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  • 在安装numpy库时,出现了这样的错误:安装命令:easy_install numpy错误:MacdeMacBook-Pro-3:python mac$ easy_install numpyerror: can't create or remove files in install directoryThe following error ...

    在安装numpy库时,出现了这样的错误:

    安装命令:

    easy_install numpy

    错误:

    MacdeMacBook-Pro-3:python mac$ easy_install numpy

    error: can't create or remove files in install directory

    The following error occurred while trying to add or remove files in the

    installation directory:

    [Errno 13] Permission denied: '/Library/Python/2.7/site-packages/test-easy-install-785.write-test'

    什么原因呢?通过分析错误提示,"[Errno 13] Permission denied:"原来是权限问题,需要超级管理员权限:

    sudo easy_install numpy

    安装成功:

    MacdeMacBook-Pro-3:python mac$ sudo easy_install numpy

    Password:

    Searching for numpy

    Best match: numpy 1.6.2

    Adding numpy 1.6.2 to easy-install.pth file

    Using /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python

    Processing dependencies for numpy

    Finished processing dependencies for numpy

    MacdeMacBook-Pro-3:python mac$

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  • python安装numpy库的方法

    千次阅读 2021-01-29 19:36:07
    python安装numpy库的方法发布时间:2020-08-24 16:09:56来源:亿速云阅读:77作者:小新python安装numpy库的方法?这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家...

    python安装numpy库的方法

    发布时间:2020-08-24 16:09:56

    来源:亿速云

    阅读:77

    作者:小新

    python安装numpy库的方法?这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容,让我们一起来看看吧!

    首先我们要找到python安装的位置

    win+R打开

    2f3a6d3c7e0546a6c69f1c2658da280f.png

    进入以后输入:    where python

    找到安装目录后,找到Scripts文件夹所在位置:如Programs\Python\Python36\Scripts

    然后去网上下载对应的文件:

    dde86e30b517182286302daaf13d78d4.png

    看清楚自己是32位还是64位,将这个文件下载到Scripts文件夹下面

    bdaca56af5a47adac2759ff9004cc2bc.png

    在cmd命令行中输入:pip3.6 install D:\Programs\Python\Python36\Scripts\numpy-1.15.4-cp36-none-win_amd64.whl

    ae1637144706494244cd01480fc5451e.png

    这样就可以安装好了。

    感谢各位的阅读!看完上述内容,你们对python安装numpy库的方法大概了解了吗?希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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  • python 升级numpy库

    2021-04-05 11:24:00
    python3 -m pip install -U pip pip install wheel python3 -m pip install numpy 升级pip 安装wheel 安装numpy
    python3 -m pip install -U pip
    python3 -m pip install wheel
    python3 -m pip install numpy
    

    升级pip
    安装wheel
    安装numpy
    上面设置的是python3
    因为我的是linux系统,系统里面有多个python版本
    如果你指定的python版本是系统路径设置的python

    python -m pip install -U pip
    python -m pip install wheel
    python -m pip install numpy
    
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  • python中的Numpy库

    千次阅读 2021-01-29 05:28:26
    导入numpy库:import numpy as nppython的一个科学计算库的一个基础包,包含了强大的N维数组对象和向量运算数组创建,可以使用array函数从常规的python列表和或元组中创建数组,得到的类型是从列表元素中农推导出来...

    导入numpy库:

    import numpy as np

    python的一个科学计算库的一个基础包,包含了强大的N维数组对象和向量运算

    数组创建,可以使用array函数从常规的python列表和或元组中创建数组,得到的类型是从列表元素中农推导出来的

    使用array函数创建数组,他接受一切序列型的对象,包括其他数组,然后产生一个新的 含有传入数据的numpy数组,其中嵌套数组会被转化为一个多维数组

    把列表转化为数组

    array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(array,type(array))#结果:

    [[1 2 3]

    [4 5 6]] a=np.array([1,2,3,4])print(a,type(a))#结果:

    [1 2 3 4]

    把元组转化为数组

    array1=np.array(((1,2,3),(1,2,3)))print(array1,type(array1))#结果:

    [[1 2 3]

    [1 2 3]]

    创建初始占位内容的数组,zeros()可以创建指定长度或形状的全0数组 ones()可以创建指定长度或形状的全1数组 empty()可以创建一个数组,他的初始内容是随机的,取决于内存的状态

    zeroarray=np.zeros((2,3))print(zeroarray)#结果:

    [[0. 0. 0.]

    [0. 0. 0.]]

    onesarray=np.ones((3,3))print(onesarray)#结果:

    [[1. 1. 1.]

    [1. 1. 1.]

    [1. 1. 1.]]

    emptyarray=np.empty((3,4))print(emptyarray)#结果:

    [[7.06652000e-096 8.48798317e-314 6.01346930e-154 1.21328784e-311]

    [7.18988866e+140 6.01346953e-154 4.24399158e-313 4.94065646e-324]

    [1.21333862e-311 4.94065646e-324 1.21333862e-311 9.18024560e+062]]

    Numpy提供了一个类似于range的函数,该函数返回数组而不是列表

    array2=np.arange(10,31,5)print(array2)#结果:

    [10 15 20 25 30]

    输出数组的维度ndim,输出数组的形状shape,输出数组的元素个数size,元素类型dtype

    print(array1)#结果:

    [[1 2 3]

    [1 2 3]]

    print(array1.ndim)#输出维度 2

    print(array1.shape)#输出形状 (2, 3)

    print(array1.size)#输出个数 6

    print(array1.dtype)#输出元素类型int32

    重新定义数组的形状

    array3=np.arange(6).reshape([2,3])print(array3)#结果:

    [[0 1 2]

    [3 4 5]]

    array3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.int64).reshape([3,2])print(array3)#结果:

    [[1 2]

    [3 4]

    [5 6]]

    矩阵的基础运算

    arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

    arr2=np.ones([2,3],dtype=np.int64)print(arr1+arr2)#结果:

    [[2 3 4]

    [5 6 7]]print(arr1-arr2)#结果:

    [[0 1 2]

    [3 4 5]]print(arr1*arr2)#结果:

    [[1 2 3]

    [4 5 6]]print(arr1/arr2)#结果:

    [[1. 2. 3.]

    [4. 5. 6.]]print(arr1**2)#结果:

    [[ 1 4 9]

    [16 25 36]]

    矩阵的乘法

    arr3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

    arr4=np.ones([3,2],dtype=np.int64)print(arr3)print(arr4)print(np.dot(arr3,arr4)) #矩阵的乘法#结果:

    [[ 6 6]

    [15 15]]

    矩阵的其他计算

    print(arr3)#结果:

    [[1 2 3]

    [4 5 6]]print(np.sum(arr3,axis=1))#axis=1是矩阵每一行求和,=0是每一列求和

    print(np.sum(arr3,axis=0))print(np.sum(arr3))

    结果:

    [6 15]

    [5 7 9]21

    print(np.max(arr3))#矩阵中的最大值,axis=1是每一行的最大值,=0是每一列的最大值

    print(np.min(arr3))#结果:

    6

    1

    print(np.mean(arr3))#矩阵中所有元素的均值,axis=1是每一行的均值,=0是每一列的均值#结果:

    3.5

    print(np.argmax(arr3))#如果没有参数,就是最大值的索引

    print(np.argmax(arr3,axis=1))#如果加上参数axis=1是a[0][0],a[1][0]和a[0][1],a[1][1]分别进行对比,初始是(0,0)大一次,就在对应的那行加1,比到最后,就是最后的结果了

    print(np.argmax(arr3,axis=0))#如果加上参数axis=0是a[0][0],a[0][1]和a[1][0],a[1][1]分别进行对比,初始是(0,0)大一次,就在对应的那行加1,比到最后,就是最后的结果了#结果:

    5[2 2]

    [1 1 1]print(np.argmin(arr3))#结果:

    0

    矩阵的转置

    zhuanzhi=np.transpose(arr3)print(zhuanzhi)#结果:

    [[1 4]

    [2 5]

    [3 6]]#把矩阵或数组降到一维

    print(arr3.flatten())#默认是按横向进行降的

    print(arr3.flatten('F'))#F参数表示是按竖向进行降的#结果:

    [1 2 3 4 5 6]

    [1 4 2 5 3 6]

    数组的索引和切片

    arr5=np.arange(0,6).reshape([2,3])print(arr5)print(arr5[1])#索引为1的那行[3,4,5]

    print(arr5[1][2])#索引为1行2列的那个值 5

    print(arr5[1,2])#索引为1行2列的值 5

    print(arr5[1,:])#行索引为1的那行,[3,4,5]

    print(arr5[:,1])#列索引为1的那列,[1,4]

    print(arr5[1,0:2])#行索引为1中的列索引为0,1的切片,遵循左闭右开的原则[3,4]#结果:

    [[0 1 2]

    [3 4 5]]

    [3 4 5]5

    5[3 4 5]

    [1 4]

    [3 4]

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