PY-NumPy | NumPy安装

最新推荐文章于 2023-12-06 22:32:49 发布
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#python #深度学习 #tensorflow

这篇博客介绍了如何安装和使用NumPy，这是一个强大的Python科学计算库。它提供了N维数组支持，广播功能，以及整合C/C++和Fortran代码的工具。通过Anaconda或者单独的pip命令可以安装。安装后，利用jupyter notebook可以创建和运行.ipynb文件进行交互式数据分析。NumPy还包含了丰富的数学函数、随机数生成和线性代数操作，是数据科学的基础工具之一。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NumPy科学计算库

方法一: (需要网络比较好)
pip install jupyter
pip install numpy

方法二
直接安装 anaconda下载 | https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
注意：安装时需要 Add Path！！！ 添加一下环境变量~ (2个都勾上)
(安装感觉等待需要一定时间)

NumPy

  • 强大的N维数组
  • 成熟的广播功能
  • 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包
  • NumPy提供了全面的数学功能、随机数生成器和线性代数功能

启动 进入终端输入指令:
jupyter notebook

运行后不用关闭命令行
浏览器打开 http://localhost:8888/tree#notebooks

默认根目录 / 对应 C:\Users\[你的用户名]

windows 系统终端运行, 会出现 半中文 效果(有些英文有效中文)
建议使用 Git Bash 运行, 这个可以中文
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

如果想根目录是指定目录下, 可以使用文件资源管理器进入目录, 再右键执行 Git Bash, 注意 Git Bash 内没有切换盘符的功能

使用 jupyter 创建的py文件, 创建的文件后缀是 ipynb 不再是 py

  • i 代表智能
  • py 代表 python
  • nb 代表 notebook

暂时就这些…

NumPy安装
m0_54342642的博客
03-03 1604
首先我们要知道什么是NumPy？ NumPy是Python中科学计算的基本软件包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（例如蒙版数组和矩阵）以及各种例程，用于对数组进行快速操作，包括数学，逻辑，形状处理，排序，选择，I / O ，离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。 NumPy安装 已有发行版安装 安装NumPy的唯一前提是Python本身。而Python官网上的发行版是不包含NumPy模块的。如果你希望以最简单的方式开始使用，建议你使用Anaconda发行版，它包括
Numpy 安装
07-28 385
Python Numpy 教程 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy ...
NumPy 安装
seaflyren的博客
07-04 827
NumPy 安装
numpy 安装
恒持此志成永志
05-08 490
在cmd 命令下输入 pip(Scripts下查看pip版本) install python中Scripts文件夹位置\下载对应版本(例如Py3.8则下载cp38)的numpy(下载后放在Scripts目录下)
numpy安装
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m0_51962956的博客
11-23 6万+
1.以管理员的形式打开cmd 2.安装numpy插件 pip install numpy 3.安装成功后，输入pip list 命令查看是否安装成功 pip list 3.创建 #使用array创建一维数组 list01 = [1,2,3,4] np01 = np.array(list01) print(np01) print(type(np01)) #使用array创建二维数组 list02 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] np02 = np.array.
python3-numpy-f2py-1.14.3-9.el8.aarch64.rpm
01-21
官方离线安装包，测试可用。请使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
python33-numpy-f2py-1.7.1-9.el6.centos.alt.x86_64.rpm
02-07
python33-numpy-f2py-1.7.1-9.el6.centos.alt.x86_64.rpm
python27-numpy-f2py-1.7.1-9.el6.centos.alt.x86_64.rpm
02-06
python27-numpy-f2py-1.7.1-9.el6.centos.alt.x86_64.rpm
Python库 | concretefhe-numpy-0.0.6.tar.gz
03-02
"concretefhe-numpy-0.0.6.tar.gz" 是一个针对Python的库，名字中的"concretefhe"可能指的是Concrete FHE，这是一种用于实现全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）的库。全同态加密是一种先进的密码学...
python2-numpy-f2py-1.11.2-2.el7.x86_64.rpm
12-18
官方离线安装包，亲测可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
numpy安装包
12-26
numpy安装， 内附说明文档， python用于科学计算的包，
Numpy的安装
qq_29007291的博客
01-22 1331
本人版本：python 3.5.2 + 64bit -windows 10\color{Blue}{\text{python 3.5.2 + 64bit -windows 10}} 步骤 1：\color{Red}{\text{步骤 1：}}下载相应版本的numpy安装包 在网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy（此网址是
numpy的安装
weixin_51996883的博客
11-23 1059
#安装 ##以管理员的形式打开cmd ##2.输入命令安装numpy插件 pip install numpy ##3.使用以下命令查看是否安装成功 pip list 这样我们的numpy就安装好了
NumPy的安装
孤竹的博客
02-24 463
参考  下载 Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置 版本是2.7但是 安装NumPy是出现以下错误 python version 2.7 required,which was not found in the registry 原因  不能再注册表中识别出来python2.7 解决如下 http://www.cnblog
安装NumPy库
HackDyno的博客
09-26 1万+
通过按照上述步骤，你可以方便地安装NumPy，并在你的Python项目中使用它进行科学计算和数据处理。记得在安装NumPy之前，先安装好Python和pip，并验证它们的安装是否成功。在安装NumPy之前，你需要确保你的Python安装中已经包含了pip。运行上述代码，如果没有出现错误并且你能够看到正确的输出结果，说明NumPy已经正确安装并可以在你的Python环境中使用了。如果你看到了pip的版本信息，说明它已经成功安装了。一旦你安装了Python和pip，你就可以使用pip命令来安装NumPy库。
Numpy安装教程
HuangZT521的博客
08-10 8862
1.Windows+R 输入cmd,打开后输入python。可以查看自己的python版本 3.8.3 未安装python的在https://www.python.org/getit/下载。 2.找到Numpy。下载地址为：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 例：3.8.3版本对应的Numpy如下所示。 3.找到下载的文件，复制到 python/Scripts（Anaconda3\Scripts）内。如果找不到则输入import sys,sy...
NumPy的安装及创建简单数组
2302_80420584的博客
12-06 1437
NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库，它提供了一个高性能的数组对象，让我们轻松创建一维数组、二维数组和多维数组，及大量的函数和方法，帮助我们更轻松的进行运算。一、NumPy是什么？NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量高维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的核心功能是ndarray，它是一个高效多维数组，支持向量化运算、广播等操作。
NumPy下载与安装
ccc369639963的博客
04-08 3万+
NumPy下载与安装 NumPy 是 Python 的第三方扩展包，但它并没有包含在 Python 标准库中，因此您需要单独安装它。本节介绍如何在不同的操作系统上安装 NumPy。 Windows系统安装 在 Windows 系统下安装 NumPy 有两种常用方式，下面分别对其进行介绍。 使用 Python 包管理器pip来安装 NumPy，是一种最简单、最轻量级的方法。只需执行以下命令即可： pip install numpy 在实际项目中， NumPy 通常与 SciPy 程序包一起使用，SciP
(SSFNet) zhanglonglong@123:/data/zhanglonglong/workspace/SSFNet-main(2)$ conda install -c conda-forge opencv Channels: - conda-forge - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r Platform: linux-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: /data/zhanglonglong/workspace/anaconda3/envs/SSFNet added / updated specs: - opencv The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- alsa-lib-1.2.3.2 | h166bdaf_0 554 KB conda-forge c-ares-1.34.5 | hb9d3cd8_0 202 KB conda-forge ca-certificates-2025.6.15 | hbd8a1cb_0 148 KB conda-forge cairo-1.16.0 | h6cf1ce9_1008 1.5 MB conda-forge certifi-2021.5.30 | py36h5fab9bb_0 141 KB conda-forge dbus-1.13.6 | h48d8840_2 572 KB conda-forge expat-2.7.0 | h5888daf_0 137 KB conda-forge ffmpeg-4.3.2 | hca11adc_0 92.0 MB conda-forge fontconfig-2.14.0 | h8e229c2_0 305 KB conda-forge gettext-0.24.1 | h5888daf_0 500 KB conda-forge gettext-tools-0.24.1 | h5888daf_0 3.0 MB conda-forge glib-2.68.4 | h9c3ff4c_0 447 KB conda-forge glib-tools-2.68.4 | h9c3ff4c_0 86 KB conda-forge gmp-6.2.1 | h58526e2_0 806 KB conda-forge graphite2-1.3.14 | h5888daf_0 96 KB conda-forge gst-plugins-base-1.18.5 | hf529b03_0 2.6 MB conda-forge gstreamer-1.18.5 | h76c114f_0 2.0 MB conda-forge harfbuzz-2.9.1 | h83ec7ef_1 2.0 MB conda-forge hdf5-1
最新发布
07-01
<think>我们正在解决用户关于conda安装OpenCV时依赖包解析的问题。用户希望了解安装过程中的依赖包解析和环境解决过程。根据引用[1]和引用[2]，用户提供了两种安装OpenCV的方法，但我们需要关注的是conda安装方式（引用[1]）。在conda中，当我们执行安装命令时，conda会解析依赖关系，确保安装的包与当前环境中的其他包兼容。这个过程包括：1.收集当前环境的所有包信息（包括版本、构建字符串等）。2.根据要安装的包（这里是opencv），查找其依赖项（dependencies）以及这些依赖项的版本要求。3.解决依赖关系，这可能涉及到升级、降级或安装额外的包以满足所有依赖关系。用户给出的命令是：`condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv`这里指定了menpo频道的opencv包。conda会首先从该频道获取opencv的元数据（包括依赖关系），然后进行依赖解析。为了更详细地展示依赖解析过程，我们可以使用conda的`--dry-run`选项来模拟安装，它会显示将要进行的操作而不实际安装。此外，使用`-vv`参数可以输出详细的调试信息，包括依赖解析的步骤。因此，建议用户运行：```condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --dry-run-vv```这将输出大量的信息，其中会包含依赖解析的详细过程。但是，由于用户可能不想实际运行，我们可以描述一般过程：1. conda首先会获取当前环境的包列表。2.然后从指定的频道（menpo）获取opencv包的信息，包括它的依赖包（例如：numpy,libgcc, libstdcxx, libopencv等）以及这些包的版本和构建要求。3.conda的依赖解析器会尝试找到一个满足所有约束的包集合。这个过程可能需要考虑当前环境中已安装的包以及新包的要求，可能会更新或降级一些包。例如，opencv可能依赖特定版本的numpy。如果当前环境中的numpy版本不满足，conda会尝试升级或降级numpy，或者寻找一个与当前numpy兼容的opencv版本。此外，用户可能关心如何查看某个包（如opencv）的依赖关系，我们可以使用`condasearch`命令查看opencv的元数据，或者使用`conda info`命令。例如，查看menpo频道中opencv的详细信息： ```condasearch --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --info```该命令会列出该频道所有可用的opencv版本，以及每个版本的依赖项。总结步骤：1.使用`conda search`查看opencv的依赖信息（包括版本和构建字符串）。2.使用`conda install--dry-run`模拟安装过程，查看将要安装或更新的包。注意：由于网络环境和当前环境的不同，依赖解析的结果可能不同。另外，引用[2]中提到了使用pip安装opencv，但用户的问题是关于conda的依赖包解析，所以我们主要关注conda的方式。最后，提醒用户，如果依赖解析过程中出现冲突（比如无法同时满足两个包的要求），conda会报错，此时可能需要用户手动解决冲突（例如移除冲突的包或创建新环境）。相关问题：1.如何解决conda安装包时的依赖冲突？2. conda和pip在安装OpenCV时有什么区别？3.如何查看已安装的OpenCV的依赖包？</think>### Conda安装OpenCV依赖包解析过程详解 当使用`conda install opencv`时，Conda会执行以下依赖解析步骤： 1. **包元数据获取** Conda首先查询配置的软件源（默认包括`defaults`和`conda-forge`），获取OpenCV包的元数据。这些元数据包含： - 所有可用版本（如4.5.5、4.6.0等） - 平台特定构建（win-64/linux-64等） - 依赖关系树（如`numpy >=1.17, <1.24`） 2. **环境约束分析** 检查当前环境的硬性约束： ```bash $ conda list # 输出示例： numpy 1.21.5 py37h7d0d0be_0 python 3.7.13 ``` 若环境中存在`numpy==1.21.5`，Conda会排除所有要求`numpy>=1.24`的OpenCV版本。 3. **依赖冲突解决** Conda使用SAT求解器进行依赖关系解析： - 构建**依赖关系图**：`opencv → numpy[1.17-1.24] → python[>=3.7]` - 检测冲突（如已安装`numpy<1.17`时需升级） - 最小化变更（优先选择不改变现有包的版本） 4. **解决方案输出** 解析完成后显示安装计划： ```bash The following packages will be downloaded: opencv-4.6.0 | 50.3 MB | ##### numpy-1.22.3 | 10.1 MB | ##### Proceed ([y]/n)? ``` 此处显示需同步安装兼容的`numpy`版本。 ### 关键依赖项说明 OpenCV的核心依赖包括： 1. **数值计算** - `$ \text{numpy} \geq 1.17 $`：矩阵运算基础库 - `$ \text{scipy} $`：可选的科学计算支持 2. **图像处理** - `$ \text{libjpeg-turbo} $`：JPEG编解码 - `$ \text{libpng} $`：PNG图像支持 - `$ \text{libtiff} $`：TIFF格式支持 3. **硬件加速** - `$ \text{intel-openmp} $`：Intel CPU并行优化 - `$ \text{ffmpeg} $`：视频处理依赖（仅视频模块） ### 环境问题排查技巧 1. **强制显示依赖树** ```bash conda install opencv --dry-run --verbose ``` 输出包含完整的依赖解析日志，显示被排除的版本及原因。 2. **指定构建通道** 当默认源冲突时，可指定专用构建通道： ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` 3. **依赖冲突解决方案** - 创建隔离环境：`conda create -n opencv_env python=3.8 opencv` - 固定关键包：`conda install "numpy=1.21.*" opencv` > 注意：Windows平台可能额外需要`vc_redist`运行时库，Linux需`gtk2`等GUI依赖[^1][^2]。
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