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  • python3.7对应的numpy版本
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    2018-05-24 11:51:14
    第一篇文章,略微记叙一下。因为前段时间刚开始学python,小白一枚。本来下载的python3.6,后来看到有3.7.就重新下载了3.7.问题来了,numpy没有合适的版本。于是去了http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/    那里有3.7的版本,下载到c盘python目录后,进入cmd,pip install numpy(-----版本名省略,很长)。结果出现错误,一直找不到原因,网上也没有。折腾了半天,最后我重新下载一遍在下载里,复制进D盘,再pip--------居然成功了。我到现在也不知道原因是什么,如果你也遇到类似错误,可以试一下,知道原因的可以告知一二。以上
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  • 非python 3.7(64bit)的其他版本:[其他版本参考安装方法,去下载对应版本的扩展包,给出一个下载地址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/以python3.7 为例,安装numpy+mkl的扩展包 目前最新的是 numpy-1.17.0+...

    非python 3.7(64bit)的其他版本:

    [其他版本参考安装方法,去下载对应版本的扩展包,给出一个下载地址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    以python3.7 为例,安装numpy+mkl 的扩展包 目前最新的是 numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    注:cp37  对应python 3.7,amd64 64bit OS]

    For python3.7 (64bit)

    numpy+mkl那个包下载速度太慢了,节约时间提供给大家

    53495dc81578cb89d3fe9c771d7cdcd4.png

    链接: https://pan.baidu.com/s/1pdYn5fCjbWVzkC7gj7B5Yg 提取码: dy82

    安装方法:

    1.打开命令行,更新pip(非必要,不更新总是提示)

    python -m pip install -U pip setuptools

    2.安装"Numpy+mkl"(依赖项,先安装)

    pip install "你下载的文件路径+安装包名"

    eg: 比如你的下载的位置是F:\download

    pip install "F:\download\numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl"

    3.按照2,安装scipy,matplotlib sciki-learn

    4 pop list 瞅瞅,都安装了就大功告成了.

    展开全文
  • python3.7-amd windows64,numpy1.15.0官网最新版本,欢迎下载
  • 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: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 ...

    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:

    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:

    根据我的电脑和安装的python我下载最后一个,保存在python目录下,随后cmd进入该目录,

    输入pip install numpy‑1.14.1+mkl‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl   即可

    C:Users12345AppDataLocalProgramsPythonPython37Scripts>pip install numpy-1.14.3+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl Processing c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37scriptsnumpy-1.14.3+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl Installing collected packages: numpy Successfully installed numpy-1.14.3+mkl

    同样的 安装pandas 的方法也是一样的

    下载后 复制到Users12345AppDataLocalProgramsPythonPython37Scripts>

    pip install pandas-0.23.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    安装图形界面seaborn 也一样

    pip install seaborn-0.8.1-py2.py3-none-any.whl

    但是安装matplotlib遇到了 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

    解决方法是下载

    http://1445568.ch1.data.tv002.com:443/down/fd9282f666dce22ef8848171236f456a-3287928/visualcppbuildtools_full.exe?cts=f-D120A234A24A43F105e1&ctp=120A234A24A43&ctt=1528324956&limit=1&spd=150000&ctk=17728aba100ad4e1159d27227523f6da&chk=fd9282f666dce22ef8848171236f456a-3287928&mtd=1

    下载完成后重新pip install matplotlib-2.2.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    C:Users12345AppDataLocalProgramsPythonPython37Scripts>pip install matplotlib-2.2.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    Processing c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37scriptsmatplotlib-2.2.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    Requirement already satisfied: six>=1.10 in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (1.11.0)

    Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (2.2.0)

    Requirement already satisfied: pytz in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (2018.4)

    Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (2.7.3)

    Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (0.10.0)

    Collecting kiwisolver>=1.0.1 (from matplotlib==2.2.2)

    Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(, 'Connection to 10.180.28.148 timed out. (connect timeout=15)')': /simple/kiwisolver/

    Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(, 'Connection to 10.180.28.148 timed out. (connect timeout=15)')': /simple/kiwisolver/

    Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(, 'Connection to 10.180.28.148 timed out. (connect timeout=15)')': /simple/kiwisolver/

    Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(, 'Connection to 10.180.28.148 timed out. (connect timeout=15)')': /simple/kiwisolver/

    Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/31/60/494fcce70d60a598c32ee00e71542e52e27c978e5f8219fae0d4ac6e2864/kiwisolver-1.0.1.tar.gz

    Requirement already satisfied: numpy>=1.7.1 in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from matplotlib==2.2.2) (1.14.3+mkl)

    Requirement already satisfied: setuptools in c:users12345appdatalocalprogramspythonpython37libsite-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib==2.2.2) (39.0.1)

    Installing collected packages: kiwisolver, matplotlib

    Running setup.py install for kiwisolver ... done

    Successfully installed kiwisolver-1.0.1 matplotlib-2.2.2

    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脚本之家。

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  • numpy官网0.numpy的基本属性import numpy as np#0.numpy的属性:长宽,size,维度array = np.array([[1, 3, 5],[2, 4, 6]])print(array)print('number of dim:', array.ndim)print('shape:', array.shape)print('size...

    numpy官网

    0.numpy的基本属性

    import numpy as np

    #0.numpy的属性:长宽,size,维度

    array = np.array([[1, 3, 5],

    [2, 4, 6]])

    print(array)

    print('number of dim:', array.ndim)

    print('shape:', array.shape)

    print('size:', array.size)

    1.矩阵的创建

    import numpy as np

    a = np.array([2, 3, 4, 5], dtype=np.int)

    b = np.array([2.1, 3.2, 4.3, 5.4], dtype=np.float)

    print(a)

    print(a.dtype)

    print(b)

    print(b.dtype)

    print(b.ndim)

    c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.int)

    print(c)

    print(c.ndim)

    #1.1创建全0/1矩阵

    d = np.zeros((3, 4))

    print(d)

    e = np.ones((4, 5), dtype=np.int)

    print(e)

    #1.2 arange创建矩阵,设置步长为1

    f = np.arange(1, 21, 1).reshape(4, 5)

    print(f)

    g = np.arange(12).reshape(3, 4)

    print(g)

    #1.3 linspace创建矩阵,平均分段

    h = np.linspace(10, 20, 6).reshape(2, 3)

    print(h)

    #1.4 random创建随机矩阵

    i = np.random.random((2,4))

    print(i)

    2.numpy基础运算

    #2.0矩阵四则运算

    import numpy as np

    a = np.arange(1, 12, 2).reshape(2, 3)

    b = np.arange(1, 7, 1).reshape(2, 3)

    c = a + b

    d = b - a

    e = a * b

    f = a / b

    g = a ** b

    h = a % b

    print(a)

    print(b)

    print(c)

    print(d)

    print(e)

    print(f)

    print(g)

    print(h)

    #2.1 三角函数计算:sin cos tan

    i = 10*np.sin(a)

    j = 10*np.cos(a)

    k = 10*np.tan(a)

    print(i)

    print(j)

    print(k)

    #2.2 比较运算

    print(a < 5)

    print(a == 5)

    #2.3 矩阵乘法

    a = np.array([[1, 2],

    [3, 4]])

    b = np.arange(4).reshape(2,2)

    print(a)

    print(b)

    e = a * b

    e_dot = np.dot(a, b)

    e_dot1 = a.dot(b)

    print(e)

    print(e_dot)

    print(e_dot1)

    矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有意义

    b55dec99cbb6

    矩阵相乘

    #2.4 矩阵运算

    import numpy as np

    f = np.random.random((3,4))

    print(f)

    #每一行中的最大/最小值

    print(np.max(f, axis=1))

    print(np.min(f, axis=1))

    #每一列中的最大/最小值

    print(np.max(f, axis=0))

    print(np.min(f, axis=0))

    #每一行的平均值

    print(np.mean(f, axis=1))

    print(np.average(f, axis=1))

    #每一列的平均值

    print(np.mean(f, axis=0))

    print(np.average(f, axis=0))

    #每一行的中值

    print(np.median(f, axis=1))

    #每一列的中值

    print(np.median(f, axis=0))

    #每一行的和

    print(np.sum(f, axis=1))

    #每一列的和

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

    #累加

    print(np.cumsum(f))

    #差值

    print(np.diff(f))

    #最大值的索引

    print(np.argmax(f))

    #最小值的索引

    print(np.argmin(f))

    #逐行进行排序

    print(np.sort(f))

    #矩阵转置

    print(np.transpose(f))

    #滤波

    print(np.clip(f, 0.4, 0.6))

    3.numpy索引

    import numpy as np

    A = np.arange(3, 15)

    print(A)

    print(A[3])

    B = np.arange(3,15).reshape((3, 4))

    print(B)

    #第3行的所有值

    print(B[2])

    #第3行第2列的值

    print(B[2][1])

    #第3列的所有值

    print(B[:, 2])

    #迭代每一行

    for row in B:

    print(row)

    #迭代每一列

    for column in np.transpose(B):

    print(column)

    #迭代每一项

    print(B.flatten())

    for i in B.flat:

    print(i)

    4.矩阵合并

    import numpy as np

    A = np.array([1, 1, 1])

    B = np.array([2, 2, 2])

    C1 = np.vstack((A, B))

    C2 = np.hstack((A, B))

    print(C1)

    print(C1.shape)

    print(C2)

    print(C2.shape)

    5.矩阵分割

    import numpy as np

    A = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)

    print(A)

    #两种方式纵向分割

    print(np.hsplit(A, 2))

    print(np.split(A, 2, axis=1))

    #两种方式横向分割

    print(np.vsplit(A, 3))

    print(np.split(A, 3, axis=0))

    #另一种分割方式

    print(np.array_split(A, 4, axis=0))

    6.numpy的copy和deep copy

    import numpy as np

    A = np.arange(12).reshape(3,4)

    print(A)

    B = A

    C = A.copy() #deep copy

    print(B is A)

    print(C is A)

    A[2] = 10

    A[2, 2] = 20

    print(B is A)

    print(B)

    print(C)

    展开全文
  • python 2.7.13及numpy函数类库对应版本,直接双击安装即可
  • numpy最新版本3.7python数据基础包,numpy最新版本3.7python数据基础包
  • Python3.7安装numpy与scipy库(win10)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-19 13:33:46
    作为python小白,安装这两个库时查阅了许多文档,有些使用的文档隐藏很深,所以在这里自己总结一下。 (一)安装numpy(体积小,约20M) (二)安装scipy (三)做完(一)和(二)后报错了,需要改为下载numpy+...
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  • python3.7版本安装numpy库和pandas库

    千次阅读 2021-11-13 22:05:55
    win10系统 python3.7版本下载numpy和pandas库: 1、首先安装cython库 2、在安装numpy或pandas库
  • numpy python3.7

    2018-08-13 10:16:58
    windows系统下,python3.7版本下,所用的numpy模块,官网
  • 适用于python3.7的scipy安装包,python在科学计算领域有三个非常受欢迎库,numpy、SciPy、matplotlib,在安装sklearn进行特征处理的时候需要安装该类库,这里提供下载,只需一个c币哦
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  • pythonnumpy版本、安装位置

    万次阅读 2020-12-23 12:36:43
    命令行下查看pythonnumpy版本和安装位置1、查看python版本方法一:python -V注意:‘-V‘中‘V’为大写字母,只有一个‘-’方法二:python --version注意:‘--version'中有两个‘-’2、查看python安装位置方法...
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