• NumPy学习挑战第一关-NumPy的下载与安装


    NumPy 安装

    Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。

    我们可以使用以下几种方法来安装。

    1、使用已有的发行版本

    对于许多用户,尤其是在 Windows 上,最简单的方法是下载以下的 Python 发行版,它们包含了所有的关键包(NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,SymPy 以及 Python 核心自带的其它包):

    • Anaconda: 免费 Python 发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
    • Enthought Canopy: 提供了免费和商业发行版。持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
    • Python(x,y): 免费的 Python 发行版,包含了完整的 Python 语言开发包 及 Spyder IDE。支持 Windows,仅限 Python 2 版本。
      WinPython: 另一个免费的 Python 发行版,包含科学计算包与 Spyder IDE。支持 Windows。
    • Pyzo: 基于 Anaconda 的免费发行版本及 IEP 的交互开发环境,超轻量级。 支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。

    2、使用 pip 安装

    安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具:

    pip3 install --user numpy scipy matplotlib
    
    • 1

    –user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。

    默认情况使用国外线路,国外太慢,我们使用清华的镜像就可以:

    pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    • 1

    Linux 下安装
    Ubuntu & Debian

    sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
    
    • 1

    CentOS/Fedora

    sudo dnf install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel
    
    • 1

    Mac 系统

    Mac 系统的 Homebrew 不包含 NumPy 或其他一些科学计算包,所以可以使用以下方式来安装:

    pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    • 1

    安装验证
    测试是否安装成功:

    >>>from numpy import *
    >>>eye(4)
    array([[1., 0., 0., 0.],
           [0., 1., 0., 0.],
           [0., 0., 1., 0.],
           [0., 0., 0., 1.]])
    #from numpy import * 为导入 numpy 库。
    #eye(4) 生成对角矩阵。
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8

    因为我准备学习Python数据分析(为数学建模做准备),所以我选择了Anaconda这个免费的Python发行版,如果你也想下载安装,可以到清华镜像源下载,然后找相关安装教程,一步一步跟着教程安装即可。

  • 相关阅读:
    LAMMPS实操系列(一): 大量FCC-CoCrCuFeNi高熵合金建模与最稳定结构筛选
    java--包
    Linux驱动开发入门记录——(三)虚拟输入设备
    android 如何确定MediaCodec输出的确切YUV格式
    update select
    韩国机器人公司Rainbow Robotics推出RB-Y1轮式双臂机器人
    美容行业小程序开发有哪些功能?
    Java面试题大全(整理版)1000+面试题附答案详解,最全面详细,看完稳了
    【numpy】numpy.where的使用
    处理器美之华大170处理器
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_57987156/article/details/125118772