大家都知道,Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。下载了anaconda我们可以很方便的随时调用这里面的库。
原先我自己在Python官网下载了python 3.7开发环境,anaconda的后面下载的,平时比较喜欢使用 IDLE 作简单的程序或学习的时候,发现调用不了anaconda中的库,就算是在cmd程序中使用pip 下载相应的库时,最终的库路径也是存于anaconda的库路径中。
当然,通过相关命令实现pip下载路径更改也是可以的,但是既然已经下载了anaconda,为何还需要重新下载呢,岂不是很麻烦!!接下来有两个方法可以实现 IDLE 调用第三方库:
首先我们要知道,Python和anaconda的库路径都是在该文件夹下的 Lib\site-packages 下
方法一:动态调用,此方法需要每次启动idle是对其进行设置
1、打开IDLE
2、通过sys.path.append(r'库路径')动态导入库路径。这里以导入numpy为例:
图中可以明显看到,在动态导入库路径前无法导入numpy库,在导入库路径后就成功啦!
需要注意的是,每次启动 IDLE 时都要进行此操作
方法二:
1、找到anaconda下的库路径,并复制,如我的anaconda库路径为: F:\anaconda_3.0\Lib\site-packages
2、找到Python下的库所在位置,如我的Python下的库位置为: F:\Python\Lib\site-packages,进入site-packages
3、在此目录下创建一个记事本文件,点开进去,粘贴刚刚复制的anaconda的库路径到记事本中,如下图:
保存并退出
4、更改刚刚的文件后缀名,由 .txt 改成 .pth 完成
再次打开IDLE试验一下:
此方法不需要进行动态导入库路径,相比第一种方法会方便很多,希望可以带给大家帮助!!
以上这篇在Python IDLE 下调用anaconda中的库教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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