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  • linux安装pandas

    千次阅读 2021-05-14 16:58:07
    开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的...

    1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行!

    开箱即用的Numba使用以下方法:

    操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布:

    $ conda install numba Numba还有pip可供选择:

    $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。

    Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能:

    scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。

    Numba在代码看起来像这样:

    from numba import jit import numpy as np

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting

    print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作:

    from numba import jit import pandas as pd

    x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}

    @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this!

    print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本!

    1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。

    如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

    1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

    测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

    例如:

    from numba import jit import numpy as np import time

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace

    DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

    NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印:

    Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。

    作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

    1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。

    1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

    1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有:

    @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项:

    parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性:

    cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

    示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间:

    示例1:不使用numba的:

    import time

    def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间:

    用时:1.4500024318695068秒

    示例2:使用numba @jit

    import time from numba import jit

    @jit def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出:

    用时:0.5530002117156982秒

    结论:

    上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。

    这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

    展开全文
  • Overview工欲善其事,必先利其器。写程序的时候没有官方的API文档是肯定不行的。在网上搜索有可能出于网速...安装Zeal打开终端,下面三条命令就OK了:$ sudo add-apt-repository ppa:zeal-developers/ppa$ sudo apt...

    Overview

    工欲善其事,必先利其器。写程序的时候没有官方的API文档是肯定不行的。在网上搜索有可能出于网速的原因而影响自己编程的效率,而且有的时候我想查询某一个对象的某一个方法真是很长时间才能找到。Zeal可以很好的帮你解决这个问题。

    安装Zeal

    打开终端,下面三条命令就OK了:

    $ sudo add-apt-repository ppa:zeal-developers/ppa

    $ sudo apt-get update

    $ sudo apt-get install zeal

    但是有的时候你有可能出现这样的错误:Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/) is another process using it?没关系,下面两条命令就可以搞定这个问题:

    $ sudo rm /var/lib/apt/lists/lock

    $ sudo rm /var/cache/apt/archives/lock

    这么Cool的软件就安装完了,秀一下我的界面。

    f170dfd7a0c9975b2a8b1ed123f7d01c.png

    当然了,不仅仅只有关于Python的文档,还有很多的文档。Go to File->Options->Docsets,选择你想要的文档就行。

    569bdeb9a92a0aa55b242f5ab7f1d8c7.png

    我又安装了LaTex的文档

    96143cd4d591e3b40b299d030aa374e2.png

    安装pandas库文档

    当然了有些文档Zeal并没有集成到软件中,但是,没关系。比如说,我学习Python的数据分析,我可能会需要pandas的API文档,你可以去找一些docsets文件,当然了这个github 网址上https://github.com/sjpfenninger/dash-docsets有对于Python数据分析库的文档,并有详细的安装步骤。

    如果你的网速上github比较费劲,没关系。你在下面的这个链接把文件下载下来:

    http://download.csdn.net/detail/xlinsist/9476799

    然后把解压后的文件放到~/.local/share/Zeal/Zeal/docsets这里,重启Zeal就OK了。

    展开全文
  • python安装pandas

    2017-11-10 15:44:36
    python安装pandas python安装pandas python安装pandas python安装pandas
  • linux pandas安装

    2020-12-30 06:53:44
    开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的...

    1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行!

    开箱即用的Numba使用以下方法:

    操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布:

    $ conda install numba Numba还有pip可供选择:

    $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。

    Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能:

    scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。

    Numba在代码看起来像这样:

    from numba import jit import numpy as np

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting

    print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作:

    from numba import jit import pandas as pd

    x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}

    @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this!

    print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本!

    1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。

    如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

    1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

    测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

    例如:

    from numba import jit import numpy as np import time

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace

    DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

    NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印:

    Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。

    作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

    1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。

    1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

    1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有:

    @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项:

    parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性:

    cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

    示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间:

    示例1:不使用numba的:

    import time

    def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间:

    用时:1.4500024318695068秒

    示例2:使用numba @jit

    import time from numba import jit

    @jit def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出:

    用时:0.5530002117156982秒

    结论:

    上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。

    这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

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  • 最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。linux首先安装依赖包yum -y ...

    最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。

    linux首先安装依赖包

    yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack

    yum -y install seaborn scipy

    yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-devel

    yum -y install python-pip

    yum -y install pytz

    yum -y install python-dateutil

    windows安装pip即可,具体方法参考pip官网 http://pip-cn.readthedocs.io/en/latest/installing.html

    1、 pip方式安装

    如果有外网一般推荐使用pip安装,linux下和windows下均可使用pip安装

    python -m pip install --upgrade pip

    pip install --user numpy scipy matplotlib jupyter pandas sympy nose

    但很快就会发现这些源安装超级慢,所以我推荐大家使用豆瓣的源

    pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    pip install seaborn scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    2、如果服务器上没有外网使用不了pip,则需要使用源码安装。推荐大家在豆瓣pypi下载,速度更快 https://pypi.doubanio.com/simple/?allow_list_dir=1

    python numpy安装包下载地址是 https://pypi.python.org/pypi/numpy/,pandas的安装包下载地址是 https://pypi.python.org/pypi/pandas,github地址是 https://github.com/pandas-dev

    tar -xzf numpy-1.11.2.tar.gz

    cd numpy-1.11.2

    python setup.py build # 编译几分钟

    python setup.py install

    如提示缺少 setuptools 则从https://pypi.python.org/pypi/setuptools下载 setuptools安装。

    安装pandas会提示 ImportError: Building pandas requires cython则需要安装Cython或者升级Cython先,下载链接 https://pypi.python.org/pypi/Cython/ 。windows下pip安装如下

    pip install Cython

    linux下可使用yum安装或者pip安装

    yum install -y Cython.x86_64

    如果需要更新到最新版本的Cython则下载源码后安装

    cd Cython-0.25.1

    python setup.py build

    python setup.py install

    然后是按照pandas

    cd pandas-0.19.0

    python setup.py build # 比较久

    python setup.py install

    如果遇到需要安装 python-dateutil的提示则是该库版本过低。先下载six最新版本1.9.0(下载地址),然后更新 python-dateutil到新版本2.5.3版本(下载地址)。

    最后运行如果出现 /usr/lib64/libstdc++.so.6: ELF file OS ABI invalid的错误则将 /usr/lib64/libstdc++.so.6软链指向低版本的 libstdc++.so.6.0.8,不要指向高版本 libstdc++.so.6.0.20。

    至此就安装成功了。

    总结,花了一上午安装这个主要是因为下载源慢,依赖包多。所以建议大家都是用pypi豆瓣源,直接在simple下面搜你需要的安装包。

    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。

    本文标题: python安装numpy和pandas的方法步骤

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/260813.html

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    千次阅读 2016-11-17 14:23:17
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  • linux安装scipy

    2021-05-15 14:37:01
    开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的...
  • Pandas环境安装配置

    千次阅读 2018-04-27 15:12:07
    安装Pandas模块的一个轻量级的替代方法是使用流行的Python包安装程序,pip来安装NumPy。pip install pandas Shell大多数用户安装pandas最简单的方法是将其作为Anaconda发行版的一部分进行安装,这是一个用于数据分析...
  • 也可以用python自带的安装工具,pip install numpy scipy 等。如果没有pip的话,可以试试easy-install numpy scipy。打开cmd,在里面输入这些命令。...如果用linux也很方便,比如ubuntu下用sudo apt-get i
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    2020-02-07 21:39:37
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