Es gibt fünf Möglichkeiten, frühere Projekte in PyCharm zu finden: mit der Option „Zuletzt geöffnet“ über den Projektmanager, durch direkten Zugriff auf den Projektordner, über die Befehlszeile oder durch Wiederherstellen eines geschlossenen Projekts.
So finden Sie frühere Projekte in PyCharm
1. Öffnen Sie PyCharm mit der Option „Zuletzt geöffnet“
- und klicken Sie in der Menüleiste auf „Datei“.
- Wählen Sie „Zuletzt geöffnet“ und wählen Sie Ihr vorheriges Projekt aus der Liste aus.
2. Verwenden des Projektmanagers
- Öffnen Sie in PyCharm die Ansicht „Projekt“ (Ansicht > Projekt).
- Klicken Sie im linken Bereich auf den Dropdown-Pfeil neben dem Projektnamen.
- Wählen Sie „Öffnen“ aus der Liste.
3. Greifen Sie direkt auf den Projektordner zu.
- Öffnen Sie PyCharm und klicken Sie auf das Menü „Datei“.
- Navigieren Sie zum Ordnerspeicherort Ihres Projekts und wählen Sie den Ordner „.idea“ Ihres Projekts aus.
- Doppelklicken Sie auf die Datei „.iml“ im Ordner „.idea“ und PyCharm öffnet das Projekt.
4. Verwenden der Befehlszeile
- Öffnen Sie die Befehlszeile und navigieren Sie zum Verzeichnis Ihres Projekts.
- Führen Sie den folgenden Befehl aus:
<code>pycharm</code>
- Dadurch wird das Projekt in PyCharm geöffnet.
5. Ein geschlossenes Projekt wiederherstellen
-
Wenn Sie PyCharm zuvor geschlossen haben und das Projekt wiederherstellen möchten, führen Sie bitte die folgenden Schritte aus:
- Öffnen Sie PyCharm und klicken Sie auf das Menü „Datei“.
- Wählen Sie „Letzte Projekte“ und klicken Sie auf „Alle Projekte wiederherstellen“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo finden Sie frühere Projekte in Pycharm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

Der Artikel erläutert Module und Pakete in Python, deren Unterschiede und Verwendung. Module sind einzelne Dateien, während Pakete Verzeichnisse mit einer __init__.py -Datei sind, die verwandte Module hierarchisch organisieren.

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