Python 之 安装 scipy,numpy,matplotlib,pandas

本文介绍了一种在Ubuntu 14.04 LTS环境下,使用Python 2.7进行科学计算包安装的方法。该方法包括了通过apt-get安装numpy、scipy、matplotlib和pandas等常用库,同时提供了通过pip升级这些库的命令。此外,还提供了一些测试安装成功与否的具体步骤。
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目的:由于安装EPD free 出现问题,于是采用曲线救国的方法。

运行环境:Python 2.7,ubuntu 14.04 LTS

 

>>>sudoapt-get install python-numpy

>>>sudoapt-get install python-scipy

>>>sudoapt-get install python-matplotlib

>>>sudoapt-get install pandas

 

>>>sudo pipinstall --upgrade numpy

>>>sudo pipinstall --upgrade scipy

>>>sudo pipinstall --upgrade pandas

 

>>>ipython --pylab

(这里会出现一个问题,ImportError: No modulenamed kernmagic:

It's a collection of %magics that I wrote for myself. The documentationfor all of the magics that are added can be found here. Though I was not theindividual who added by default to older versions of EPD, I apologize for theconfusion. Yes, it is currently only available via the checkout; I have notmade an official release of it.这是开发者说的一段话。)

 

[in]  : import pandas

[in]  : plot(arange(10))

[out]:[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f02d5080f90>] #不出意外的话,会出现一个绘图窗口,画的是一条斜线.

#下面我们来检查 scipy numpy pylab,是否正确安装:

[in]  : import scipy

[in]  : import numpy

[in]  : import pylab

[in]  : scipy.test()

[in]  : numpy.test()

[in]  : pylab.test()

(如出现 Need nose >= 0.10.0 error... 问题,请 安装: sudopip installnose )

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 使用 pip 安装多个常用 Python 库 为了安装 `numpy`、`matplotlib`、`pandas`、`scipy`、`nltk`、`scikit-learn` 和 `snownlp`,可以使用以下命令一次性完成安装。以下是完整的解决方案: ```bash pip install numpy matplotlib pandas scipy nltk scikit-learn snownlp ``` 如果某些库需要特定版本以确保兼容性,可以在命令中指定版本号。例如,`numpy` 的版本可能需要降级到 `1.19.5` 以避免与其他库的冲突[^1]。类似的,`scikit-learn` 可能需要指定为 `0.19.2` 版本。以下是带有版本号的安装命令示例: ```bash pip install numpy==1.19.5 matplotlib pandas scipy nltk scikit-learn==0.19.2 snownlp ``` 在某些情况下,系统可能会提示权限问题或依赖项缺失。解决方法包括使用 `--user` 参数来限制安装范围,或者升级 `pip` 工具以确保支持最新的包管理功能[^3]。 ```bash pip install --upgrade pip pip install --user numpy matplotlib pandas scipy nltk scikit-learn snownlp ``` 此外,对于机器学习项目,通常还需要安装其他相关库,如 `tensorflow` 或 `keras`。这些库可以根据具体需求进行扩展安装[^2]。 ### 注意事项 - 确保当前使用的 Python 解释器已正确配置,并且 `pip` 是最新版本。 - 如果遇到网络问题,可以尝试使用国内镜像源加速安装过程。例如,阿里云镜像可以通过以下方式使用: ```bash pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy matplotlib pandas scipy nltk scikit-learn snownlp ``` ### 示例代码验证安装 安装完成后,可以通过以下 Python 脚本验证是否成功导入所有库: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import scipy import nltk import sklearn import snownlp print("All libraries are successfully imported!") ``` 如果脚本运行无误,则说明安装成功。
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