利用Anaconda在Pycharm中搭建编程环境

pycharm配备Anaconda环境,安装配备全过程(一条龙超超超详尽版) 下载python后我们可以在应用里找到python自带的IDLE,这是一种编辑器,而pycharm是一种高级编辑器(高级编译器都是集成开发环境,也就是我们常说的IDE,integrated development environment)它的集成度非常高,是JetBrain公司专门为python开发的IDE。(除了pycharm外,Spder,WingIDE也是常用的IDE, 阅读详情

从周五折腾到周天,才把人工智障 不,人工智能的环境搭建好,我先装了Pycharm,但是安装skimage时,始终装不上去,这里下载了两个前置安装包,这里先给大家科普三个安装python包的方式:

一安装python包的方式

一程序内直接安装

打开pycharm中,之后新建project,点击file:在这里插入图片描述
选择settings,可以看到如下的画面:
在这里插入图片描述
只有点击Python interpreter,点击右半部分左上的“+”号,可以得到如下图:在这里插入图片描述
在此选择你需要的包,然后点击左下角的install即可。

二下载包,然后再命令行中安装

在链接: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml.中下载所需要的软件包,不懂python代号的可以在cmd中,利用python查看:在这里插入图片描述
之后再去网站下载对应的即可,之后在cmd中运行pip install + 下载包的地址,等程序下载完所需要的包即可。

三Github中下载包的源码

在github中下载了包的源码后,他是一个压缩包,解压压缩包直到文件夹内出现setup.py的文件字样,此时按住shift+鼠标右键,选择在此处打Powershell窗口,之后输入命令:

pip install setup.py

之后等着安装好即可。

二 利用Anaconda实现包的全部安装

然后就上面的那个skimage包的安装,我整整折腾了一天,然后在最后cmd运行的时候,还遇到了提示错误:pip安装库提示 “requirement already satisfied …”上网搜了一下,这个错误是由于安装了Anaconda的程序之后,又在不同的路径安装了pycharm的numpy的包所导致的,后来我寻思了半天,也找了半天,没有找到安装路径,但是看到在Anaconda的文件夹下,对python所需要的包全部都已经安装好了,我就想到能不能按照Anaconda的条件,配置pycharm的环境,实现在pycharm中编程(我个人比较熟悉这个,所以选择了这个软件进行编程的学习),想到就开始干,于是我就开始了新的一轮作死。
首先,新建一个project:
在这里插入图片描述
在Interpreter中选择设置的环境如下:
在这里插入图片描述
之后创建完成之后,等着程序将所涉及的包进行安装即可,这样就实现了在pycharm中利用Anaconda的包进行编程,省时省力还省心。

三 Anaconda停在application界面不进入主界面

这个问题在我前一个文章中已经有了介绍,这是博文链接:链接: https://blog.youkuaiyun.com/ProjectJ/article/details/117195477这是目前我能解决的最好的办法。
最后祝大家学习愉快,都看到这里了,留个赞再走吧~~~~~

【机器学习】PyCharm和Anaconda的优缺点比较【环境配置+使用感受】 在刚入门机器学习时,我们经常会纠结使用哪种开发工具,我将我周围的同学分成三类:Pycharm用户,Anaconda用户与Pycharm+Anaconda用户,那么这几种各有什么优缺点呢,我将以我在深度学习这的使用体验为例分别介绍。 环境搭建与管理 深度学习的起步便是环境的搭建与管理,我们首先明确几个概念,下图中的VirtualEnv(虚拟环境),CondaEnv(Conda的环境),以及Sys... 阅读详情

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