ubuntu下python安装pandas和numpy等依赖库版本不兼容的问题RuntimeWarning: numpy.dtype size changed...

本文详细记录了解决在Python环境下安装Pandas及其依赖库Numpy时遇到的问题,包括版本冲突、依赖库缺失和安装失败的情况。通过指定版本安装Numpy,最终成功解决了导入错误和版本不兼容的问题。

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习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了。折腾了好久了。

上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库。

那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误:

pycharm下的错误

RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88……

命令行下错误:

ImportError: C extension: No module named missing not built. If you want to import pandas from the source directory, you may need to run 'python

 

3. 那就下载源码、whl文件试试吧,分别用python2和python3安装,python2可以编源码并安装,只是问题一样,安装whl则报版本不能安装;python3一样的卡住、安装whl不能装。1. 首先想到的当然是百度或谷歌一下,几乎没搜到解决办法。当然我也猜到了是版本不兼容了,所以卸载了numpy、pandas等库,直接pip install pandas,因为发现会自动安装numpy等依赖库,装好了发现还是报一样的问题,继续全删了按照网上的教程来一个个依赖库先装继续装pandas,一样。
2. 难道是pip版本不够?升级下,python -m pip install -U pip。(引用:https://www.cnblogs.com/zhanglin123/p/8526748.html),还是不行。

4. 走投无路了,搜如何查看pandas的依赖库,无果。还试了在虚拟机下安装等手段,或降低版本安装 pip install pandas==0.21.1(最新是0.23.1)。怎么就安装不到合适版本的numpy呢!

5. 无意中,不卸载pandas的时候,执行 pip install pandas,终于出了有用信息

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Requirement already satisfied: pandas in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (0.21.1)
Requirement already satisfied: pytz>=2011k in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from pandas) (2018.5)
Requirement already satisfied: python-dateutil in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from pandas) (2.7.3)
Requirement already satisfied: numpy>=1.9.0 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from pandas) (1.15.0)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/six-1.10.0-py2.7.egg (from python-dateutil->pandas) (1.10.0)

原来这里要求的numpy得是1.9.0以后的版本,而无论是直接装numpy还是通过安装pandas装依赖库都只能装1.15.0的版本,原来pip安装库时并不能寻找到依赖的合适版本,只是执行一样的安装命令而已。

真像大白, pip install numpy==1.9.0安装指定版本,搞定,终于可以正常导入了。

也可以安装 pip install Scikit-learn 了。

 

经验教训:

    小白真辛苦,望此文能指路。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/UFO-blogs/p/9389452.html

### 关于 `numpy.dtype` 大小改变导致二进制不兼容问题问题的核心在于 `numpy` 其他依赖它的库(如 `pandas` 或者 `PyTorch`)之间的版本不匹配,从而引发二进制级别的不兼容性。具体表现为程序运行时抛出如下异常: ``` ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject. ``` 此错误通常发生在以下场景中: - 安装的 `numpy` 版本较新,而某些依赖库(例如 `pandas` 或 `scikit-learn`)尚未完全适配最新的 `numpy` API。 - 不同环境中存在多个版本的 `numpy` 导致冲突。 #### 解决方案分析 以下是几种常见的解决方案及其适用范围: 1. **降级 `numpy` 到特定版本** 如果当前使用的 `numpy` 版本过高,可以考虑将其降至更稳定的版本。根据已有经验[^2],推荐将 `numpy` 的版本设置为 `1.26.4` 而不是更低的版本(如 `1.14.x`),因为后者可能无法支持 Python 3.11 环境下的安装需求。可以通过以下命令实现: ```bash pip uninstall numpy pip install numpy==1.26.4 ``` 2. **升级所有相关库至最新版本** 另一种方法是确保所有的依赖库均处于最新状态,以便它们能够相互兼容并修复潜在的 bug。这种方法适用于开发环境而非生产环境,因为它可能会引入新的未知问题。操作步骤如下: ```bash pip uninstall numpy pandas pip install --upgrade numpy pandas ``` 需要注意的是,如果目标平台上的包管理器未及时更新,则仍可能出现类似的二进制不兼容情况[^3]。 3. **创建隔离虚拟环境** 使用工具如 `venv` 创建独立的项目专属虚拟环境可以帮助规避全局范围内不同项目的依赖冲突问题。示例代码如下所示: ```python python -m venv my_env source my_env/bin/activate # Linux/macOS .\my_env\Scripts\activate # Windows pip install numpy==1.26.4 pandas ``` 4. **针对 PyTorch 用户的具体调整** 对于正在使用 PyTorch 并遇到上述错误的情况,除了常规处理外还需要特别注意所选框架本身对于底层科学计算组件的要求。部分用户反馈即使按照官方文档建议配置也无法彻底消除此类警告消息;此时可尝试切换回稳定分支或者查阅对应发行说明寻找额外指导信息[^4]。 --- ### 示例脚本验证流程 为了确认最终效果如何,请先执行下面这段简单的测试代码来判断基本功能是否恢复正常: ```python import numpy as np import pandas as pd data = {'Column1': [1, 2], 'Column2': ['A', 'B']} df = pd.DataFrame(data) array = df.to_numpy() print(array) ``` 如果没有再次触发相同的异常提示,则表明之前的修改已经生效。 ---
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