1.ubuntu下安装numpy和scipy正确方法
2.python3.6如何安装numpy(在python中如何安装numpy)
3.如何安装numpy和scipy
4.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的码下函数

ubuntu下安装numpy和scipy正确方法

       NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包，它提供了大型多维数组和矩阵的码下支持，以及一个高级数学函数库进行数组操作。码下NumPy包括矩阵数据类型、码下矢量处理和精密运算库，码下专为严格的码下捕鱼来了源码定制开发数字处理而设计。

       要安装NumPy，码下请首先确保您的码下Ubuntu系统中已安装Python。如果没有，码下请在终端中输入以下命令进行安装：

       pip install numpy

       SciPy是码下开放源码的数学、科学和工程软件库，码下依赖于NumPy。码下SciPy库提供了N维数组操作的码下便捷工具，并与NumPy数组协同工作。码下它包含用户友好且高效的码下数值例程，如数值积分和优化，适用于各种操作系统。NumPy和SciPy易于使用且功能强大，受到众多科学家和工程师的信赖。

       要安装SciPy，请在终端中输入以下命令：

       pip install scipy

       在安装NumPy和SciPy的过程中，可能会遇到网络速度慢或遇到防火墙限制的情况。此时，直接使用pip安装或源码安装可能会面临挑战。本文推荐的安装方式通常较为可靠。

python3.6如何安装numpy(在python中如何安装numpy)

       win7更新安装numpy，失败了，python3.6的环境

       错误提示你mumpy还是没有安装完全，建议卸载够从新安装。即速应用源码下载不知道你是用什么方法安装的，如果是pip，有可能是因为和谐网络连接的问题导致某些相关模块没安装成功，建议根据自己的系统下载相应的numpy版本进行本地安装

       python3.6怎么安装numpy库

       也可以用python自带的安装工具，pipinstallnumpyscipy等。如果没有pip的话，可以试试easy-installnumpyscipy。打开cmd，在里面输入这些命令。不想自己一个一个装的话，最简单的方法是安装python(x,y)套装，也可以考虑enthought套装

如何安装Python3中，并设置本地编程环境在CentOS7

       介绍

       Python是一种多功能编程语言，可以用于许多不同的编程项目。开发团队于年首先发表了一个名叫灵感来源于英国喜剧组织MontyPython的名字，他希望Python能够成为一种有趣的语言。对于初学者和经验丰富的开发人员来说，Python易于设置，并且以相对直接的方式编写，并提供对错误的即时反馈。Python3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。

       本教程将指导您在本地CentOS7机器上安装Python3，并通过命令行设置编程环境。

       先决条件

       您将需要一台连接到互联网的非root超级用户帐户的CentOS7计算机。

       第1步-准备系统

       我们将通过命令行来完成这个安装。如果您的CentOS7计算机启动了图形用户界面（GUI）桌面，则可以通过菜单访问命令行界面，生日贺卡网站源码方法是导航到应用程序，然后导航到实用程序，然后单击终端。如果您需要更多关于终端的指导，请务必阅读文章“?Linux终端简介?”。

       在开始安装之前，让我们确保更新默认的系统应用程序以获得最新版本。

       我们将使用开源包管理工具yum，代表YellowdogUpdaterModified。这是一个常用的工具，用于在基于RedHat的Linux系统（如CentOS）上处理软件包。它可以让你轻松地安装和更新，以及删除您的计算机上的软件包。

       我们首先通过运行这个命令来确保yum是最新的：（更新系统是可选执行）

       sudoyum-yupdate

       该-y标志用于警告系统，我们知道我们正在进行更改，防止终端提示我们确认。

       接下来，我们将安装yum-utils，这是一个扩展和补充yum的实用程序和插件的集合：（也可以不安装）

       sudoyum-yinstallyum-utils

       最后，我们将安装CentOS开发工具，这些工具用于允许您从源代码构建和编译软件：（也可以不安装）

       sudoyum-ygroupinstalldevelopment

       一旦安装好了，我们的安装就绪了，我们可以继续安装Python3。

       第2步-安装和设置Python3

       CentOS源自RHEL（红帽企业Linux），其稳定性是其主要焦点。正因为如此，经过测试和稳定版本的应用程序是最常见的系统和可下载的软件包，所以在CentOS上，java消息框源码你只能找到Python2。

       因为我们想要安装Python3的最新上游稳定版本，我们需要安装IUS，代表InlinewithUpstreamStable。作为一个社区项目，IUS为选择软件的一些更新版本提供了红帽软件包管理器（RPM）软件包。

       要安装IUS，先要安装epel-release7包我们来安装它yum：

       sudoyum-yinstallepel-release-7-.noarch.rpm

       sudoyum-yinstallius-release.rpm

       一旦IUS完成安装，我们可以安装最新版本的Python：

       sudoyum-yinstallpythonu

       当Python的安装过程完成后，我们可以通过以下python3.6命令检查其安装是否成功：

       python3.6-V

       使用成功安装的Python3.6版本，我们将收到以下输出：

       Output

       Python?3.6.1

       接下来我们将安装pip，它将管理Python的软件包：

       sudoyum-yinstallpythonu-pip

       一个用于Python的工具，我们将使用pip来安装和管理我们可能想在我们的开发项目中使用的编程包。你可以通过键入以下命令来安装Python包

       sudopip3.6installpackage_name

       在这里，package_name可以参考任何Python包或者库，比如用于Web开发的Django或者用于科学计算的NumPy。所以如果你想安装NumPy，你可以使用命令来完成pip3.6installnumpy。

       最后，我们将需要安装IUS软件包pythonu-devel，它为我们提供了Python3开发所需的库和头文件：

       sudoyum-yinstallpythonu-devel

       该VENV模块将用于建立一个虚拟的环境，为我们下一步的发展项目。

       第3步-建立一个虚拟环境

       现在，我们已经安装了Python，并且已经安装好了系统，我们可以继续使用venv创建我们的编程环境。

       虚拟环境使您能够在计算机上为Python项目设置一个独立的空间，确保您的svn 源码托管在哪每个项目都拥有自己的一组依赖项，不会中断任何其他项目。

       建立一个编程环境使我们能够更好地控制我们的Python项目以及如何处理不同版本的包。使用第三方软件包时，这一点尤为重要。

       您可以根据需要设置尽可能多的Python编程环境。每个环境基本上都是您的计算机中的一个目录或文件夹，其中包含一些脚本以使其充当环境。

       选择你想把你的Python编程环境放入哪个目录，或者创建一个新目录mkdir，如下所示：

       mkdirenvironments

       cdenvironments

       一旦进入了你想要环境所在的目录，就可以通过运行以下命令来创建一个环境：

       python3.6-mvenvmy_env

       本质上，这个命令会创建一个新的目录（在本例中称为my_env），其中包含一些我们可以通过ls命令看到的项目：

       binincludeliblibpyvenv.cfg

       这些文件一起工作，以确保您的项目与本地计算机的更广泛的上下文隔离，以便系统文件和项目文件不会混合。这是版本控制的好习惯，并确保您的每个项目都可以访问它所需的特定软件包。

       要使用这个环境，你需要激活它，你可以通过输入以下命令来调用目录中的激活脚本bin：

       sourcemy_env/bin/activate

       您的提示现在将以您的环境的名称作为前缀，在这种情况下，它被称为my_env：

       这个前缀让我们知道my_env环境当前是活动的，这意味着当我们在这里创建程序时，他们将只使用这个特定环境的设置和包。

       注意：在虚拟环境中，您可以使用命令python而不是python3.6，而pip不是pip3.6如果您愿意的话。如果您在环境外使用Python3，则需要专门使用python3.6和pip3.6命令。

       遵循这些步骤之后，即可使用您的虚拟环境。

       第4步-创建一个简单的程序

       现在我们已经建立了虚拟环境，我们来创建一个简单的“Hello，World！”程序。这将确保我们的环境正在工作，并且使我们有机会更熟悉Python，如果我们还没有。

       为此，我们将打开一个名为vim的命令行文本编辑器，并创建一个新文件：

       vihello.py

       一旦文本文件在我们的终端窗口打开，我们将不得不键入i进入插入模式，然后我们可以写我们的第一个程序：

       print("Hello,World!")

       现在按下ESC退出插入模式。接下来，输入:x然后ENTER保存并退出文件。

       我们现在准备好运行我们的程序：

       pythonhello.py

       刚刚创建的hello.py程序应该使终端产生以下输出：

       Output

       Hello,World!

       要离开环境，只需键入命令，deactivate然后返回到原始目录。

       结论

       恭喜！此时，您已经在本地CentOS7机器上安装了Python3编程环境，并且可以开始一个编码项目！

Python3.6安装numpy1..1成功，也是最新版本，import时却提示有错误。求高手解惑。

       错误提示你mumpy还是没有安装完全，建议卸载够从新安装。不知道你是用什么方法安装的，如果是pip，有可能是因为和谐网络连接的问题导致某些相关模块没安装成功，建议根据自己的系统下载相应的numpy版本进行本地安装

如何通过下载文件的方式安装numpy文件视频

       先下载适合你电脑的numpy安装文件，比如python3.6文件，下载好后将文件放到python安装目录下的scripts文件夹中。如果python安装正确的话这个文件夹中应该还有pip和easy_install。然后将上述文件夹路径加入到系统变量中。把Scripts这个目录拷贝下来,然后“右击计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-编辑它”将刚才的路径粘贴进去。在dos命令下输入：输入第一行；后面的命令显示安装成功。验证是否成功：输入python。再输入impotnumpy，没有出现异常代表成功了。

       NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

       关于如何做的故事：英特尔公司的创始入之一，领导英特尔发展壮大的前首席执行官和董事长，安迪格鲁夫曾经给我上了人生的重要一课。有一次，他要听几位下属关于赛扬处理器市场推广的工作汇报，我当时作为咨询顾问参加了会议。中端理论当时已经成为英特尔的一个重大威胁，AMD和赛瑞克斯公司已经在低端微处理器市场抢占了大量的市场份额，越来越多的公司开始在入门级电脑上使用这两家公司的产品代替英特尔芯片。与此同时，这两家公司还在不断向中端市场进军，英特尔到了必须采取对策的时候。会议中途休息的时候，格鲁夫问我:“你觉得我们应该怎么办?"我认真地回答说，你们需要成立一个新的业务部门，这个部门可以有自己单独的财务系统和销售目标。格鲁夫却用他一贯的生硬语气说:“您真是个天真的学者！我问你怎么做，你却告诉我应该做什么。”他接着说:“我知道自己应该做什么，只是不知道如何才能做好。”我当时窘得恨不得找个地缝钻进去，格鲁夫说得对，我只是个天真的学者，刚才的回答只能证明我不清楚“做什么"和"怎么做”的区别。当我回到哈佛之后，我曾想要改变自己的研究方向，去发展一套“怎么做”的理论体系，但后来还是放弃了，因为我确实不知道自己怎样才能创新出这么一套理论来。我的研究重点仍一如既往地集中在商业中需要“做什么”上，我们不妨称之为“战略”。毫不夸张地说，只要是静下心来阅读、体会、理解我们关于战略、创新和成长方面研究成果的经理人，大都从中获得了莫大的帮助，在事业上也大都取得了更加辉煌的成就。然而，在我们之前的研究中，还没来得及给大家详细论述的一点是：在时机发生改变的时候，要想管理好一家公司，应该‘怎么做’。”

如何安装numpy和scipy

       NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展。

       SciPy是一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。

       å­¦ä¹ è¿™ä¸¤ä¸ªå·¥å…·çš„话，官方有很详细的文档和教程来帮助入门：我是传送门

       å¦å¤–，还有一本书《NumPy and SciPy》，很薄，才页：我是传送门

       å¦‚何安装NumPy和SciPy

       ä¹‹æ‰€ä»¥å†™è¿™ç¯‡æ–‡ç« ä¸»è¦æ˜¯å› ä¸ºSciPy官网貌似强推安装基于Python的庞大软件（Software Distribution），但是安装这些软件一般就要删除之前的Python，有点太伤筋动骨了，之后找了好久才在官网的角落找到了SciPy的干净的扩展包= =.. 这篇文章就当给后人某个方便吧

       å®‰è£…NumPy和SciPy有两种方法:

       ç¬¬ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…基于Python开发的完整的软件（Software Distribution），这些软件里一般继承了很多python扩展包，还有一些其他的实用的的工具，比如IPython，Spyder等。这种方法的有点就是简单，一劳永逸，傻瓜式安装，就跟安装普通的程序一样，并且一下就安装了很多扩展包；缺点就是体积略大，一般要删除之前的纯净版Python，因此之前如果有东西（比如Python的IDE）的配置是基于之前的纯净版Python的话，就需要重新配置了。当然这些也都很简单，新安装的Python一般就在这些软件的某个文件夹里。

       SciPy的官网就有这些软件的安装地址，链接在这里：我是传送门

       å…¶ä¸­Python(x,y)貌似比较有名，国内有人还基于这个软件写了本科学计算的书，叫《Python科学计算》

       å¤§å®¶å–œæ¬¢å“ªä¸ªå°±ä¸‹å“ªä¸ªå¥½å•¦~

       ç¬¬äºŒç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…Python扩展包，由于SciPy是基于NumPy的，所以需要先安装NumPy，再安装SciPy。这种方法稍微麻烦一点，但是也能在分钟内搞定（不算下载时间）。优点就是安装的东西体积小，也不用伤筋动骨的删以前的Python

       NumPy下载链接在这里：我是传送门

       Windows系统的话直接下对应的exe文件就好，点开就直接装了，简单易行。Linux系统就要下载tar包了，然后cd到对应目录执行python setup.py build, python setup.py install应该就可以了（没试过，不过一般都这样）

       SciPy下载链接在这里：源码包，可执行文件

       Windows下直接下载可执行文件，直接就能装了。Linux下还是要下源码包，然后用上面的方法安装（同没试过，不过应该是这样）

       æµ‹è¯•æ˜¯å¦å®‰è£…成功：

       NumPy的话，在IDLE里面执行importnumpy，如果没报错一般就安装好了

       SciPy的话，在IDLE里面执行importscipy，如果没报错一般就安装好了

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。数据科学和机器学习领域的专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。

       有用的 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。