我们输入如下的代码。
1、首先在conda prompt中创建新的环境。 conda create --name 尖括号代表文字内容，实际使用时不需要添加。...如之后还需要再添加新的库进入环境，需在conda prompt中激活环境，并且利用pip安装新的包。...环境列表> conda env list 或者 conda info -e 环境> activate pip install 2、利用新环境创建Pycharm项目 我们在新建Pycharm项目时需要选择编译器及环境，此时我们选择Previously confugured Interpreter，并且在Anaconda目录中的...env文件夹下目标环境文件夹中选中python.exe文件。
anaconda anaconda是一个工具包平台，里面有一系列Python编程过程中需要使用的工具包，安装了anaconda就相当于配置好了Python环境，不需要在额外安装一次Python，也不需要再一个个安装工具包...，避免了从入门到放弃，anaconda的安装流程如下： 首先下载anaconda安装包，可以直接在官网下载，anaconda下载地址 根据自身需求下载合适的版本即可。...点击 I agree 选择All Users 选择自己的安装路径，点击next 勾选第一项，点击install 点击finish，完成安装 可以在命令行中判断...选择安装路径 全部勾选 开始安装 安装完成，可以选择立刻重启或稍后重启 重启完成后，打开Pycharm， 同意并继续 进入pycharm后，点击创建新的工程...可以修改工程存放路径，配置环境为已存在的，点击红圈位置 点击红圈位置处 点击进入后，找到anaconda安装路径，找到python.exe，点击OK 勾选，以后创建新的工程无需再次配置
在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。...： 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境...your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。...#创建名为your_env_name的环境 conda create –name your_env_name #创建制定python版本的环境 conda create –name your_env_name...create –name new_env_name –clone old_env_name 在指定环境中管理包 conda list -n your_env_name conda install
由于不同的项目需要用不同的python版本，于是使用Anaconda来进行版本管理，现记录一下经验： 在Anaconda官网下载并安装好Anaconda以后（非常简单，此处不赘述）： 1....查看Python环境 conda info –env可以看到所有python环境，前面有个‘*’的代表当前环境： 2.创建Python环境 conda create –name python35 python...=3.5 代表创建一个python3.5的环境，我们把它命名为python35 安装成功后的消息： 现在我们再用conda info –env看看环境： 出现了，创建成功了，没毛病。...3.管理和使用python环境 使用conda activate python35 来激活刚才创建的环境： 尝试使用pip install numpy来给这个环境安装一个常用的包： 当然也可以用conda...在简单的熟悉了以后，就会发现用anaconda来进行python环境的控制真的是非常方便，其实anaconda环境是有物理路径的，如下，你会发现这和我们之前conda info –env的list是一样的
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。 ...在Python的使用过程中，我们常常由于不同Python版本以及不同第三方库版本的支持情况与相互之间的冲突情况，而需要创建不同的Python虚拟环境；在Anaconda的帮助下，这一步骤就变得十分方便。...其中，如果我们之前没有创建过虚拟环境，那么列表中只会出现一个base环境，也就是Anaconda的基本环境。...通过以上两句代码，我们创建了两个虚拟环境；此时，我们再用前文提到的代码浏览当前Anaconda中全部的环境情况，会得到如下图所示的结果。...以上，我们介绍了在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的基本方法；如果我们需要加以进一步的应用，比如在某个虚拟环境中下载、安装Spyder软件，或是在某个虚拟环境中安装某个第三方库等
Python进阶开发就会面临很多包很多依赖，全部堆在一起就会乱，所以需要利用虚拟环境，本文就主要记录Anaconda创建虚拟环境并在Pycharm中进行设置。...Python为什么要配置虚拟环境 在Python中，它存在着大量的库，在我们使用的时候，如果需要用到的项目特别大特别多时，就会遇到版本和工程的依赖问题，又或者是在不同的环境下，使用库时的方法也会有差异，...通常使用的是virtualenv这个工具，它是一个Python面对不同环境下时的一个管理工具，它可以在系统中创建多个不被互相干扰的虚拟环境，而且在使用pip命令进行各种包的安装时，不会遇到权限设置的问题...在虚拟环境中，我们可以创建不同的开发运行工具，它能解决很多依赖及版本之间的问题，可以在一个不同的系统中使用同一个库，可以解决权限问题，在对套件进行升级的时候，也不要对其他的应用造成任何影响。...Pycharm配置Anaconda环境 打开设置 -> 项目配置 -> Python解释器 添加本地解释器 选择Conda环境 选择解释器位置，在新创建的环境根目录下 可选择可用于其他项目，点击确定
在同时使用Pycharm和Anaconda时，最好使用Anaconda统一管理环境，避免混乱，废话不多说，直接上流程。...在Anaconda里新建一个环境，命名为pyhwc，此时共有两个环境：base和pyhwc，注意后面对应的路径 进入Pycharm，找到环境add按钮 进去之后选择Existing Environment...接着选择环境，根据步骤1中的路径选择对应的环境，比如选择base： 进入D:\Program Files\anaconda3，然后选择python.exe，点击ok，添加成功。...在环境列表里就可以看到了，名字也是对应的。...顺便提一下，在步骤3中如果选择Conda Environment–>New Environment将会新建一个环境，并默认以当前文件夹的名字命名，这个环境也在conda体系中。
anaconda中安装OpenCV 在anaconda中安装opencv 查询Python与anaconda版本 安装方法 开始安装 验证是否成功 在anaconda中安装opencv 本人使用的是win10...安装方法 1.第一种直接通过anaconda安装。打开anaconda navigator，在左侧选择environment。然后选择all，之后打入opencv，如下图所示。...我使用的anaconda安装的python所以没选择这个，使用的第三种方法。 3.在opencv包网站下载文件，然后解压到anaconda文件夹中安装，几分钟就安完了，以下主要说一下这个方法。...开始安装 在opencv包网站下载 .whl 文件，可以去国外网站下载但是下载速度较慢但是我下的还挺快的，或者去国内清华镜像源下，网址分别如下： 1.国外网址 2.清华镜像源 先查到自己的python...我的是64位系统，不知道的我的电脑处右键选择属性，系统类型中写了，如下图。 下载后，把 .whl 文件复制，粘贴到anaconda中的site-packages文件夹中，如下图所示。
为了以后自己忘记可以不用再去找方法，在此记下步骤 一、为已存在的project设置环境 File – Settings – Python interpreter 找到自己Anaconda...下的python.exe 这里勾选 make available to all projects 在这里就可以看到这个环境里有什么包了，可以看到高亮部分有pandas 二、new...project 在这里要选择 previously configured interpreter 点击右边的…进行设置 在Conda Evironment里的interpreter: 后的…...进行设置 在下拉框中可以看到存在的anaconda环境，我这里有base和pythonproject2 （不知道为什么会有红色的，base后面还有(2,3,4)也不知道原因，知道的大佬可以说明一下...） 这是我conda中的环境 新建好之后import pandas， 成功！
安装Anaconda很简单，只需登录官网下载安装包安装即可，你可以参考博主之前的博文：在Win10上使用Anaconda搭建TensorFlow开发环境 创建tensorflow虚拟环境 检查安装的...在虚拟环境下安装tensorflow pip install tensorflow 过程如下： (tensorflow) C:\Users\wangh>pip install tensorflow Collecting...开始菜单里多出了一个Jupyter Notebook(tensorflow)，点击这个就能默认在jupyter notebook中使用虚拟环境。...安装nb_conda 这一步的目的是为了能让你在Jupyter Notebook中添加conda，如果你不明白是什么，请跳过这步。...在New的button下已经多出来一个Python[conda: env root]，面板上多出来一个Conda，注意我们是在虚拟环境下启动的notebook。
，这很有可能是你没有安装到当前工程文件使用的环境中，这也是为什么推荐使用Anaconda的原因，它可以创建指定python版本的环境，在安装python包时把对应环境激活即可正常安装调用。...--trusted-host pypi.douban.com 下面举个例子： 【在我创建的pytorch环境中安装seaborn包】 步骤如下： 首先：如图所示，点击Anaconda prompt.../simple --trusted-host pypi.douban.com 四、在Anaconda中创建不同的环境以供pycharm选择 ①重复【三】中方式【2】的步骤【①】【②】，把Anaconda...，等待之后输入【y】表示同意就可以了，这样你就创建了自己指定环境名和python版本号的环境了，在Anaconda安装文件下的【envs】文件夹里就能看到自己有哪些环境了 可以看到这个就是刚刚创建的...pytorch环境了，如果在pycharm编程时想要使用这个环境，在重复【二】中的步骤，在步骤【⑥】中选择Anaconda—>envs—>pytorch—>python.exe就切换到pytorch环境下的
简单使用 二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 三. 通过pyinstaller打包后的resources，如何找到呢 ---- 一. 简单使用 1....在虚拟环境中，添加pyinstaller lib 2....将pyinstaller tool加入到pycharm的 extern tool中 -D, –onedir Create a one-folder bundle containing an executable...使用pycharm tools的pyinstaller打包py，生成exe 4.查看自己的exe文件 二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 1.
1.检查conda版本 在Windows的cmd下输入 conda --version 如图： ? 其中本机Anaconda自带的Python3.6版本的。...2.在conda中创建一个名为python27的环境，并下载对应版本的Python2.7 cmd下输入 conda create --name python27 python=2.7 如图： ?...4.在python27的环境下下载Spyder cmd下输入 conda install spyder 如图： ?...6.打开Anaconda3安装目录下的envs\python27\Scripts文件夹，找到Spyder.exe即为Python2.7的Spyder。 如图所示： ?
[yes|no] #让你安装VS,不安，输入no 然后我们接下来创建虚拟环境 # 创建一个名为S2P的环境，指定Python版本是2.7 conda create --name S2P python=...2.7 #查看刚才创建的所有环境 conda list env # activate激活S2P source activate S2P # 激活后，会发现terminal输入的地方多了S2P的字样，...实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把当前2.7加入PATH python --version # 可以看到系统已经切换到了2.7的环境 # 如果想返回默认的python环境...，运行 source deactivate S2P # 删除刚才创建的环境S2P conda remove --name S2P --all 接下来在虚拟环境中安装tensorflow anaconda...image.png 然后决定你想要下载哪个版本 anaconda show cjj3779/tensorflow-gpu Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
创建Anaconda到python的步骤从https://www.jianshu.com/p/a37538f46551这里查看。
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