PyCharm中如何直接使用Anaconda已安裝的庫(kù)
前言
實(shí)習(xí)生問(wèn):我咋看見(jiàn)你經(jīng)常用Anaconda的jupyter notebook寫python代碼,為啥不用PyCharm呢?
…
對(duì)于我個(gè)人而言現(xiàn)在主要的工作是數(shù)據(jù)分析,挖掘,直接下載Anaconda安裝后,就可以啟動(dòng)jupyter notebook,寫代碼也感覺(jué)比較方便,尤其是PyCharm的啟動(dòng)和運(yùn)行很笨重
但是之前用Django以及爬蟲(chóng)項(xiàng)目的時(shí)候,PyCharm優(yōu)勢(shì)就非常明顯了
較為詳細(xì)的解釋
Jupyter notebook的特點(diǎn):
- 開(kāi)源。
- 支撐 30 種語(yǔ)言,包括一些數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域很流行的語(yǔ)言,如 Python、R、scala、Julia 等。
- 允許用戶創(chuàng)建和共享文件,文件中可以包括公式、圖像以及重要的代碼
- 擁有交互式組件,可以編程輸出視頻、圖像、LaTaX。不僅如此,交互式組件能夠用來(lái)實(shí)時(shí)可視化和操作數(shù)據(jù)。
- 它也可以利用 scala、python、R 整合大數(shù)據(jù)工具,如 Apache 的 spark。用戶能夠拿到和 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等庫(kù)內(nèi)部相同的數(shù)據(jù)。
- markdown 標(biāo)記語(yǔ)言能夠代碼標(biāo)注,用戶能夠?qū)⑦壿嫼退伎紝懺诠P記本中,這和python內(nèi)部注釋部分不同。Jupyter 筆記本的用途包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)。
PyCharm的特點(diǎn):
- 它能對(duì)類、對(duì)象、關(guān)鍵字的補(bǔ)全和自動(dòng)縮進(jìn),能格式化代碼,定制代碼片段和格式。
- 支持錯(cuò)誤的突出顯示,同時(shí)也包含 PEP-8,能幫助寫出整潔的代碼,易于支撐其他語(yǔ)言。
- 它提供快速和安全的重構(gòu)功能。
- 它帶有一個(gè)圖形界面式的 Python/JavaScript 調(diào)試器。用戶能夠基于 GUI 來(lái)測(cè)試。
- 它有一個(gè)快速的文檔定義視圖,能在不丟失上下文的情況下看到文檔或?qū)ο蟮亩x。同時(shí) Jetbrain 提供的文檔十分全面,還包含視頻教程。
用PyCharm的最大優(yōu)勢(shì)就是寫起來(lái)更爽,且看下圖:
自動(dòng)提示功能十分的強(qiáng)大,那么如何在PyCharm中直接使用Anaconda已安裝的庫(kù)?
PyCharm中直接使用Anaconda已安裝的庫(kù)Ctrl+Alt+S打開(kāi)Setting,打開(kāi)Project: PyCharm,找到Project Interpreter
選擇上圖中的設(shè)置齒輪,在彈出的菜單中選擇Add Local…,彈出如下圖,并選擇System Interpreter:
選擇右邊的…按鈕,在彈出的框內(nèi)選擇本地的Anaconda安裝路徑的python,確定即可:
驗(yàn)證:
可以看到PyCharm自動(dòng)提示功能中已經(jīng)有了pandas庫(kù)了,當(dāng)然其他的庫(kù)也都可以使用了后記
當(dāng)然,也可以像之前一樣,直接在PyCharm中使用pip安裝下面給大家介紹下,供大家參考
PyCharm中導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析庫(kù)
雖然安裝完Anaconda后,就可以直接使用數(shù)據(jù)分析庫(kù)進(jìn)行代碼編寫以及數(shù)據(jù)分析,但是有時(shí)候我還是習(xí)慣用PyCharm開(kāi)發(fā)(畢竟有很多年的Android Studio 和IDEA的使用經(jīng)驗(yàn)),如何在PyCharm中導(dǎo)入常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)呢?
(1)打開(kāi)PyCharm,選擇左下角的Terminal,更新pip
python -m pip install -U pip
(2)安裝各種庫(kù)命令
python -m pip install -U numpy scipy matplotlib pandas scikit-learn ipython jupyter sympy nose
-U也可寫成–user,如果之前安裝過(guò),想要更新,則寫為 --upgrade
(3)也可以簡(jiǎn)寫(但是官方不推薦,使用簡(jiǎn)單的安裝,可能會(huì)出問(wèn)題,比如用-user安裝的文件不會(huì)寫入系統(tǒng)目錄)
pip install numpy pip install scipy pip install pandas pip install matplotlib
總結(jié)
到此這篇關(guān)于PyCharm中如何直接使用Anaconda已安裝的庫(kù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyCharm使用Anaconda已安裝的庫(kù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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