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 | 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>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>