使用tensorflow及anaconda(spyder)时遇到的问题

最新推荐文章于 2021-03-03 21:54:01 发布

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本文档详细介绍了如何在TensorFlow环境下配置Spyder，并解决了常见的库文件缺失问题。此外，还提供了Spyder常用快捷键汇总及Python文本数据处理技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（1）问题一：如何在tensorflow环境下使用spyder
答：在anaconda navigator中environment中搜索tensorflow，安装适合tensorflow的spyder
（2）问题二：在在tensorflow环境下使用spyder时有些库文件（比如matplotlib）显示no module，如何解决
答：anaconda下已经集成了各种库文件，但是tensorflow下仍需要重新安装，安装过程同问题一。

（3）前两个句子（使用时选一个即可）是等价的：

import numpy as np
from numpy import *
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

但在使用第一个句子时，下面的log或者array等命令，必须改为np.log和np.array，同时若想结果中的array型的数据全部显示，需要在开头添加第三句代码，接触显示字符限制。
（4）一些spyder的快捷键
Ctrl + 1: 注释/反注释
Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释
Ctrl + L: 跳转到行号
Tab/Shift + Tab: 代码缩进/反缩进
Ctrl ＋I：显示帮助
（5）python对于文本中数据的处理，一般在打开文件后要先进行格式化处理，如下：

def loadDataSet():
    dataMat=[]#创建数据空列表
    labelMat=[]#创建类别空列表
    fr=open('logRegres_testSet.txt')#打开训练集文本
    for line in fr.readlines():#读取每行
        lineArr=line.strip().split()#分割数据
        #合并每行数据（不包括类别列）,并在每一行的前面添加一列1
        dataMat.append([1.0,float(lineArr[0]),float(lineArr[1])])
        labelMat.append(int(lineArr[2]))#合并类别
    return dataMat,labelMat