PyCharm配置项目安装sklearn扩展

本文介绍了解决在TensorFlow项目中scikit-learn扩展引入失败的问题。通过使用pip命令手动安装NumPy, Scipy及scikit-learn,并确认安装情况后,在PyCharm环境中成功实现了扩展的引入。

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想学习一下TensorFlow,导入网上源码,发现sklearn一直引入失败。
直接在命令下用
pip install -U NumPy
pip install -U Scipy
pip install -U scikit-learn
用pip list也能发现scikit扩展,直接在python命令也可以正常引入import sklearn,但在项目中一直无法正常引入扩展。

项目中的引入方法:

打开PyCharm中的偏好设置,如下图。
这里写图片描述

随便点击一个扩展,进入窗口,搜索想要安装的扩展,直接安装。
这里写图片描述

引入成功!

### PyCharm 社区版安装与创建项目的指南 #### 一、PyCharm 社区版的安装方法 为了成功安装 PyCharm 社区版,可以按照以下说明操作。下载并运行适用于您系统的安装程序文件后,启动安装向导即可完成基本配置[^1]。 - 打开官方页面 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 并选择适合您的操作系统(Windows/Mac/Linux)。 - 下载完成后执行安装包,并根据提示逐步确认默认选项直至安装结束。 - 启动软件时可以选择忽略导入旧设置以保持初始状态。 #### 二、创建首个项目的过程 当首次打开 PyCharm 或者希望新建一个新项目时,可以通过如下方式实现: 点击界面中的 “New Project”,随后弹出窗口允许自定义若干参数[^2]: - **Location**: 输入目标目录名作为存储位置,例如命名为 `my_first_project` 来表示这是你的第一个练习工程。 - **Python Interpreter**: 如果系统已经存在多个 Python 版本,则在此处选取合适的解释器;如果尚未安装任何版本或者需要特定版本支持的话,可能还需要额外提供具体路径来指向正确的可执行文件地址。 最后按下按钮 Create 即完成了整个流程。 #### 三、管理依赖项的方法 开发过程中经常需要用到第三方库的支持,在此介绍两种常见的添加外部模块的方式之一——通过内置工具快速集成所需功能[^3]: 只需右键单击左侧导航栏里的项目节点 -> Add Framework Support... ,接着勾选对应类别下的条目列表即可自动完成相应扩展组件的引入动作而无需手动编辑命令行脚本内容。 另外对于更复杂的场景下推荐采用 Conda 虚拟环境来进行隔离化部署策略[^4]: - 配置好 conda 的基础镜像之后再同步远程仓库上的资料夹至本地磁盘分区当中; - Sync Folders 字段填入 `/repos/your project name`; - Enable automatic uploading to server 复选框开启实时推送机制从而方便多人协作模式下的资源共享需求得到满足。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target print(f"Dataset shape: {X.shape}") ``` 上述代码片段展示了加载 Iris 数据集的一个简单例子,其中利用到了 NumPy 和 scikit-learn 这两个非常流行的科学计算类库。它们都可以借助前述提到的技术手段轻松获取到手边供日常编程活动中调用之便。
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