NumPy-Installation

Die Distributionen auf der offiziellen Python-Website enthalten das NumPy-Modul nicht.

Wir können es mit den folgenden Methoden installieren.

Installation mit pip

Am einfachsten installiert man NumPy mitdem pip-Tool：

pip3 install numpy

Hier verwenden wir Python 3. Wenn Sie Python 2 verwenden, können Sie es mit `pip install numpy` installieren.

Standardmäßig wird eine ausländische Quelle verwendet, die zu langsam ist. Wir können den Tsinghua-Spiegel verwenden:

pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Installation mit conda

Wenn Sie die Anaconda-Umgebung verwenden, können Sie conda verwenden, um NumPy zu installieren:

conda install numpy

Das über conda installierte NumPy bringt normalerweise einige optimierte mathematische Bibliotheken mit (wie Intel MKL), die die Leistung verbessern können.

Weitere Informationen zu conda-Befehlen finden Sie unter:Anaconda-Tutorial。

Aus dem Quellcode installieren

Wenn Sie NumPy aus dem Quellcode installieren müssen, können Sie den Quellcode aus dem offiziellen NumPy-GitHub-Repository herunterladen:https://github.com/numpy/numpy, in das entpackte Verzeichnis wechseln und die folgenden Befehle ausführen:

python setup.py install

Installation überprüfen

Unabhängig davon, welche Methode Sie verwendet haben, können Sie nach der Installation mit dem folgenden Code überprüfen, ob NumPy erfolgreich installiert wurde:

Beispiel

import numpy as np
print(np.__version__)

Wenn die Installation erfolgreich war, wird die korrekte Versionsinformation ausgegeben:

1.26.4

Vorhandene Distributionen verwenden

Für viele Benutzer, insbesondere unter Windows, ist die einfachste Methode, die folgenden Python-Distributionen herunterzuladen, die alle wichtigen Pakete enthalten (einschließlich NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, SymPy und anderer mit dem Python-Kern gebündelter Pakete):

  • Anaconda: Eine kostenlose Python-Distribution für groß angelegte Datenverarbeitung, prädiktive Analyse und wissenschaftliches Rechnen, mit dem Ziel, Paketverwaltung und -bereitstellung zu vereinfachen. Unterstützt Linux-, Windows- und Mac-Systeme.
  • Enthought Canopy: Bietet kostenlose und kommerzielle Distributionen. Unterstützt Linux-, Windows- und Mac-Systeme.
  • Python(x,y): Eine Python-Distribution für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse, speziell für ... bietet ... und andere Tools, geeignet für Entwicklungsarbeiten im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens.Spyder IDE: Eine weitere kostenlose Python-Distribution, die Pakete für wissenschaftliches Rechnen und Spyder IDE enthält. Unterstützt Windows.
  • WinPython: Eine kostenlose Distribution, die auf Anaconda und der interaktiven Entwicklungsumgebung IEP basiert, ultraleicht. Unterstützt Linux-, Windows- und Mac-Systeme.
  • PyzoWeitere Erweiterungen
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