PyCharm에서 설치된 패키지 가져오기
올바른 환경을 추가하고 PyCharm 외부에서 GNU Radio 기능을 보장하더라도 "정의되지 않은 참조"가 발생할 수 있습니다. PyCharm 내에서 가져오려고 할 때 " 오류가 발생했습니다. 한 가지 일반적인 해결책은 PyCharm의 경로를 구성하는 것입니다.
경로 구성
- 파일 → 설정 → 프로젝트 설정 → 프로젝트 인터프리터로 이동합니다.
- "통역사 구성"을 클릭하고 "경로" 탭을 선택합니다.
- 누름 " " 버튼을 누르고 가져오려는 모듈의 경로를 지정합니다(예: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/gnuradio).
찾기 경로
경로가 확실하지 않으면 Python 인터프리터를 열고 다음을 가져옵니다. 모듈:
>> import gnuradio >> gnuradio.__file__ "path/to/gnuradio"
일반적으로 폴더 구조는 다음과 같이 구성됩니다.
foobarbaz/ gnuradio/ __init__.py other_file.py
이 경우 PyCharm의 경로에 "foobarbaz"를 추가합니다. 경로를 적절하게 구성하면 PyCharm이 설치된 패키지를 인식하고 원활한 가져오기를 허용하도록 할 수 있습니다.
위 내용은 PyCharm이 설치된 GNU Radio 패키지를 찾을 수 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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