PyCharm에서 라이브러리를 다운로드하는 단계: 터미널을 열고 pip 명령을 사용하여 라이브러리를 설치합니다. 설치가 완료될 때까지 기다렸다가 pip list 명령을 사용하여 확인합니다. 설치된 라이브러리를 Python 스크립트로 가져옵니다.
PyCharm에서 라이브러리를 다운로드하기 위해 터미널을 사용하는 방법
PyCharm에서 라이브러리를 다운로드하려면 터미널을 사용하는 것이 매우 편리합니다.
1 터미널을 엽니다.
- macOS: ⌘+~
- Linux: Ctrl+~
- Windows: Ctrl+Shift+~
2 pip를 사용하여 라이브러리를 설치하세요
터미널에 다음 명령을 입력하세요.
<code>pip install </code>
For 예를 들어 NumPy 라이브러리를 설치하려면
<code>pip install numpy</code>
3을 입력하세요. 설치가 완료될 때까지 기다립니다.
라이브러리 크기와 네트워크 속도에 따라 설치 프로세스에 몇 분이 걸릴 수 있습니다.
4. 설치 확인
라이브러리가 설치되었는지 확인하려면 터미널에
<code>pip list</code>
를 입력하세요. 이 명령은 새로 설치된 라이브러리를 포함하여 설치된 모든 라이브러리 목록을 표시합니다.
5. 라이브러리 가져오기
Python 스크립트에서 새로 설치된 라이브러리를 가져올 수 있습니다:
import <库名称>
예:
import numpy
기타 팁:
- 어떤 이유로든 pip가 작동하지 않는 경우 conda를 사용하여 라이브러리를 설치할 수도 있습니다.
- PyCharm 설정에서 기본 Python 인터프리터를 구성하여 터미널에서 사용할 수 있습니다.
- 설치 문제가 발생하면 네트워크 연결 및 방화벽 설정을 확인하세요.
위 내용은 pycharm 터미널에서 라이브러리를 다운로드하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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