前言 用惯了vscode,这几天试了一下pycharm,还是回来了. pycharm一个好处就是python env 环境支持的比较好, vscode虽然也支持但是要改一些东西 env的使用查看我的上一篇博客 https://www.cnblogs.com/chnmig/p/11714530.html 正文 VsCode 我们使用vscode打开工作目录 打开vscode设置 选择 工作区 这里是本项目的设置,因为每个项目通常使用一个env所以正好合适 然后我们任意修改其中一个设置, 比如字体大

最近我在用Macbook Pro练习PyTorch的时候,发现明明在终端已经用pip安装了PyTorch,但在pycharm运行时总是报错:No module named torch. 但是我把同样的代码用Spyder跑就没有问题,感动很费解,找了很多资料,终于弄明白了.原来Pycharm.Spyder和终端用的不是同一个环境,在终端安装的地方没有用在pycharm里面. 下面记录一下解决办法: 1.安装Anaconda3之后,有一个Anaconda Navigator应用程序,打开它,可以在其

1.安装anaconda2 安装好之后,本地python环境就采用anaconda自带的python2.7的环境. 2.安装py4j 在本地ctrl+r打开控制台后,直接使用pip安装py4j,因为anaconda默认是安装了pip的,当然也可以使用conda安装. 安装命令:pip install py4j 如果不安装py4j可能出现的问题? 答:因为Spark的Python版本的API依赖于py4j,如果不安装运行程序会抛出如下错误.       3.配置环境变量 配置PyCharm的环境变

前提:直接运行ipython正常,“which -a ipython”命令显示也只有一个ipython存在,在ipynb文件中点运行启动notebook时提示错误类似如下: Traceback (most recent call last): File "path\to.IntelliJIdea14\config\plugins\python\helpers\pycharm\pycharm_load_entry_point.py", line 8, in load_entry_poin

一个好的编译器对于我们处理日常的科研很关键,好的编译器无论是从界面,字体风格,提示,调试等各方面都能从用户角度出发,提供最好的使用体验.Python本身自带的IDLE或者在CMD里进行操作和调试,对于小型的测试程序和学习的时候是可以的:但是对相对比较大的程序,它们就显得有些力不从心了,首先是查找和提示的,还有就是当你想要改变程序中某个变量或者函数的名称,一个个查找是让人奔溃的事情. 本人显示从IDLE和CMD开始Python码城过程的,慢慢的发现,相对于以前使用的VS和eclipse,它们显得太

参考网页: http://continuum.io/blog/anaconda-python-3 http://conda.pydata.org/docs/intro.html#creating-python-3-4-or-python-2-6-environments 下载页面: http://continuum.io/downloads 运行环境:mac os x 10.10.1 一. 下载:anaconda 从官方页面下载 1.安装dmg 安装包 2. 默认的环境是2.7 二. 其他环境切

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

编译:Lemon,原文作者:Ernst Haagsman 公众号:Python数据之道(ID:PyDataRoad) pycharm:2017.3版即将新增科学计算模式 在JetBrains将发布的新版本PyCharm中,考虑到越来越多的Python开发者进行数据科学相关开发,即将发布的PyCharm 2017.3 版本中将新增科学计算模式.目前,早期预览版已经在其官网提供下载链接,可以开始试用.链接为:https://www.jetbrains.com/pycharm/nextversion/

win10下Anaconda 2 和 3 共存安装,并切换jupyter notebook和Pycharm中的对应版本 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-12-4 为了能同时使用Python2 和Python3,又不想单独安装某一个的package,因此打算安装两个版本的Anaconda(同时安装Anaconda 2 和Anaconda 3)来避免更改环境变量和冲突的问题.而且,Anaconda在环境配

1 引言 进行Python开发时,多个项目可能使用到不同的依赖,例如A项目需要1.8版本的Django,而B项目需要2.0版本的Django,这时候如果没有使用虚拟环境,就需要来回卸载和安装Django,十分不便.虚拟环境的出现可以很好的解决这一问题. 本篇博文主要绍Python的虚拟环境管理方法,包括virtualenv.virtualenvwrapper.pycharm等.需要说明的是,在使用前面提到的几种方法之前,必须确保系统中已经至少安装有一个Python版本. 2 virtualenv

首先,创建一个环境用来安装Tensorflow: conda create -n tensorflow python=3.5.6 安装以后,在Anaconda Navigator可以看到已经增加了一个新环境: 在cmd窗口中输入: conda activate tensorflow 安装Tensorflow的GPU版本: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow--gpu 在PyCharm中,File->Settings->Proj

一.说明 自己一是想跟上潮流二是习惯于直接干三是没有人可以请教,由于这三点经常搞得要死要活.之前只简单看过没写过Diango,没看过Django REST framework,今天一步到位直接上又撞上了南墙.在此记一下以备忘,也希望对后来者能有所帮助.本文相当于Django REST framework官方文档的重新实现. 1.1 Django是什么 Django是当下流行的一个python语言的web框架,类似于java的struts2,(如果struts2太旧不懂那也可以理解为spring

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

PyCharm是Python著名的Python集成开发环境(IDE) conda有Miniconda和Anaconda,前者应该是类似最小化版本,后者可能是功能更为强大的版本,我们这里安装Miniconda 按官方文档的说法conda相当于pip与virtualenv的结合,但实际安装来看conda本身包括了Python 所以简单起见可以认为"conda=Python+pip+virtualenv",或者说conda是Python的发行版(类似于Linux发行版): 另外,pip安装第

一.使用scrapy创建一个项目 这里使用scrapy官方第一个示例 scrapy startproject tutorial 使用PyCharm打开项目,在tutorial/tutorial/spiders目录下创建quotes_spider.py文件并写入,以下代码 import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" def start_requests(self): urls = [ 'http://q

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

最开始是使用matplotlib这个包,然后在pycharm中失败,然后在终端中pip install matplotlib,发现,安装了以后,pycharm依然找不到包. 代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.norm

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟. 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用.下载地址:https://www.anaconda.com/download/  我下的是64位的 下好后就是安装了,安装过程十分简单,这里就不写了,不过建议是添加到环境变量中去,省的后面还要自己加,麻烦. 在菜单栏中找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行.我们需要设置 Ana

环境:windows10 软件:Anaconda3 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda3. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt : conda list 可以看到已经安装了numpy.sympy等常用的包. 2.安装Tensorflow TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本. (1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新

适合在已经装有anaconda2环境的机器上配置anaconda3环境(或在有anaconda3的环境下再配置2). 1. 下载 anaconda3 下载地址: 推荐清华镜像      https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2. 安装anaconda3环境 py3是将会在目录 '-/anaconda2/envs/'下创建的文件夹名称,作为python3环境: $ bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_

PyCharm is a strong IDE for python programmer. Not only because it has a similar face with VS or some other IDEs, but also it provides a convenient way to remote manage codes. But... how to configure it to achieve this is a headache problem. Here I s