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  • conda install Python库时报PackagesNotFoundError:的错误的解决方案

                                                            conda install Python库时报PackagesNotFoundError:的错误的解决方案

    安装完成Anaconda之后,我们可以在Anaconda Prompt交互式窗口中通过“conda install 库名称”实现Python库的安装,但是有时候在运用该命令进行安装时会提示PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:的错误,现在以Pydap库的安装为例,提供在Windows系统下解决这种错误的方法。

                                                                                               图1. 错误提示

    具体解决方法如下:

    (1)在Anaconda Prompt中输入anaconda search -t conda Pydap【Pydap是要安装的库的名字】,等待一会之后,出现图2所示运行结果

                                                                              图2. anaconda search -t conda Pydap运行结果

    通过图2,我们可以发现一共找到了8个Pydap包,我们要依据自己的系统,选择合适的包,运用anaconda show <USER/PACKAGE>命令查看包的详细信息

    (2)在交互式窗口中输入anaconda show conda-forge/pydap查看包的详细信息,运行之后,显示的信息如图3所示

                                          

                                                                                                      图3. 包的信息

    (3)依据图3中的提示,运行conda install --channel https://conda.anaconda.org/conda-forge pydap进行包的安装,此时需要等待一段时间,当出现Proceed([y]/n)?时输入y,回车,进行库的安装和下载,此时也需要等待一段时间。

                                                                                                         图4.  安装

    (4)在交互式窗口中启动python,输入import pydap,如果没报错则表示Pydap库安装成功。

                  

                                                                                                     图5. 测试是否安装成功

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  • Py之dlib:Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略 目录 dlib库的简介 dlib库的安装 dlib库的使用函数 0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化 1、hog提取特征的函数 2...

    Py之dlib:Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略

     

     

     

    目录

    dlib库的简介

    dlib库的安装

    dlib库的使用函数

    0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化

    1、hog提取特征的函数

    2、CNN提取特征的函数

     


     

    dlib库的简介

        一个机器学习的开源库,包含了机器学习的很多算法,使用起来很方便,直接包含头文件即可,并且不依赖于其他库(自带图像编解码库源码)。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。

    Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库,遵守Boost Software licence. 主要特点如下: 

    • 完善的文档:每个类每个函数都有详细的文档,并且提供了大量的示例代码,如果你发现文档描述不清晰或者没有文档,告诉作者,作者会立刻添加。 
    • 可移植代码:代码符合ISO C++标准,不需要第三方库支持,支持win32、Linux、Mac OS X、Solaris、HPUX、BSDs 和 POSIX 系统 
    • 线程支持:提供简单的可移植的线程API 
    • 网络支持:提供简单的可移植的Socket API和一个简单的Http服务器 
    • 图形用户界面:提供线程安全的GUI API 
    • 数值算法:矩阵、大整数、随机数运算等 
    • 机器学习算法:
    • 图形模型算法: 
    • 图像处理:支持读写Windows BMP文件,不同类型色彩转换 
    • 数据压缩和完整性算法:CRC32、Md5、不同形式的PPM算法 
    • 测试:线程安全的日志类和模块化的单元测试框架以及各种测试assert支持
    • 一般工具:XML解析、内存管理、类型安全的big/little endian转换、序列化支持和容器类
       


    dlib pypi
    dlib库
    dlib c++ library

     

     

    dlib库的安装

    本博客提供三种方法进行安装

    T1方法:pip install dlib

    此方法是需要在你安装cmake、Boost环境的计算机使用

    T2方法:conda install -c menpo dlib=18.18

    此方法适合那些已经安装好conda库的环境的计算机使用,conda库的安装本博客有详细攻略,请自行翻看。

    T3方法:pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    dlib库的whl文件——dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.rar

    dlib-19.3.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    哈哈,大功告成!如有资料或问题需求,请留言!

     

     

    dlib库的使用函数

    0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化

    CV之dlib:利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测

     

    1、hog提取特征的函数

    dlib.get_frontal_face_detector()    #人脸特征提取器,该函数是在C++里面定义的

    help(dlib.get_frontal_face_detector())
    Help on fhog_object_detector in module dlib.dlib object:
    
    class fhog_object_detector(Boost.Python.instance)
     |  This object represents a sliding window histogram-of-oriented-gradients based object detector.
     |
     |  Method resolution order:
     |      fhog_object_detector
     |      Boost.Python.instance
     |      builtins.object
     |
     |  Methods defined here:
     |
     |  __call__(...)
     |      __call__( (fhog_object_detector)arg1, (object)image [, (int)upsample_num_times=0]) -> rectangles :
     |          requires
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the object detector on the input image and returns
     |                a list of detections.
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  __getstate__(...)
     |      __getstate__( (fhog_object_detector)arg1) -> tuple
     |
     |  __init__(...)
     |      __init__( (object)arg1) -> None
     |
     |      __init__( (object)arg1, (str)arg2) -> object :
     |          Loads an object detector from a file that contains the output of the
     |          train_simple_object_detector() routine or a serialized C++ object of type
     |          object_detector<scan_fhog_pyramid<pyramid_down<6>>>.
     |
     |  __reduce__ = <unnamed Boost.Python function>(...)
     |
     |  __setstate__(...)
     |      __setstate__( (fhog_object_detector)arg1, (tuple)arg2) -> None
     |
     |  run(...)
     |      run( (fhog_object_detector)arg1, (object)image [, (int)upsample_num_times=0 [, (float)adjust_threshold=0.0]]) -> tuple :
     |          requires
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the object detector on the input image and returns
     |                a tuple of (list of detections, list of scores, list of weight_indices).
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  save(...)
     |      save( (fhog_object_detector)arg1, (str)detector_output_filename) -> None :
     |          Save a simple_object_detector to the provided path.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Static methods defined here:
     |
     |  run_multiple(...)
     |      run_multiple( (list)detectors, (object)image [, (int)upsample_num_times=0 [, (float)adjust_threshold=0.0]]) -> tuple :
     |          requires
     |              - detectors is a list of detectors.
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the list of object detectors at once on the input image and returns
     |                a tuple of (list of detections, list of scores, list of weight_indices).
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data and other attributes defined here:
     |
     |  __instance_size__ = 160
     |
     |  __safe_for_unpickling__ = True
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Methods inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __new__(*args, **kwargs) from Boost.Python.class
     |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data descriptors inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __dict__
     |
     |  __weakref__

    2、CNN提取特征的函数

    cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1(cnn_face_detection_model)

    help(dlib.cnn_face_detection_model_v1)
    Help on class cnn_face_detection_model_v1 in module dlib.dlib:
    
    class cnn_face_detection_model_v1(Boost.Python.instance)
     |  This object detects human faces in an image.  The constructor loads the face detection model from a file. You can download a pre-trained model from http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2.
     |
     |  Method resolution order:
     |      cnn_face_detection_model_v1
     |      Boost.Python.instance
     |      builtins.object
     |
     |  Methods defined here:
     |
     |  __call__(...)
     |      __call__( (cnn_face_detection_model_v1)arg1, (object)img [, (int)upsample_num_times=0]) -> mmod_rectangles :
     |          Find faces in an image using a deep learning model.
     |                    - Upsamples the image upsample_num_times before running the face
     |                      detector.
     |
     |      __call__( (cnn_face_detection_model_v1)arg1, (list)imgs [, (int)upsample_num_times=0 [, (int)batch_size=128]]) -> mmod_rectangless :
     |          takes a list of images as input returning a 2d list of mmod rectangles
     |
     |  __init__(...)
     |      __init__( (object)arg1, (str)arg2) -> None
     |
     |  __reduce__ = <unnamed Boost.Python function>(...)
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data and other attributes defined here:
     |
     |  __instance_size__ = 984
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Methods inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __new__(*args, **kwargs) from Boost.Python.class
     |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data descriptors inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __dict__
     |
     |  __weakref__

     

    inline frontal_face_detector get_frontal_face_detector()
     


     

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  • vscode 如何导入python库

    万次阅读 多人点赞 2019-10-20 11:34:16
    vscode 如何导入python库

    vscode 如何导入python库

    首先,我们要知道,VScode和本地运行的并不是同一个python,反正我的是这样,所以导致了在本地下载好库后,在VScode运行时还是报错。那么如何在VScode中导入python库呢?

    1.已经在vscode中装了python

    在这里插入图片描述

    2.打开终端

    这个就相当于本地的 cmd 命令一样
    在这里插入图片描述

    3.找到vscode中python的路径

    打个比方,我现在还没有Pillow这个库,我点击运行以后,它会报错。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    蓝色的路径就是vscode中python的路径,我们要的路径就到Python37_64为止,也就是

    C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/Shared/Python37_64
    

    把这个复制下来

    4.运行pip,安装python库

    首先声明,高版本的python中都是自带pip的,如果没有请先安装pip
    如何看有没有pip呢? 在本地打开刚才复制的路径,进入到这个Script文件夹下
    在这里插入图片描述
    看看里面有没有pip.exe文件
    在这里插入图片描述
    如果有的话就可以运行pip了。

    .
    .
    .

    下面正式开始
    输入

    cd "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python37_64\Scripts"
    

    即 cd+格式+“刚才复制的路径+\Scripts”
    注意:这里的路径一定要用双引号括起来不然在路径里有(x86)的情况下会报错
    在这里插入图片描述
    然后输入 .\pip install 库名

    .\pip install Pillow
    

    注意前面一定要加 .\

    然后开始下载了
    在这里插入图片描述
    显示 Successfully installed Pillow 就是下载成功了
    .

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  • 一些爽翻且开源的Python

    万次阅读 2020-07-08 10:53:40
    有哪些开源的 Python 让你相见恨晚? 最近发现了几个不错的 Python ,一并整理分享给大家,希望对你有帮助,别问,问就是良心的一批。 Arrow 我们知道 Python 已经内置了好几个处理时间相关的,但是对于时间...

    有哪些开源的 Python 库让你相见恨晚?

    最近发现了几个不错的 Python 库,一并整理分享给大家,希望对你有帮助,别问,问就是良心的一批。

    Arrow

    我们知道 Python 已经内置了好几个处理时间相关的库,但是对于时间以及时区间的转换并不清晰,操作起来略繁琐,而 Arrow 可以弥补这个问题,它提供了更友好的方法,方便我们对时间,日期,格式化等操作。

    项目地址:
    https://github.com/crsmithdev/arrow
    start:6.1k

    thefuck

    这个名字一看就厉害啊,我们常常会使用到命令行,但有时候会对一些命令不是很熟悉,或者说偶尔出现打错命令的情况,然后有人就用 Python 搞了这个项目,当你输错命令的时候,你只要再输一个 “fuck”,就能马上更正你的命令。很牛逼有没有,以前我们一遇到不爽的,说句 woc 也没什么鸟用,但是在这里遇到不爽的,说句 fuck 还真能帮你解决问题:

    项目地址:
    https://github.com/nvbn/thefuck
    star:4w+

    face_recognition

    这是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。

    项目地址:
    https://github.com/ageitgey/face_recognition
    star:2.7w+

    learn-regex

    学习正则表达式的正确姿势,上次刚好看到这个项目,留意了下,发现这算是很全面的正则学习资料了:

    项目地址:
    https://github.com/ziishaned/learn-regex
    star:2.7w+

    musicbox

    这个项目好玩,直接使用命令行来运行操作网易云音乐,是不是很 geek 咧:

    妈妈再也不用担心我在 Linux 无法好好的听歌了。

    PaddlePaddle Models

    PaddlePaddle 提供了丰富的计算单元,使得用户可以采用模块化的方法解决各种学习问题。在此Repo中,我们展示了如何用 PaddlePaddle来解决常见的机器学习任务,提供若干种不同的易学易用的神经网络模型。

    地址:
    https://github.com/PaddlePaddle/models

    vipstone/faceai

    一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目:

    地址:
    https://github.com/vipstone/faceai

    AiLearning

    机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP:

    地址:
    https://github.com/apachecn/AiLearning

    Algorithm_Interview

    2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记:

    地址:
    https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

    learn_python3_spider

    python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫,包括浏览器抓包,手机APP抓包,如 fiddler、mitmproxy,各种爬虫涉及的模块的使用,如:requests、beautifulSoup、selenium、appium、scrapy等,以及IP代理,验证码识别,Mysql,MongoDB数据库的python使用,多线程多进程爬虫的使用,css 爬虫加密逆向破解,JS爬虫逆向,爬虫项目实战实例等:

    项目地址:
    https://github.com/wistbean/learn_python3_spider
    star数量:3.6k

    12306

    这是用 Python 开发的 12306 购票助手,它实现了自动打码,自动登录,捡漏,候补等功能。用 Python 帮你抢票,还是可以的。虽然国庆没用到,这不春节马上要到了么?到时可以用上来。

    这个项目已经有 1.6w+ star,作者也一直在维护。

    项目地址:
    https://github.com/testerSunshine/12306

    d2l-zh

    这是一本《动手学深度学习》教材,面向中文读者,源代码都在这里面了,能运行,可以讨论。1.3w+ 的star,内容如下:

    项目地址:
    https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

    httpx

    这个是建立在 requests 之上的库,声称是 Python 下一代的 http ,使用方式:

    requests 有的功能它都有,没有的功能它也有:

    项目地址:
    https://github.com/encode/httpx

    pandas-profiling

    我们知道数据分析有个 pandas 框架,而这个项目就是继承 pandas 的, 它几乎可以做到一行代码快速对数据进行可视化分析:

    这里一行代码就可以直接生成可视化数据:

    项目地址:
    https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling

    WeRoBot

    这是一个 Python 开发的微信公众号框架,有些朋友如果是基于微信公众号开发的话,可以不用自己造轮子了,这个框架可以节省你很多时间:

    项目地址:
    https://github.com/offu/WeRoBot

    PySimpleGUI

    你可以使用它简单的创建用户界面,PySimpleGUI 同时支持 Python2 和 Python3。它将 tkinter、Qt、WxPython、Remi 转化为可移植的人性化 Pythonic 接口,搞出来的用户界面可以运行在 Linux、Mac OS、Windows 系统上。

    一个最简单的例子:

    GitHub地址:
    https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI
    star:2.4k

    yagmail

    yagmail 是我见过实现 Python 发送邮件这个功能用到的最短的代码:

    甚至可以一行搞定:

    群发邮件也是 easy 啦:

    GitHub地址:
    https://github.com/kootenpv/yagmail
    star:1.6k

    wtfpython

    顾名思义,what the fxxk Python ,这名字一看就有趣,这个项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性,并尝试讨论这些现象背后真正的原理。

    说白了,也就是你看到那样的 Python 例子,会不自觉的脱口而出:“what the fxxk ,这是什么鬼?”

    GitHub地址:
    https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn
    star:9.1k

    faker

    faker 就是假,不够 real ,我们有时候在写代码的时候需要一些假数据进行测试,有了 faker 之后,你就再也不用自己整一些“张三”、“李四”、“隔壁老王” 了。

    想要中文“假数据”也有:

    GitHub地址:
    https://github.com/joke2k/faker
    star:8.7k

    pelican

    这个也是厉害,pelican 可以快速生成一个网站,我来给你演示一下:

    创建一个目录:

    进入:

    然后直接输入命令:pelican-quickstart。

    回答各种沙雕网站问题:

    然后就完事了,随便搞个 md 文件:

    保存一波之后,在你当前的目录创建一个 content 文件,把你编辑的这个文件塞进去。

    然后输入 pelican content:

    接着输入 pelican --listen 就可以预览你的网站了:

    是不是很爽?怎一个帅字了得?

    GitHub地址:
    https://github.com/getpelican/pelican
    star:9.2k

    FastAPI

    FastAPI是一个基于 Python3.6+ 构建的高性能 web 框架,使用它可以很快的简单写一些 API 接口。

    举个例子:

    接着可以安装 uvicorn 后运行起来:

    监听 8000 端口了,可以通过 http://127.0.0.1:8000 进行访问:

    除此之外,它基于 Swagger 还能直接生成接口文档,省了你大量写接口文档的时间:

    还能直接测试接口:

    项目地址:
    https://github.com/tiangolo/fastapi
    star数:6k

    Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

    这是一个轻量级的人脸检测模型,针对边缘计算设备设计的轻量人脸检测模型,默认FP32精度下(.pth)文件大小为 1.04~1.1MB。

    项目地址:
    https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
    star数量:3.9k

    you-get

    安装完 you-get 就能通过一个命令下载网上的在线视频了:

    牛逼的是,现在它已经能够支持大部分主流的在线视频网站的下载:

    项目地址:
    https://github.com/soimort/you-get
    star数量:28.4k

    Fire

    这个库的方便之处在于,他可以让任何 Python 项目快速自动生成命令行接口,不用自己写 docstring 就可以生成,而且只需要用 Fire 调用一下就可以了,舒服!

    一个官方的例子:

    通过 python 运行:
    python calculator.py

    项目地址:
    https://github.com/google/python-fire
    star数量:16.9k

    ok,以上,别光收藏呀,点个在赞呗,Python 好用的库远不止这些,以后我发现不错的库再整理一波分享给你!

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    Python库的安装 window下python2、python3安装包的方法 在线安装 安装好python、设置好环境变量后,在python安装目录下Script文件夹内会存在pip.exe和easy_install.exe两种在线安装工具。 只需要在...
  • Py之scikit-image:Python库之skimage的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 skimage的简介 skimage的安装 1、直接安装 2、Anaconda下安装 skimage的使用方法 skimage的简介 skimage即是...
  • Linux环境配置Python库及常用库介绍

    千次阅读 2019-07-22 13:31:12
    介绍Linux环境配置Python库,及常用库。
  • 关于创建Python库

    千次阅读 2018-06-20 18:22:58
    相信会Python的人一定会了解不少的库,而且也想创建自己的Python库,其实创建Python库并不是一件很难的事情,下面就来教大家如何创建Python库。注:以下方法仅适用于Windows需要文件:setup.py你要创建成库的Python...
  • 常用Python库-GIS库

    千次阅读 2018-03-17 23:03:19
    Python库 scikit-learn:机器学习算法集成 skimage:图像处理,堪比opencv pandas:结构化数据分析 matplotlib:绘图 numpy:科学计算库 Pillow:图像处理 Deap:演化算法库 Python-GIS库 GDAL:GIS基本库,...
  • Python库的安装详解

    万次阅读 2018-03-27 15:06:14
    安装非标准Python库Python标准库中,用于网页数据采集的有urllib库,同样,有很多优秀的开源库,像BeautifulSoup库、Requests库等。 接下来就介绍一些开源库的安装方法。Python库的安装可以通过下载源代码执行安装...
  • 好玩的Python库tqdm

    万次阅读 2017-09-09 15:56:12
    Python库tqdm,可以显示循环进度条的库
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  • Py之utils:Python库之utils的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 utils的简介 utils的安装 utils的使用方法 utils的简介 Python Utils is a collection of small Python functions and ...
  • MMCV python库介绍

    千次阅读 2019-11-05 11:50:38
    mmcv 是用于计算机视觉研究的基础 Python ,支持 MMLAB 中的许多研究项目,例如 MMDetection <https://github.com/open-mmlab/mmdetection>和 MMAction <https://github.com/open-mmlab/mmaction> ...
  • Python库安装的方法常用的一般有两种(备注:由于只有Windows开发环境,这里只展示windows OS下方式)。 方法一:直接使用python命令来安装 首先,下载所要安装的python库,下载对应python库的压缩包,这里以...
  • 数据处理一条龙!这15个Python库不可不知

    千次阅读 多人点赞 2020-04-20 16:59:26
    如果你是一名数据科学家或数据分析师,或者只是对这一行业感兴趣,那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道。 从数据收集、清理转化,到数据可视化、图像识别和网页相关,这15个Python库涵盖广泛,...
  • help(PyHook3),查看的用法。 help(PyHook3.HookManager()),可以查看具体方法的源码。 dir(PyHook3),用来查看的属性。
  • 跟随前一篇文章,本篇将尝试,引入python库,并且调用方法。 (上一篇:Python 学习笔记 —— 使用Chaquopy在AndroidStudio添加Python环境,java和python互调) Chaquopy 支持的python库在这个链接里面可以查到:...
  • python库安装方法及下载依赖库

    千次阅读 2018-08-17 15:38:10
    python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找 源码安装 python setup.py install` 查看版本号 安装依赖库的版本一定要符合原先...
  • 本文将介绍如何将本地python库与其离线包批量导出以及python第三方库快速批量安装 本地python库列表导出 先使用cd path进入到你需要保存列表文件的路径,path为所需路径 使用pip freeze > requirement.txt ...
  • python库文件简介整理

    千次阅读 2018-12-07 15:19:39
    python库文件 库名称 简介 Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 ...
  • GDAL/OGR是著名的开源GIS,GDAL是对栅格数据进行操作,OGR是对矢量数据进行操作 【GDAL】Geospatial Data Abstraction Library,地理控件数据抽象 是一个在 X/MIT 许可协议下的开源栅格空间数据转换。它利用...
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  • Julia: 调用Python

    千次阅读 2018-12-31 19:38:09
    Julia的库和生态不及Python的零头,因此对julia党员来讲,很有必要学会Julia call Python. 一、基本的库: PyCall ...你还是得知道原因Python库、 函数之类是如何用的。 三、简洁的例子 using Pkg using PyCa...
  • python库:scapy使用

    万次阅读 多人点赞 2018-03-29 10:35:02
    1、安装:sudo pip install scapy2、查看scapy依赖关系: 2.3.2版本,不依赖任何python库。3、使用help('scapy')查看帮助 就这么点,任何发送、接受数据包函数都没有看到,和以前的任何显示模块帮助都不一样 ...
  • 如何在Vscode中安装Python库

    千次阅读 2020-11-20 21:18:52
    如何在vscode中安装python库 1.已经在vscode中装了python并配置好python运行环境。 检查是否正确配置好运行环境,按Windows+R组合键在运行窗口输入cmd,打开命令提示符窗口输入python确定即可 2.找到vscode中python...
  • 用pip安装python库下载超时的解决办法

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