Не подключается модуль Jupyter Notebook: ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’ [закрыт]
Вопрос вызван проблемой, которая больше не воспроизводится, или опечаткой. Хотя похожие вопросы могут быть уместны на этом сайте, решение для этого вопроса вряд ли поможет будущим посетителям. Обычно можно избежать подобных вопросов написанием и исследованием минимальной программы для воспроизведения проблемы до публикации вопроса.
Закрыт 10 месяцев назад .
При импорте модуля cv2 в Jupyter Notebook ругается что такого модуля нету. Пробовал устанавливать его через:
pip install opencv-python conda install opencv-python conda install opencv Ничего из этого не решило проблему, даже саму анаконду уже переустановил. Как можно решить данную проблему?
Jupyter: установите новые модули
Недавно я установил Anaconda с Python 3.5 и всем остальным. Я приехал из R, где привык устанавливать пакеты динамически. Я пытаюсь установить модуль с именем scitools через jupyter notebook. Я хотел бы воссоздать это в jupyter. Однако я не знаю, как устанавливать пакеты динамически (если это возможно). Я был бы очень признателен за помощь. Спасибо!
РЕДАКТИРОВАНИЕ: Я пытаюсь использовать conda, как рекомендовано сообществом, но это не работает. Я использую mac OSX
Поделиться Источник 29 ноября 2016 в 23:04
3 ответа
Проверьте блог Джейка Вандера плюс здесь, чтобы узнать, как установить пакет с помощью pip из Jupyter Notebook.
# Install a pip package in the current Jupyter kernel import sys ! -m pip install numpy Поделиться 18 октября 2018 в 18:40
Так что, если вы уже выполнили установку с помощью Anaconda, у вас может быть уже установлен модуль. В этом случае в вашем jupyter notebook после активации ядра вам просто нужно убедиться, что вы выполнили оператор импорта.
import scitools Если вы еще не установили этот модуль, вы можете установить его одним из двух способов. Оба работают из вашей командной строки или терминала.
pip install scitools или так как у вас есть Anaconda
conda install scitools и это должно сделать это. Ваш оператор импорта в вашем блокноте при выполнении должен правильно находиться и включать использование этого модуля.
Поделиться 29 ноября 2016 в 23:10
У меня была та же проблема. Оказывается, если вы откроете окно Anaconda, которое доступно в Windows в раскрывающемся списке Anaconda, оно указывает на правильное место для установки (или обновления) с помощью pip.
Python venv и Jupyter ipykernel для самых зелёных
Чтобы было проще понимать, скажу, что виртуальное окружение — это “коробка”, в которую мы складываем все необходимые для проекта инструменты, например, python библиотеки. Если мы хотим, чтобы кто-то смог повторить или продолжить нашу работу, мы просто отдаем нашу “коробку” со всеми необходимыми настройками. Хочу заметить, некоторые инструменты мы можем использовать один раз, что делает нецелесообразным его хранение в локальном интерпретаторе python и мы его храним отдельно в виртуальном окружении, не засоряя локальный интерпретатор.
Давайте начнем настройку. Чтобы создать виртуальное окружение необходимо в терминале использовать следующую команду: python –m venv my_env
“my_env” это название виртуального окружения, можно назвать его, как угодно.
После выполнения команды можно заметить, что в директории создалась папка “my_env”, это и есть наше виртуальное окружение
Далее для работы с виртуальным окружением исполняем команду: my_env\Scripts\activate
Слева от пути появилось название нашего окружения, что говорит нам о том, что виртуальное окружение активировано. Запустив команду pip list, видим, что в нашем окружении сейчас стоит две библиотеки pip (пакетный менеджер python) и setuptools (библиотека для создания пакетов).
Добавить дополнительные модули можно командой pip install *название пакета*. Установим в наше окружение библиотеки numpy, pandas, scipy.(Вы можете добавить нужные библиотеки через пробел, либо отдельно для каждой вызвать команду pip install)
Проверим наличие установленных библиотек уже известной командой pip list
Таким образом, при наличии разных версий библиотек в локальном интерпретаторе и виртуальном окружении, будет импортирована версия из виртуального окружения (при условии активации на момент импорта).
Создадим файл зависимостей от внешних библиотек, чтобы члены команды могли пользоваться инструментами из проекта. Это можно сделать вручную, а можно автоматически командой из pip – pip freeze>> requirements.txt.
Если посмотреть содержимое файла requirements, то увидим, связку – название библиотеки и версия, необходимая для работы скрипта. Наш коллега создает и активирует виртуальное окружение (как это делать написано в начале статьи), и командой pip install –r “requirements.txt” устанавливает все библиотеки из файла, (в кавычках указываем путь до файла requirements).
Для работы с jupyter notebook устанавливаем в наше виртуальное окружение pip модуль notebook командой pip install notebook, вместе с ним устанавливается модуль настройки kernel (ядра) — ipykernel. Для создания kernel используем команду python -m ipykernel install —name=env_kernel (env_kernel это название нашего нового ядра).
Запускаем jupyter notebook командой jupyter notebook, теперь создавая новый ноутбук в окне new (новый) мы видим все доступные kernels.
Если новое ядро не создавать (использовать ядро по умолчанию), библиотеки в jupyter notebook будут ставиться из корневого интерпретатора.
Давайте посмотрим как это работает: на локальном интерпретаторе стоит библиотека SVA_PM, а на виртуальном окружении ее нет (при импорте библиотеки SVA_PM на виртуальном окружении должна быть ошибка, т.к. ее нет). Проверим работу каждого ядра с данной библиотекой.
Пример с ядром, которое установлено по умолчанию.
Пример с ядром, которое мы создали для виртуального окружения.
В случае если нужно удалить kernel можно воспользоваться командой jupyter kernelspec remove *название kernel.
Для того, чтобы деактивировать наше виртуальное окружение используем команду deactivate.
Скидывая файл скрипта и файл зависимостей, у коллеги не должно возникнуть проблем с запуском.
Данный инструмент языка python, позволяет специалистам IT-профиля, вести свои проекты, не засоряя память громоздкими модулями, и проблемами разных версий библиотек.
Как установить NumPy
Как правило, библиотека NumPy уже предустановлена в пакете Anaconda . В тех редких случаях, когда это не так, можно воспользоваться установщиком этой сборки:
conda install -c anaconda numpy
В Jupyter Notebook это будет выглядеть так:
import sys !conda install --yes --prefix numpy
Импортирование модуля NumPy и проверка версии
Инструкция для импорта NumPy выглядит следующим образом:
import numpy as np
Данный код заменяет в пространстве имен numpy на np , что дает возможность использовать в префиксе функций, методов и атрибутов np вместо numpy . Это стандартное сокращение, которое используется во всех пособиях по NumPy.
Для проверки номера установленной версии используется следующий код:
print (np.__version__)
Output