Instalación de NumPy

Las distribuciones del sitio oficial de Python no incluyen el módulo NumPy.

Podemos instalarlo mediante los siguientes métodos.

Instalación con pip

La forma más sencilla de instalar NumPy es usarla herramienta pip：

pip3 install numpy

Aquí se utiliza Python3; si usas Python2, puedes instalarlo con pip install numpy.

Por defecto se usa una ruta extranjera; si es demasiado lenta, podemos usar el espejo de Tsinghua:

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

Instalación con conda

Si usas el entorno Anaconda, puedes usar conda para instalar NumPy:

conda install numpy

El NumPy instalado mediante conda suele incluir algunas bibliotecas matemáticas optimizadas (como Intel MKL), lo que puede mejorar el rendimiento.

Para más información sobre comandos de conda, consulta:Tutorial de Anaconda。

Instalación desde el código fuente

Si necesitas instalar NumPy desde el código fuente, puedes descargar el código fuente desde el repositorio oficial de GitHub de NumPy:https://github.com/numpy/numpyentra en el directorio descomprimido y ejecuta el siguiente comando:

python setup.py install

Verificación de la instalación

Independientemente del método de instalación utilizado, puedes verificar si NumPy se instaló correctamente con el siguiente código:

Ejemplo

import numpy as np
print(np.__version__)

Si la instalación es exitosa, se mostrará la información de versión correcta:

1.26.4

Usar distribuciones existentes

Para muchos usuarios, especialmente en Windows, la forma más sencilla es descargar las siguientes distribuciones de Python, que incluyen todos los paquetes clave (incluyendo NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, SymPy y otros paquetes incluidos en el núcleo de Python):

  • Anaconda: distribución gratuita de Python, utilizada para procesamiento de datos a gran escala, análisis predictivo y cálculo científico, dedicada a simplificar la gestión e implementación de paquetes. Compatible con Linux, Windows y Mac.
  • Enthought Canopy: ofrece distribuciones gratuitas y comerciales. Compatible con Linux, Windows y Mac.
  • Python(x,y): una distribución de Python adecuada para el cálculo científico y el análisis de datos, especialmente diseñada paraSpyder IDEproporcionar herramientas como ..., adecuada para el desarrollo de trabajos de cálculo científico.
  • WinPython: otra distribución gratuita de Python, que incluye paquetes de cálculo científico y el IDE Spyder. Compatible con Windows.
  • Pyzo: una distribución gratuita basada en Anaconda y un entorno de desarrollo interactivo del IEP, ultraligera. Compatible con Linux, Windows y Mac.
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