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
    VS2003 Front Page Server Extension
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>