解决 from . import-fftpack Import Error:DLL load failed 找不到指定模块问题

本文档介绍了在Python3.5环境中,如何将Scipy版本降至1.2.1以确保兼容性,并成功重启Spyder进行后续开发。同时提及了TensorFlow1.12.0的使用场景,以及numpy1.18.5的配合。对于依赖这些库的项目,这是一个关键的环境配置指南。
Python3.10

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Conda
Python

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

 

 注意scipy的版本问题,Python3.5下的scipy版本,改为1.2.1,然后重启spyder,运行成功。

备注:TensorFlow版本为1.12.0 

           numpy为1.18.5

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def ifft(x, n=None, axis=-1, overwrite_x=False): """ Return discrete inverse Fourier transform of real or complex sequence. The returned complex array contains ``y(0), y(1),..., y(n-1)`` where ``y(j) = (x * exp(2*pi*sqrt(-1)*j*np.arange(n)/n)).mean()``. Parameters ---------- x : array_like Transformed data to invert. n : int, optional Length of the inverse Fourier transform. If ``n < x.shape[axis]``, `x` is truncated. If ``n > x.shape[axis]``, `x` is zero-padded. The default results in ``n = x.shape[axis]``. axis : int, optional Axis along which the ifft's are computed; the default is over the last axis (i.e., ``axis=-1``). overwrite_x : bool, optional If True, the contents of `x` can be destroyed; the default is False. Returns ------- ifft : ndarray of floats The inverse discrete Fourier transform. See Also -------- fft : Forward FFT Notes ----- Both single and double precision routines are implemented. Half precision inputs will be converted to single precision. Non floating-point inputs will be converted to double precision. Long-double precision inputs are not supported. This function is most efficient when `n` is a power of two, and least efficient when `n` is prime. If the data type of `x` is real, a "real IFFT" algorithm is automatically used, which roughly halves the computation time. Examples -------- >>> from scipy.fftpack import fft, ifft >>> import numpy as np >>> x = np.arange(5) >>> np.allclose(ifft(fft(x)), x, atol=1e-15) # within numerical accuracy. True """ return _pocketfft.ifft(x, n, axis, None, overwrite_x)
09-24
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