vscode下的anaconda环境中import numpy问题

在VSCode使用Anaconda环境下,随机出现DLL加载失败及mkl-service包导入问题,涉及numpy初始化错误。解决方法在于正确激活虚拟环境,确保Python解释器路径及环境变量设置正确。
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DLL LOAD FAILED && MKL-SERVICE PACKAGE FAILED TO IMPORT

(我觉得可能只有windows下有这问题)

好长时间了,在vscode搭配anaconda写python的时候,只要import numpy,就会随机出现这样的错误:

import numpy
E:\installed\Anaconda3\lib\site-packages\numpy_init_.py:140: UserWarning: mkl-service package failed to import, therefore Intel(R) MKL initialization ensuring its correct out-of-the box operation under condition when Gnu OpenMP had already been loaded by Python process is not assured. Please install mkl-service package, see http://github.com/IntelPython/mkl-service
from . import distributor_init
Traceback (most recent call last):
File "E:\installed\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core_init.py", line 24, in
from . import multiarray
File "E:\installed\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py", line 14, in
from . import overrides
File "E:\installed\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py", line 7, in
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

有时候好,有时候就是不行,完全随机,这次决定好好想想这个问题。

vscode是这么运行python文件的:
& D:/Coding/miniconda3/envs/data/python.exe d:/Coding/python_work/test.py

可见只是用选择的环境下的python程序执行,但并没有将这个环境下的package目录作为环境变量添加,所以有些package找不到

所以,大家搜索解决方案中,绝大多数都告诉你,要把anaconda的scripts, bin, 根目录添加进环境变量。但这样不治本,因为这样添加的只是base环境,不可能把每个虚拟环境都添加进环境变量。

做了做实验验证了这种猜想:

  1. 在激活环境的终端里,进入python命令行,import numpy完全没问题。
  2. vscode中终端激活环境,手动运行python文件,没问题。

我的解决方案是:在你项目目录中打开终端,先激活相应的环境,再输入code .打开vscode,注意后面有一个.

这时,看下vscode中的终端,已经自动激活了相应环境,再运行就没问题了。
在这里插入图片描述

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### 如何在 Mac 上使用 VSCode 安装 numpy 要在 Mac 上通过 Visual Studio Code (VSCode) 成功安装 `numpy`,可以按照以下方式操作: #### 使用 pip3 命令安装 numpy 在 macOS 的终端中执行以下命令来安装 `numpy`: ```bash pip3 install numpy ``` 如果发现下载速度较慢,可以通过指定清华镜像源加速安装过程[^1]: ```bash pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 配置 Python 解释器 确保在 VSCode 中选择了正确的 Python 解释器。打开 VSCode 并按下 `Command + Shift + P` 调出命令面板,输入并选择 **Python: Select Interpreter**。从列表中选择合适的解释器版本(通常为系统默认的 Python 版本或 Anaconda 提供的版本)[^5]。 #### 处理可能的报错情况 对于某些特定场景下的问题,例如 M 系列芯片上的 Mac 可能会遇到兼容性问题,建议采取以下措施: - 如果安装过程中出现问题,确认是否已正确安装 Xcode Command Line Tools。可以在终端运行以下命令进行安装: ```bash xcode-select --install ``` - 若仍然存在错误提示,尝试升级 `pip` 和 `setuptools` 工具链后再重新安装 `numpy`[^3]: ```bash pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 替代方案:Anaconda 发行版 另一种更简便的方式是直接安装 Anaconda 或 Miniconda,它们自带了许多科学计算库(包括 `numpy`)。完成安装后,在 VSCode 设置中将 Python 解释器切换到 Conda 环境即可自动加载所需依赖项[^2]。 --- ### 示例代码验证 numpy 是否成功导入 创建一个新的 `.py` 文件,并加入以下测试代码片段以检验安装效果: ```python import numpy as np array = np.array([1, 2, 3]) print(array) ``` 保存文件并通过按住 `F5` 键启动调试模式观察输出结果;如果没有抛出异常则说明一切正常工作。 ---
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