Установка NumPy

Дистрибутивы на официальном сайте Python не включают модуль NumPy.

Мы можем установить его следующими способами.

Установка с помощью pip

Самый простой способ установить NumPy — использоватьинструмент pip：

pip3 install numpy

Здесь мы используем Python 3. Если вы используете Python 2, его можно установить командой `pip install numpy`.

По умолчанию используется зарубежный источник, который слишком медленный. Мы можем использовать зеркало Tsinghua:

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

Установка с помощью conda

Если вы используете среду Anaconda, можно установить NumPy с помощью conda:

conda install numpy

NumPy, установленный через conda, обычно поставляется с некоторыми оптимизированными математическими библиотеками (такими как Intel MKL), что может повысить производительность.

Для получения дополнительной информации о командах conda см.:Учебник Anaconda。

Установка из исходного кода

Если вам нужно установить NumPy из исходного кода, вы можете скачать исходный код из официального репозитория NumPy на GitHub:https://github.com/numpy/numpy, войти в распакованный каталог и выполнить следующие команды:

python setup.py install

Проверка установки

Независимо от того, какой метод вы использовали, после установки можно проверить, успешно ли установлен NumPy, с помощью следующего кода:

Пример

import numpy as np
print(np.__version__)

Если установка прошла успешно, будет выведена корректная информация о версии:

1.26.4

Использование существующих дистрибутивов

Для многих пользователей, особенно в Windows, самый простой способ — скачать следующие дистрибутивы Python, которые включают все ключевые пакеты (включая NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, SymPy и другие пакеты, поставляемые с ядром Python):

  • Anaconda: Бесплатный дистрибутив Python для крупномасштабной обработки данных, прогнозной аналитики и научных вычислений, предназначенный для упрощения управления пакетами и развертывания. Поддерживает системы Linux, Windows и Mac.
  • Enthought Canopy: Предлагает бесплатные и коммерческие дистрибутивы. Поддерживает системы Linux, Windows и Mac.
  • Python(x,y): Дистрибутив Python для научных вычислений и анализа данных, специально для ... предоставляет ... и другие инструменты, подходящие для разработки в области научных вычислений.Spyder IDE: Еще один бесплатный дистрибутив Python, содержащий пакеты для научных вычислений и Spyder IDE. Поддерживает Windows.
  • WinPython: Бесплатный дистрибутив на основе Anaconda и интерактивной среды разработки IEP, сверхлегкий. Поддерживает системы Linux, Windows и Mac.
  • PyzoДругие расширения
ИИ думает...