python3.7安装bottleneck失败解决方案

最新推荐文章于 2024-07-10 13:27:01 发布
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文章标签： python 深度学习 pytorch
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@TOGC

python3.7安装bottleneck失败

安装方法

pip install bottlenck
！报错：

在这里插入图片描述

原因

vs没有安装c++的组件
.

解决方案

  • 打开vs
  • 新建-工程–安装c++的组件（安装window桌面程序）
  • 然后重新安装bottleneck
  • 完成

结果**

在这里插入图片描述成功！

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The conflict is caused by: The user requested numpy bottleneck 1.3.7 depends on numpy cmdstanpy 1.1.0 depends on numpy>=1.21 contourpy 1.0.7 depends on numpy>=1.16 db-dtypes 1.1.1 depends on numpy>=1.16.6 matplotlib 3.7.1 depends on numpy>=1.20 mkl-fft 1.3.1 depends on numpy<1.23.0 and >=1.22.3 numba 0.57.1 depends on numpy<1.25 and >=1.21 opencv-python 4.11.0.86 depends on numpy>=1.17.0; python_version >= "3.7" opencv-python 4.11.0.86 depends on numpy>=1.17.3; python_version >= "3.8" opencv-python 4.11.0.86 depends on numpy>=1.19.3; python_version >= "3.9" opencv-python-headless 4.11.0.86 depends on numpy>=1.17.0; python_version >= "3.7" opencv-python-headless 4.11.0.86 depends on numpy>=1.17.3; python_version >= "3.8" opencv-python-headless 4.11.0.86 depends on numpy>=1.19.3; python_version >= "3.9" pandas 2.0.3 depends on numpy>=1.20.3; python_version < "3.10" pandas-gbq 0.19.1 depends on numpy>=1.16.6 prophet 1.1.5 depends on numpy>=1.15.4 pyarrow 14.0.1 depends on numpy>=1.16.6 scikit-learn 1.5.2 depends on numpy>=1.19.5 scipy 1.13.1 depends on numpy<2.3 and >=1.22.4 tensorboard 2.18.0 depends on numpy>=1.12.0 transformers 4.46.3 depends on numpy>=1.17 apache-superset 4.0.2 depends on numpy==1.23.5
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Bottleneck-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,python3.6
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这种错误常见于在安装依赖于 pyproject.toml 格式的 Python 项目时，其中某些依赖库需要编译步骤，但由于某些原因，编译未能成功。具体原因可能包括缺少编译环境、缺少必要的依赖库等。以下是一些常见的解决方案。
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