Введение и установка библиотеки NumPy / np 1
В ранние годы существования Python разработчикам необходимо было проводить сложные вычисления, особенно когда язык использовался в научном сообществе.
Первой попыткой упростить задачу был модуль Numeric. Его разработал программист по имени Джим Хагунин в 1995 году. Следом за ней появился пакет Numarray. Оба решения специализировались на вычислениях массивов. У каждого свои преимущества в зависимости от сценария. Поэтому и использовались они по обстоятельствам. Такая неопределенность привела к тому, что приняли решение объединить два пакета. Для этих целей Трэвис Олифант начал разработку библиотеки NumPy, первая версия которой вышла в 2006 году.
С тех пор NumPy стала библиотекой №1 в Python для научных вычислений и по сегодняшний день она является самым популярным пакетом для вычислений многомерных и просто крупных массивов. Он также включает множество функций, которые позволяют эффективно проводить операции и выполнять высокоуровневые математические расчеты.
Сейчас NumPy — это проект с открытым исходным кодом, который распространяется по лицензии BSD. В его развитии внесли свою лепту множество разработчиков.
Установка NumPy
Модуль представлен как пакет по умолчанию во множестве дистрибутивов Python, но если его нет, то для установки используйте одну из следующих команд.
В Linux (Ubuntu и Debian):
sudo apt-get install python-numpy Для Linux (Fedora):
sudo yum install numpy scipy conda install numpy pip install numpy Когда NumPy установлен, импортируйте модуль с помощью этой команды.
import numpy as np 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
Установка NumPy Python — Python — Ответ 16352468
Приветствую, проблема следующая: установил NumPy через pip и при импорте вылезает ошибка:
Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py», line 22, in
from . import multiarray
File «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py», line 12, in
from . import overrides
File «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py», line 7, in
from numpy.core._multiarray_umath import (
ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File «C:/Users/user/PycharmProjects/numpy/main.py», line 1, in
import numpy
File «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\lib\site-packages\numpy\__init__.py», line 150, in
from . import core
File «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py», line 48, in
raise ImportError(msg)
ImportError:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for
many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.
We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:
Please note and check the following:
* The Python version is: Python3.8 from «C:\Users\user\PycharmProjects\numpy\venv\Scripts\python.exe»
* The NumPy version is: «1.21.6»
and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.
Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’
NumPy версии 1.21.6, переустанавливал несколько раз, пробовал ставить более раннюю версию. Заранее спасибо
Как исправить: нет модуля с именем numpy
Одна распространенная ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python:
Import error: no module named ' numpy ' Эта ошибка возникает, когда Python не обнаруживает библиотеку NumPy в вашей текущей среде.
В этом руководстве представлены точные шаги, которые вы можете использовать для устранения этой ошибки.
Шаг 1: pip установить numpy
Поскольку NumPy не устанавливается автоматически вместе с Python, вам нужно будет установить его самостоятельно. Самый простой способ сделать это — использовать pip , менеджер пакетов для Python.
Вы можете запустить следующую команду pip для установки NumPy:
pip install numpy Для python 3 вы можете использовать:
pip3 install numpy В большинстве случаев это исправит ошибку.
Шаг 2: Установите пип
Если вы все еще получаете сообщение об ошибке, вам может потребоваться установить pip. Используйте эти шаги , чтобы сделать это.
Вы также можете использовать эти шаги для обновления pip до последней версии, чтобы убедиться, что он работает.
Затем вы можете запустить ту же команду pip, что и раньше, чтобы установить NumPy:
pip install numpy На этом этапе ошибка должна быть устранена.
Шаг 3: проверьте версию NumPy
После успешной установки NumPy вы можете использовать следующую команду для отображения версии NumPy в вашей среде:
pip show numpy Name: numpy Version: 1.20.3 Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python. Home-page: https://www.numpy.org Author: Travis E. Oliphant et al. Author-email: None License: BSD Location: /srv/conda/envs/notebook/lib/python3.7/site-packages Requires: Required-by: tensorflow, tensorflow-estimator, tensorboard, statsmodels, seaborn, scipy, scikit-learn, PyWavelets, patsy, pandas, matplotlib, Keras-Preprocessing, Keras-Applications, imageio, h5py, bqplot, bokeh, altair Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные проблемы в Python: