博客
关于我
Geany 配置 Python
阅读量:368 次
发布时间:2019-03-05

本文共 462 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Python 环境切换指南:从常规 Python 切换到 Miniconda Python

在您的电脑上,默认使用的是常规 Python 界面。但如果您希望切换到 Miniconda 提供的 Python 环境,可以按照以下步骤操作:

  • 设置编译命令

    首先,打开 Spyder 的设置界面,点击菜单栏的“Build”选项,选择“Set Build Commands”。在弹出的对话框中,将“-m”前和“%f”前面的“python”替换为 Miniconda 安装目录下的“python.exe”。确保路径正确无误。

  • 修改执行命令

    接着,继续在设置界面中修改“Compile and Execute”选项。同样地,在“-m”前和“%f”前,将“python”替换为您所指定的 Miniconda Python.exe 路径,确保命令正确无误。

  • 通过以上步骤,您就可以成功切换到 Miniconda 提供的 Python 环境。完成后, Spyder 会使用您配置的 Python 环境进行执行。

    Miniconda Python

    转载地址:http://eqsg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>