python numpy库下载_python3.6下Numpy库下载与安装图文教程

python3.6下Numpy库下载与安装图文教程

今天在做Plotly的散点图时，需要Numpy 这个库的使用。

没有安装Numpy这个库的时候，报错一般是下图这样：ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

看到这个错，肯定是Numpy这个库没有安装导致的结果。

下面讲讲这个库的安装与使用。这里我的python版本是3.6.

下载安装这个库的第一反应就是，pip install numpy

但是结果。

什么鬼。竟然安装报错。算了还是去下载安装包安装

下载地址为：点加链接

这个地址里面涵盖了你想要的各种各样的Python包，如果有出现pip安装不上的包，可以到这个地址里面搜索自己需要的包名，选择对应的Python版本，下载好即可安装。

这里找到Numpy

下载个完整版的包，大小在200M左右，还是有点大，下载好以后

切换到文件所在目录：使用 pip install 文件名.whl的方式进行安装

出现结果如下：

OK，安装完毕。搞定收工。

有些小伙伴会遇到

这因为你的pip不是最新版本，需要按照提示的命令，安装一下以后，在重新使用上面的安装命令即可！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-03-30

本文实例讲述了Python3.5基础之NumPy模块的使用.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.简介 2.多维数组--ndarray #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import numpy as np #1.创建ndarray #创建一维数组 n1 = np.array([1,2,3,4]) print(n1) #属性--ndim:维度;dtype:元素类型;shape:数组形状; # s

实例如下所示: import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数:",a1.size) #打印数组尺寸,即数组元素总数 print("数组形状:",a1.sh

本文实例讲述了Python使用numpy模块创建数组操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数.它接收一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组. array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4]) ndarray2 = np.array(list('abcdefg')) ndarray3 = np.array([

本文实例总结了Python中numpy模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(arr) print(type(arr)) print('number of dim:', arr.ndim) print('shape:', arr.shape) print('size:', arr.size) [[1 2 3]  [2 3 4]] number of dim: 2 sha

1. NumPy安装 使用pip包管理工具进行安装 复制代码 代码如下: $ sudo pip install numpy 使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具) 复制代码 代码如下: $ sudo pip instlal ipython $ ipython --pylab  #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块 2. NumPy基础 2.1. NumPy数组对象 具体解释可以看每一行代码后的解释和输出 复制代码 代码如下:

为了画个图,被numpy这个模块的安装真的折腾疯了!!!一直装不上,花了几个小时,看了网上的很多教程.方法发现总结得不是很全,这里总结一下,防止大家再出现这个问题没有解决方法. Python的魅力之一,就是拥有众多功能强大的插件,但是这些插件的寻找.安装.升级在windows系统上却非常之麻烦.首先安装完Python后需要在系统配置环境变量,接下来又要安装Setuptools,而且安装过程中还会报编码错误,对于需要拷贝源码安装的还需要去CMD里打命令,还得小心翼翼避免打错参数,如果没有一位有经验

1.Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 在以下的代码示例中,总是先导入了numpy: 复制代码 代码如下: >>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6.2

如下所示: data_array = np.loadtxt(filename, #文件名 delimiter=',', #分隔符 skiprows=1, #跳过第一行 dtype=bytes, #数据类型 usecols=use_col_index_lst).astype(str) #用指定列 ''' I think np.loadtxt("tile", dtype=bytes, delimiter="\n").astype(str) might work, but

本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对称(实对称)矩阵也即: step 1:创建一个方阵 >>> import numpy as np >>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5) >>> X array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708], [ 0.31837673, 0.354

我的是win7的系统,去python官网下载python3.7安装 CMD  #打开命令窗口 pip install numpy #在cmd中输入 提示 需要c++14.0, 解决办法: 1, 进入https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 我的是win10的系统,去python官网下载python3.7安装 CMD  #打开命令窗口 pip install numpy #在cmd中输入 提示 需要c++14.0, 解决办法: 1,

Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. 一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and num

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NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 "Numeric Python". 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用Nu

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Java二维数组的声明和初始化 1.二维数组可以看成以数组为元素的数组: 2.Java中二维数组的声明和初始化应按照从高维到低维的顺序进行. 实例: 静态初始化: Array2.java: 程序代码 public class Array2 { public static void main(String args[]) { int a[][] = {{1,2},{3,4,5,6},{7,8,9}} ; for(int i=0 ; i

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