我有一些问题在python导入。我不太明白为什么会有错误。
我使用jupyter笔记本从目录笔记本。我需要导入函数prepare_data
位于prepare_data.py
对于导入,我尝试使用from...source.prepare_data导入prepare_data
正如这里https://docs.python.org/3/reference/import.html(第5.7段)和python显示我一个错误试图相对导入超过顶级包。
包
您可以将脚本的路径添加到您的系统路径:
sys.path.append('../source/')
from prepare_data import prepare_data
请注意,这是一个相当快速和肮脏的黑客。如果您正在考虑打包代码,@albeksdurf的链接答案有一些更好的选择。
无法从当前工作目录的父目录导入。解决这个问题的简单方法是从根路径开始工作。
在这个答案中,您可以找到更多信息。
我试图使用liner_profiler库在jupyter笔记本与cython函数。它只工作了一半。我得到的结果只包括函数的第一行,没有分析结果。 对于分析结果,int onlt显示一行代码
我想将一些通用功能外包给一个模块中的多个笔记本电脑(也用于测试目的)。当前目录结构如下所示 在中,有一个简单的函数 然而,当我想导入和使用在通过使用(我认为有意义的) 我得到一个。我做错了什么?我正在使用Python 3.9。
从这篇文章: Python:禁用相对导入 表示可以通过以下方式禁用相对导入: 结果: 这里是另一张截图:
C:\users\user\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\scipy__init__.py在154#中,这使得“from scipy import fft”返回scipy.fft,而不是np.fft 155 del fft-->156 from。导入fft C:\users\user\appdata\local\p
我正在尝试做一些深度学习的工作。为此,我首先在我的Python环境中安装了所有用于深度学习的包。 这就是我所做的。 在Anaconda中,我创建了一个名为的环境,如下所示 然后在其中安装了data science Python包,如Pandas、NumPy等。我还在那里安装了TensorFlow和Keras。下面是该环境中的包列表 您可以看到还安装了。 现在,当我在这个环境中打开Python解释器
从这个帖子: Python:禁用相对导入 指示可以通过以下方法禁用相对导入: