安装 NumPy

Guida all'installazione di NumPy

1、Utilizzare la versione di distribuzione esistente

Per molti utenti, in particolare su Windows, il metodo più semplice è scaricare le seguenti versioni di Python, che includono tutti i pacchetti chiave (inclusi NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, SymPy e altri pacchetti di base di Python):

Anaconda: Versione gratuita di Python utilizzata per il trattamento di dati su larga scala, analisi predittiva e calcolo scientifico, dedicata a semplificare la gestione e distribuzione dei pacchetti. Supporta sistemi operativi Linux, Windows e Mac.Enthought Canopy: Fornisce versioni gratuite e a pagamento. Supporta sistemi operativi Linux, Windows e Mac.Python(x,y): Versione gratuita di Python che include il pacchetto di sviluppo completo del linguaggio Python e Spyder IDE. Supporta Windows, solo per la versione 2 di Python.WinPython: Un'altra versione gratuita di Python, che include pacchetti di calcolo scientifico e Spyder IDE. Supporta Windows.Pyzo: Versione gratuita e ambiente di sviluppo interattivo basato su Anaconda, ultraleggero. Supporta sistemi operativi Linux, Windows e Mac.

2、使用conda/pip安装

2、Installazione con conda/pip
pip è uno strumento di gestione dei pacchetti Python, che fornisce funzionalità di ricerca, download, installazione e disinstallazione dei pacchetti Python. Al momento, se sei in https://www.python.org
Scaricare il pacchetto di installazione della versione più recente significa che è già fornito con lo strumento.
Le versioni Python 2.7.9 + o superiori e Python 3.4+ sono fornite con lo strumento pip.pip sito web:
https://pypi.org/project/pip

Puoi determinare se è stato installato con i seguenti comandi:

Installazione con pip

Prima di installare con pip, è necessario verificare se pip è già installato, il comando specifico è come segue:
pip --version # Comando della versione per Python 2.x

pip3 --version # Comando della versione per Python 3.x

Se non è stato installato, è possibile utilizzare il seguente metodo per l'installazione:
$ curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py # Scaricare lo script di installazione

$ sudo python get-pip.py # Eseguire lo script di installazione

L'esecuzione dello script di installazione con la versione di Python specificata, pip viene associato a quella versione, se è Python3 allora eseguire i comandi sopra.

Di solito pip corrisponde a Python 2.7, mentre pip3 corrisponde a Python 3.x.

Se è stato installato pip, è possibile eseguire l'installazione con i seguenti comandi:

pip3 install --user numpy scipy matplotlib
--user opzione può essere impostata per installare solo sotto l'utente corrente, invece di scrivere nel percorso del sistema.

Di default, si utilizza la linea internazionale, ma se è troppo lenta, possiamo utilizzare il mirror di Tsinghua:

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

Se si utilizza conda, è possibile eseguire l'installazione con i seguenti comandi:

Installazione tramite conda
Il conda si suddivide in anaconda e miniconda. L'anaconda è una versione che include alcuni pacchetti comuni, mentre il miniconda è una versione ridotta, in cui si installa solo ciò di cui si ha bisogno, quindi si consiglia di utilizzare miniconda.https://conda.io/miniconda.html Scegliere la versione più adatta e scaricarla per l'installazione.

L'installazione di numpy tramite conda è specificata come segue:

conda install numpy

Installazione di NumPy su Linux

Ubuntu & Debian

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

CentOS/Fedora

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

Sistema Mac

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

Verifica dell'installazione

Esegui le seguenti operazioni per testare se l'installazione di Numpy è avvenuta con successo, il codice specifico è il seguente:

>>> import numpy as np
>>> print(np.__version__)
1.19.1
>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> print(arr)
[1 2 3 4 5]