① 如何使spyder的操作界面表黑
查询系统默认编码可以在解释器中输入以下命令:
Python代码
>>>sys.getdefaultencoding()
设置默认编码时使用:
Python代码
>>>sys.setdefaultencoding('utf8')
可能会报AttributeError: 'mole' object has no attribute 'setdefaultencoding'的错误,执行reload(sys),在执行以上命令就可以顺利通过。
此时在执行sys.getdefaultencoding()就会发现编码已经被设置为utf8的了,但是在解释器里修改的编码只能保证当次有效,在重启解释器后,会发现,编码又被重置为默认的ascii了,那么有没有办法一次性修改程序或系统的默认编码呢。
② spyder中如何撤销注释
spyder中撤销注释的方法是:我们可以通过【Ctrl+1】快捷键来实现。具体操作方法是:1、选中需要撤销注释的代码;2、按下键盘上的【Ctrl+1】快捷键即可,这样代码注释就取消了。
③ spyder 如何设置 编辑器 字体大小
按ctrl+Alt+Shift+P打开Preference, 在左边选择并点击Editor,就可以在Font Style一栏中设置你喜欢字体的Font和Size了。
④ 如何恢复python编程环境spyder的窗口
一、部署Python编程环境
我的是windowsx86,64位系统,所以我选择了Python3.6.0,64位的网络安装版。我没敢选最新的,怕其他包没有相应更新,所以选了一个第二新的。
按照pip的提示,从landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools下载build tools。
⑤ 如何在多版本anaconda python环境下转换spyder
有两种方法可以实现:
首先我的实验环境是conda 4.3.13
方法一:全程在cmd中操作
1)先在conda中创建一个名为python2的环境,并下载对应版本python2.7
conda create --name python27 python=2.7
2)激活python2环境
activate python2
3)在python2的环境下下载spyder和Jupter notebook
conda install spyder1
因为我这里已经装过spyter了,如果第一次安装,系统会让你确定是否下载,输入 y 即可。
4) 下面我们可以看到菜单栏已经有了python2的spyter了。
5)下载Jupyter notebook,一样的方法。
conda install jupyter
这样,你想用python3编写代码时,就打开python3的spyder;你想用python2编写代码时,就打开python2的spyder。两种环境的切换非常方便。
方法二:在Anaconda Navigator中实现(相对简单,耗时,不推荐)
1) 打开Anaconda Navigator
2) 进入environment,选择你要安装python2的环境,或者可以按底部的Create新建环境名和对应的python版本。
3) 然后选择在你的想要的环境中下载spyder和jupyter notebook。
4) 但是,因为Anaconda Navigator的环境不稳定,容易出现屏幕卡死或者闪退现象,不推荐这种方法。
附加:给Jupter notebook设置主目录的方法
1) 当你下载好jupter notebook后打开界面,是什么样的呢?是否同作者一样?
2) 不难看出,此时刚下载好的jupter notebook默认的路径是C盘。那么下面我们把它设置成我们自己要的目录,这里我以:‘F:\pythonWork ‘为例。
3) 在cmd中输入:
jupyter notebook --generate-config
第一次修改则输入:y
4) 找到输出的文件夹的目录,用记事本打开。
文件夹的目录一般在:C:\Users\Administrator\.jupyter
搜索:notebook.dir
将你要的路径设置在里面。
5) 然后保存。再次打开upyter notebook,就变成你要的路径了。
⑥ 如何设置spyder的目录
设置spyder的目录的方法:1、点击菜单栏中的Tools选项,接着点击Current working directory选项;2、勾选The following directory选项;3、设置需要的目录路径即可。
然后在右侧勾选The following directory 选项,设置需要的目录即可。
⑦ spyder figure图片窗口怎么显示
在终端窗口输出图片:
In [1]: %matplotlib inline
在图片窗口表现图片:
In [2]: %matplotlib qt