vscode tidak dapat mengimport numpy
Masalah apabila mengimport Numpy dalam kod VS biasanya disebabkan oleh masalah konfigurasi persekitaran python. Untuk menyelesaikan masalah ini: Pastikan sambungan python dipasang. Pasang Numpy (Pip Pasang Numpy) di terminal. Semak bahawa jurubahasa python betul. Semak bahawa laluan fail kod betul. Sahkan bahawa penyata import betul. Cuba mulakan semula kod vs, semak persekitaran maya, menaik taraf PIP, menyemak kebenaran dan menggunakan keperluan.txt.
Soalan dan penyelesaian yang sering ditanya untuk mengimport numpy dalam kod vs
Dapatkan editor kod VS anda terlebih dahulu dan penterjemah python. Pastikan anda telah memasang lanjutan Python, yang menyediakan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Jika tidak, cari "python" di kedai sambungan VS kod dan pasangnya.
Selepas melengkapkan langkah -langkah di atas, masukkan proses pemasangan Numpy. Ramai pemula menghadapi masalah ketika mengimport numpy dalam kod vs. Yang paling biasa adalah ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
. Ini biasanya bermakna bahawa persekitaran python anda tidak mempunyai pakej Numpy yang dipasang. Penyelesaiannya adalah mudah, buka terminal anda (dalam kod VS, anda boleh menggunakan terminal bersepadu secara langsung), kemudian masukkan pip install numpy
dan tekan Enter. PIP adalah pengurus pakej Python yang secara automatik memuat turun dan memasang Numpy. Jika anda menggunakan persekitaran Anaconda, anda boleh menggunakan conda install numpy
.
Harus diingat di sini bahawa kod VS anda mungkin menggunakan penterjemah Python yang salah. VS Kod akan memilih penterjemah Python pertama yang terdapat dalam sistem secara lalai. Jika anda mempunyai pelbagai versi Python yang dipasang, atau menggunakan persekitaran maya, anda perlu memberitahu kod VS secara eksplisit untuk menggunakan penterjemah yang betul. Anda boleh mencari jurubahasa yang dipilih sekarang di bar status di bahagian bawah kod VS, dan kliknya untuk memilih penterjemah lain. Selepas memilih penterjemah yang betul, vs kod tambah nilai dan menggunakan persekitaran baru.
Pada peringkat ini, anda perlu menyemak sama ada laluan fail python anda betul. Pastikan fail kod anda berada dalam direktori projek yang betul dan penterjemah anda boleh mengaksesnya. Kesilapan yang biasa adalah meletakkan fail kod di luar ruang kerja kod VS, menyebabkan jurubahasa tidak mencari fail. Juga, pastikan penyata import anda betul, seperti import numpy as np
.
Selepas selesai, periksa sama ada ralat import masih berlaku. Sekiranya masalah berterusan, cubalah yang berikut:
- Mulakan semula vs kod: Kadang -kadang cache kod VS boleh menyebabkan masalah. Mulakan semula kod vs boleh membersihkan cache dan menyelesaikan beberapa kesilapan yang pelik.
- Semak persekitaran maya: Jika anda menggunakan persekitaran maya, pastikan anda telah mengaktifkan persekitaran maya. Tanpa pengaktifan persekitaran maya,
pip install numpy
boleh dipasang dalam persekitaran python yang salah. - Semak versi PIP: Versi PIP yang sudah lapuk boleh menyebabkan kegagalan pemasangan. Cuba menaik taraf PIP:
pip install --upgrade pip
. - Semak Kebenaran: Pastikan anda mempunyai kebenaran untuk memasang pakej. Jika dalam beberapa persekitaran yang terhad, anda mungkin perlu menjalankan perintah PIP dengan keistimewaan pentadbir.
- Gunakan keperluan.txt: Untuk kerjasama projek, gunakan fail
requirements.txt
untuk menyenaraikan kebergantungan projek untuk memudahkan orang lain untuk menghasilkan semula persekitaran pembangunan anda. Anda boleh menjana fail menggunakanpip freeze > requirements.txt
dan kemudian pasang semua kebergantungan menggunakanpip install -r requirements.txt
.
Saya pernah mempunyai masalah yang sama dalam projek besar apabila saya gagal mengimport Numpy kerana pelbagai persekitaran maya digunakan dan tidak bertukar dengan betul. Akhirnya, masalah ini diselesaikan dengan teliti memeriksa status pengaktifan persekitaran maya dan menggunakan ciri pemilihan penterjemah yang disediakan oleh lanjutan python kod VS. Ini mengingatkan kita bahawa pengurusan projek yang baik dan kebiasaan dengan alat sangat penting.
Ringkasnya, Vs Code sendiri adalah editor yang kuat, tetapi kegagalan untuk mengimport Numpy biasanya tidak menjadi masalah dengan kod VS, tetapi masalah dengan konfigurasi persekitaran Python. Pemeriksaan yang teliti terhadap jurubahasa, persekitaran maya, pemasangan pakej dan laluan fail dapat menyelesaikan masalah ini dengan mudah. Ingat bahawa tabiat kod yang baik dan pengurusan alam sekitar adalah kunci kepada pengaturcaraan yang cekap.
Atas ialah kandungan terperinci vscode tidak dapat mengimport numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Kedua -dua pilihan Python dan JavaScript dalam persekitaran pembangunan adalah penting. 1) Persekitaran pembangunan Python termasuk Pycharm, Jupyternotebook dan Anaconda, yang sesuai untuk sains data dan prototaip cepat. 2) Persekitaran pembangunan JavaScript termasuk node.js, vscode dan webpack, yang sesuai untuk pembangunan front-end dan back-end. Memilih alat yang betul mengikut keperluan projek dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan kadar kejayaan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Dalam springboot, gunakan redis untuk objek OAuth2Authorization Cache OAuth2. Dalam aplikasi Springboot, gunakan SpringsecurityoAuth2Authorizationsererver ...

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitseficiencyandcurrency, whilepythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.golang'sdesignencouragescouragescouragescouragescourageSlean, readablecodeanditsouragescouragescourscean,

Laravel sesuai untuk projek -projek yang pasukannya biasa dengan PHP dan memerlukan ciri -ciri yang kaya, manakala rangka kerja Python bergantung kepada keperluan projek. 1. Laravel menyediakan sintaks elegan dan ciri -ciri yang kaya, sesuai untuk projek yang memerlukan perkembangan dan fleksibiliti pesat. 2. Django sesuai untuk aplikasi yang kompleks kerana konsep "inklusi bateri" nya. 3.Flask sesuai untuk prototaip cepat dan projek kecil, memberikan fleksibiliti yang hebat.

Python lebih sesuai untuk sains data dan automasi, manakala JavaScript lebih sesuai untuk pembangunan front-end dan penuh. 1. Python berfungsi dengan baik dalam sains data dan pembelajaran mesin, menggunakan perpustakaan seperti numpy dan panda untuk pemprosesan data dan pemodelan. 2. Python adalah ringkas dan cekap dalam automasi dan skrip. 3. JavaScript sangat diperlukan dalam pembangunan front-end dan digunakan untuk membina laman web dinamik dan aplikasi satu halaman. 4. JavaScript memainkan peranan dalam pembangunan back-end melalui Node.js dan menyokong pembangunan stack penuh.

Dalam Intellij ...

Dalam memproses penulisan seterusnya yang dihasilkan JWT ...
