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我要避免的事情之一是混合和匹配不同的安装方式。如果您已经在使用Conda,请坚持使用它。我只在万不得已的情况下使用pip安装。由于GDAL使用编译后的代码,如果您安装依赖于GDAL的软件包,而这些软件包是用不同的编译器构建的,那么它可能会变得一团糟,这可能是您遇到的情况。这正是Conda通过仔细研究需求和依赖关系所解决的问题。 https://github.com/conda-forge/fiona-feedstock/blob/master/recipe/meta.yaml 在我的机器(Win 10 64位)上,只需使用Conda即可获得上面列出的所有软件包,
1) 将您的Conda更新为最新版本(
2) 创建新环境:
由于一些配方中的限制,它解决了(对我来说)使用例如Numpy 1.11,而不是最新的1.13。
在命令运行中
这应该足够了。您可以通过启动Python(确保正确的环境处于活动状态)并开始导入gdal、fiona等来检查它。 |
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