Как установить numpy на mac os

Обновлено: 04.07.2024

Эй, ребята, я новичок в Mac, поэтому, пожалуйста, потерпите меня.

Сейчас я использую снежного барса 10.6.4.

Я хочу установить numpy и scipy, поэтому я скачал dmg-файлы python2.6, numpy и scipy с их официального сайта. Однако у меня возникла проблема с импортом numpy:

Кто-нибудь может пролить свет на эту проблему?>

Звучит так, как будто вы пытаетесь использовать 32-битную библиотеку из 64-битного Python. Похоже, есть неофициальная 64-разрядная версия Numpy для Snow Leopard .

РЕДАКТИРОВАТЬ: Python 2.6 .dmg, доступный здесь , действительно является 32-разрядным. (В частности, это универсальный бинарный файл, содержащий версии i386 и ppc). То же самое относится и к обычным выпадающим и грубым релизам .dmg, доступным здесь . (Откуда я знаю? Смотрите ниже!) Так что, если вы используете эти релизы вместе, у вас все будет хорошо.

Но вы не в порядке - так что я думаю, вы не используете версию Python из 2.6 .dmg, которую вы скачали. Если вы запускаете исполняемый скрипт на Python, например:

тогда вы можете попробовать указать Python, который вы явно используете в командной строке. Похоже, что MacPython .dmg устанавливается в /usr /local /bin /python, поэтому попробуйте:

Есть ли радость?

Как я определил архитектуру, содержимое этих файлов .dmg создано для .

Смонтируйте .dmg (т. е. дважды щелкните его, чтобы открыть том)

Используйте gunzip и pax для распаковки содержимого пакета в локальный каталог, например:

Используйте file для проверки двоичных файлов в содержимом пакета

У меня были проблемы с NumPy, пока я не установил в virtualenv, теперь у меня нет никаких проблем. Я бы определенно предложил попробовать это.

Здание NumPy работает все время. но для scipy вам нужно предоставить файлы конфигурации numpy. установить гфортран .

Нет необходимости использовать MacPorts или Fink.

Используйте установщик Python 2.6 и этот установщик Numpy . Я думаю, вам нужно сначала установить Numpy, а затем установить Scipy , и все будет работать автоматически. Я помню, что некоторое время мне нужно было явно добавить путь каталог site-packages вверху моих скриптов для Python, чтобы знать, где искать.

Лучший способ управления пакетами в OS X - это Fink (не MacPorts :)). У них хорошая поддержка Python, NumPy и SciPy.

Зачем использовать менеджер пакетов? потому что вы получите не только NumPy и SciPy, но и множество других программ, которые вам неизбежно понадобятся, и все с одной точкой входа (в основном, это команда установки менеджера). Это гораздо удобнее, чем охотиться за конкретными скомпилированными версиями программ, которые вы хотите установить.

Почему Финк? потому что Fink считается более стабильным, чем MacPorts, и имеет гораздо больше пакетов.

В случае, если это кому-то пригодится, у меня также были проблемы с установкой двоичных файлов numpy на OSX. Установщик пожаловался, сказав, что:

Вы не можете установить numpy 1.5.1 на этот том. numpy требует System Python 2.6 для установки.

Короткая история: «Системный Python» означает «питон из python. org »и« 2.6 »означает действительно 2.6, а не 2.5 и не 2.7. Итак, зайдите и найдите установщик для той версии python, которую хочет numpy, и тогда все отлично.

Я провел бесчисленные часы, просматривая веб-страницы, пытаясь заставить различные пакеты Python работать в OS X. В конце концов, я обнаружил, что самым простым решением было либо полностью перейти на Ubuntu, либо запустить Ubuntu в Virtualbox из OS X ( все бесплатно).

Используя менеджер пакетов Ubuntu, apt-get, практически любой нужный пакет будет работать сразу после одной простой команды установки. Это был огромный рывок в первый раз, когда я получил работу numpy, scipy и matplotlib менее чем за минуту.

Я все еще получаю мини-порыв каждый раз, когда делаю это. Не уверены, есть ли пакет debian для модуля, который вы хотите? Обычно есть, и вы можете искать, скажем, модуль Python lxml с помощью:

Теперь, если вы раньше не устанавливали никакого программного обеспечения или пакетов, они вам не нужны. Вы можете использовать автономную установку пакетов и использовать их в своей программе Python.

Шаги по установке Numpy на Mac

Первым шагом является проверка вашей версии Python, и в зависимости от версии вам нужно будет ее установить.
Затем вам нужно будет ввести команду для установки Numpy.

Шаг 1. Проверьте Python и установите Numpy

Вы можете проверить версию Python, используя следующую команду.

Я использую версию Python 3.8, и она также является версией по умолчанию на моем Mac.

Если вы не установили последнюю версию pip, тогда ознакомьтесь с руководством по обновлению pip.

Теперь введите следующую команду, если у вас версия Python 3.x.

Через 10-15 секунд numpy установится на ваш Mac.

Если это так, не работает, попробуй добавление полного пути Python и pip в команды.

Чтобы проверить свою версию numpy, вы можете написать несколько строк кода.

Моя версия следующая.

Это означает, что мы успешно установили Numpy на моем Mac.

Установить Numpy на версии Python 2.x

Если вы используете Python 2.x, скажем, Python 2.7, вам нужно будет установить Numpy, используя следующую команду. В терминале используйте команду pip для установки пакета numpy.

После полной установки пакета введите python, чтобы получить в приглашение Python, обратите внимание, что также отображается версия Python. Используйте команду импорта, чтобы включить пакет numpy и использовать его. Вы также можете установить псевдоним (ярлык) для пакета, например np вместо numpy.

Установка NumPy в операционной системе Windows

Python не устанавливается по умолчанию в операционной системе Windows, как это делает Mac.

После успешной установки Python в вашей системе откройте командную строку и используйте pip для установки numpy.

Теперь введите следующую команду для установки Numpy в Windows.

Он установит Numpy, и вы можете проверить версию numpy так же, как мы сделали в предыдущем разделе.

Установка NumPy в операционной системе Linux

В качестве альтернативы вы можете установить pip в Ubuntu, а затем установить numpy , который является более простым из двух способов.
Вам потребуются права root в системе для установки pip и numpy. Откройте терминал в Ubuntu и установите pip и pip3 с помощью apt.

После установки pip вы можете установить numpy библиотеку с теми же командами для установки Numpy .

Это рекомендуемый подход к установке стабильный модуль Numpy непосредственно из репозитория Ubuntu.

Теперь вы можете использовать Numpy в Python в системах Linux Ubuntu.

Наконец, Как установить Numpy на Mac, Linux и Учебник по Windows окончен.

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

Установка

Если у вас есть Python(x, y) (Примечание переводчика: Python(x, y), это дистрибутив свободного научного и инженерного программного обеспечения для численных расчётов, анализа и визуализации данных на основе языка программирования Python и большого числа модулей (библиотек)) на платформе Windows, то вы готовы начинать. Если же нет, то после установки python, вам нужно установить пакеты самостоятельно, сначала NumPy потом SciPy. Установка доступна здесь. Следуйте установке на странице, там всё предельно понятно.

Немного дополнительной информации

Импорт модуля numpy

Есть несколько путей импорта. Стандартный метод это — использовать простое выражение:

Тем не менее, для большого количества вызовов функций numpy, становится утомительно писать numpy.X снова и снова. Вместо этого намного легче сделать это так:

Это выражение позволяет нам получать доступ к numpy объектам используя np.X вместо numpy.X. Также можно импортировать numpy прямо в используемое пространство имен, чтобы вообще не использовать функции через точку, а вызывать их напрямую:

Однако, этот вариант не приветствуется в программировании на python, так как убирает некоторые полезные структуры, которые модуль предоставляет. До конца этого туториала мы будем использовать второй вариант импорта (import numpy as np).

Массивы

Главной особенностью numpy является объект array. Массивы схожи со списками в python, исключая тот факт, что элементы массива должны иметь одинаковый тип данных, как float и int. С массивами можно проводить числовые операции с большим объемом информации в разы быстрее и, главное, намного эффективнее чем со списками.

Создание массива из списка:

Здесь функция array принимает два аргумента: список для конвертации в массив и тип для каждого элемента. Ко всем элементам можно получить доступ и манипулировать ими так же, как вы бы это делали с обычными списками:

Массивы могут быть и многомерными. В отличии от списков можно использовать запятые в скобках. Вот пример двумерного массива (матрица):

Array slicing работает с многомерными массивами аналогично, как и с одномерными, применяя каждый срез, как фильтр для установленного измерения. Используйте ":" в измерении для указывания использования всех элементов этого измерения:

Метод shape возвращает количество строк и столбцов в матрице:

Метод dtype возвращает тип переменных, хранящихся в массиве:

Тут float64, это числовой тип данных в numpy, который используется для хранения вещественных чисел двойной точности. Так же как float в Python.

Метод len возвращает длину первого измерения (оси):

Метод in используется для проверки на наличие элемента в массиве:

Массивы можно переформировать при помощи метода, который задает новый многомерный массив. Следуя следующему примеру, мы переформатируем одномерный массив из десяти элементов во двумерный массив, состоящий из пяти строк и двух столбцов:

Обратите внимание, метод reshape создает новый массив, а не модифицирует оригинальный.

Имейте ввиду, связывание имен в python работает и с массивами. Метод copy используется для создания копии существующего массива в памяти:

Списки можно тоже создавать с массивов:

Можно также переконвертировать массив в бинарную строку (то есть, не human-readable форму). Используйте метод tostring для этого. Метод fromstring работает в для обратного преобразования. Эти операции иногда полезны для сохранения большого количества данных в файлах, которые могут быть считаны в будущем.

Заполнение массива одинаковым значением.

Транспонирование массивов также возможно, при этом создается новый массив:

Многомерный массив можно переконвертировать в одномерный при помощи метода flatten:

Два или больше массивов можно сконкатенировать при помощи метода concatenate:

Если массив не одномерный, можно задать ось, по которой будет происходить соединение. По умолчанию (не задавая значения оси), соединение будет происходить по первому измерению:

В заключении, размерность массива может быть увеличена при использовании константы newaxis в квадратных скобках:

Заметьте, тут каждый массив двумерный; созданный при помощи newaxis имеет размерность один. Метод newaxis подходит для удобного создания надлежаще-мерных массивов в векторной и матричной математике.

Пожалуй, самый лучший способ установки и использования стека пакетов SciPy, (в том числе и NumPy) является установка дистрибутива Anaconda. Устанавливая данный дистрибутив, вы устанавливаете несколько сотен (порядка 400, в зависимости от используемой вами платформы) самых разных пакетов. Может показаться избыточным, но на деле это оказывается очень удобным - практически все, что может вам понадобится, находится у вас под рукой. Так же вы получаете интерактивную оболочку IPython в привлекательной web-обертке Jupyter. В такой среде очень удобно работать. Например на картинке ниже показано, как выглядит создание матрицы из случайных чисел размером 10х10 и оформлен ее удобный для восприятия вывод с помощью библиотеки SymPy.

Чтобы установить дистрибутив Anaconda, сначала его нужно скачать с официального сайта. Прежде чем нажимать кнопку "download", уточните параметры своей платформы (допустим, у меня это Linux-x86 32 bit). Пока идет скачивание и установка, вы можете изучить доступные в вашем дистрибутиве пакеты и документацию к ним. Думаю, даже после беглого просмотра, вы убедитесь, что вы действительно имеете под рукой очень и очень много самых разнообразных инструментов.

Не смотря на то, что Anaconda сейчас является лидирующим по популярности дистрибутивом Python, не стоит забывать о других дистрибутивах. Все они предоставляют возможность работы со стеком SciPy и NumPy в частности. Помимо прочего, так же как и Anaconda они включают множество научных и вспомогательных библиотек. Однако, все они имеют значительные отличия от Anaconda.

2.1.2. ActivePython

Коммерческий (бесплатный период 30 дней) дистрибутив Python, предназначенный для быстрого внедрения и сопровождения серьезных проектов на базе Python. Содержит предварительно скомпилированные и настроенные решения практически для всех ключевых отраслей, что позволяет значительно сократить время на установку и настройку. Может быть установлен на целый ряд операционных систем. Содержит удобные инструменты для работы в Windows.

ActivePython полностью защищает от всех рисков, связанных с использованием ПО под лицензией GNU/GPL. Все пакеты доступные в собственном репозитории проверяются на безопасность и являются защищенными. Данный дистрибутив всегда включает только последнюю версию OpenSSL. Содержит обширную документацию, но при этом сама организация-разработчик обеспечивает техническую поддержку и всегда дает ответы даже на самые сложные вопросы.

2.1.3. Enthought Canopy

Данный дистрибутив предоставляет, как интерактивную среду, так и собственную среду разработки, причем вы не ограничены какой-то одной версией Python, а можете сами выбирать с какой именно версией Python вы будете работать к примеру 2.7 или 3.5. При этом вы так же имеете доступ к более чем 450 пакетам.

Весьма интересной особенностью Enthought Canopy является работа с научными и аналитическими пакетами. В вашем распоряжении появляется графический менеджер пакетов, который позволяет гибко манипулировать всеми пакетами и их зависимостями. При этом гарантируется что вы имеете доступ к самым стабильным (проверенным) версиям пакетов. Это не означает, что в других дистрибутивах не следят за включаемыми в них пакетами, но Enthought подчеркнуто гарантирует это.

Enthought Canopy включает в себя редактор кода, интегрированное окно IPython в оболочке Jupyter, интерактивный графический отладчик и встроенные инструменты импорта данных. Нельзя не упомянуть о MayaVi - визуализаторе научных данных и BlockCanvasи - визуализаторе для создания имитационных экспериментов. При этом вы имеете мгновенный доступ к пакетной документации, что весьма и весьма удобно.

Enthought Canopy способен работать с Eхcel и LabVIEW, имеет собственный сервер для совместной работы в рамках частных сетей, и имеет много других способов для интеграции в существующую инфраструктуру. Конечно за дополнительные возможности наверняка придется заплатить, но бесплатная версия прекрасно подойдет для научных и инженерных расчетов.

2.1.4. Intel® Distribution for Python

Данный дистрибутив является бесплатным и предоставляет собой высокоскоростную реализацию Python и большого количества научных пакетов. Например, в зависимости от испльзуемого процессора, производительность NumPy, SciPy и numexpr благодаря библиотеке Intel® Math Kernel Library может превосходить производительность тех же библиотек на тех же процессорах от 1,3 до нескольких тысяч раз.

Данный дистрибутив не так прост в установке и настройке, как другие и содержит не так много научных пакетов в своем составе. Но он очень хорошо задокументирован и недостающие пакеты могут быть легко установленны с помощью менеджера пакетов Conda. Помимо прочего, вместе с данным дистрибутивом можно легко использовать другие специализированные библиотеки от Intel®, например Intel® pyDAAL - хорошая альтернатива scikit-learn.

2.1.5. Python(x,y)

Этот дистрибутив больше всего подойдет приверженцам Windows. Абсолютно бесплатен, включает в себя множество научных пакетов и NumPy само-собой разумеется. При этом вы можете создавать научные проекты с Qt-интерфейсом, и работать в Spyder - научно-ориентированной среде разработки. В принципе, это и является ключевой особенностью Python(x,y). Вы действительно можете создавать как маленькие так и большие научные проекты.

Устанавливая Python(x,y), вы получаете очень много инструментов для создания серьезных научных приложений: от компиляторов С/С++/Fortran до средств документирования. Нельзя сказать, что данный дистрибутив является чем-то уникальным, но он определенно заслуживает внимания, особенно, пользователей Windows.

2.1.6. WinPython

Это бесплатный портативный дистрибутив Python - который является просто спасением для пользователей Windows. Слово "портативный" означает, что все необходимое находится в пределах одной папки и может копироваться куда угодно без предварительной установки. При этом на одной машине может запускаться несколько версий Python, причем для разных архитектур. Вы можете хранить весь свой проект на флэшке и работать с ним на любой Windows машине.

Наверное, стоит особо отметить, что данный дистрибутив, все же предназначен для продвинутых научных разработчиков и одновременно продвинутых пользователей Windows. Т. е. это означает, что вы не только создаете, но и сопровождаете научное программное обеспечение и точно знаете что делаете.

2.1.7. Pyzo

Бесплатный кросплатформенный дистрибутив, о котором, весьма лестно отзываются пользователи, особенно OSX. На самом деле, на данный момент, Pyzo представляет собой не дистрибутив, а IDE, которая нацелена на интерактивность и простоту, подходящую не только ученым, но даже школьникам.

Pyzo позволяет выбрать используемый интерпретатор Python и обычно используется с miniconda или anaconda, для упрощения установки научных пакетов. Эту IDE легко установить и легко начать с ней работать. На официальном сайте, достаточно информации для новичков-разработчиков. Поэтому, в отличии от WinPython, Pyzo с увереностью можно порекомендовать тем кто только начинает создавать научное программное обеспечение.

2.1.8. Какой дистрибутив выбрать?

Если вы являетесь новичком в науке или если в вашей работе исследования очень значительно преобладают над разработкой, то я порекомендовал бы дистрибутив Anaconda. Такая рекомендация связана стем, что в образовании и исследованиях IPython, Jupyter и установленных по умолчанию пакетов более чем достаточно. Конечно, рано или поздно, вы столкнетесь с тем, что вам потребуется писать не просто скрипты, но и код, который будет использоваться повторно и очень много раз. Поэтому, здесь обязательно пригодится IDE Spyder и всевозможные инструменты для построения графических инструментов.

Отдельного внимания заслуживает Intel® Distribution for Python, который окажется очень полезен для тех, кто уже перешел в рабочую фазу и ежедневно имеет дело с задачами анлиза данных, машинного обучения или любыми другими, если вы их решаете с помощью стека пакетов SciPy. Даже небольшой прирост в скорости вычислений - это большой плюс. Конечно прирост в 1,3 раза ничего не даст, но если вы готовы приобрести более мощные процессоры, то Intel® Distribution for Python позволит вам использовать весь их потенциал. Причем для этого не требуется знание С и Fortran. Хотя в тоже время знание С и Fortran с инструментами от Intel® может увеличить скорость вычислений на целые порядки.

Ну а все остальное я бы порекомендовал тем кто имеет склонность к разработке научного софта или имеет потребность в ее создании. Причем, новичкам на этом поприще, наверняка стоит начать с Pyzo, думаю, и обучение разработке с данной IDE окажется довольно успешным. Что касается Enthought Canopy, то данный дистрибутив, наверняка больше всего подойдет, как будующим так и состоявшимся инженерам. ActivePython окажется незаменим в коммерческих организациях. А вот Python(x,y) и WinPython больше всего подойдут, как неискушенным так и профессиональным пользователям Windows.

И на последок, данный короткий обзор содержит лишь крайне поверхностный обзор дистрибутивов Python. Я не знаю, какие именно цели вы преследуете и поэтому, прежде чем выбирать, ознакомьтесь с каждым дистрибутивом самостоятельно на его официальном сайте. Если вы преследуете только одну цель - научиться работать с пакетом NumPy (или другими научными пакетами), то повторюсь, лучше всего установить Anaconda. Если изучение NumPy - лишь шаг к более высокой цели, в достижении которой дистрибутив должен послужить основным инструментом, то к выбору дистрибутива нужно подходить более тщательно.

2.1.9. Использование в коммерческих целях

В подавляющем большинстве случаев, пакеты Python относятся к ПО с открытым исходным кодом, но если вы собираетесь использовать какие-то пакеты для извлечения коммерческой выгоды, то обязательно ознакомьтесь с их лицензией. Пользователям ActivePython и платных версий дистрибутивов Anaconda и Enthought Canopy в случае возникновения проблем, связанных с лицензиями на пакеты, предоставляются разнообразные компенсации.

2.2. Установка с помощью pip

Если по некоторым причинам вам необходим только пакет NumPy и больше ничего, то его можно установить с помощью стандартного менеджера пакетов Python - pip. Практически все пакеты разрабатываемые крупными проектами выгружаются в каталог пакетов Python (PyPI) и NumPy - не исключение. менеджер пакетов pip, как раз и нужен для того что бы устанавливать пакеты из этого каталога.

Если в вашей системе установлен Python и pip, то установить NumPy можно с помощью команды:

С помощью этой же команды можно установить любой пакет из стека SciPy:

Или сразу весь стек SciPy:

В данных примерах используется флаг --user для того что бы пакеты не записывались в системные папки и были доступны только локадьному пользователю. Если для вас это не принципиально, просто не используйте этот флаг.

2.3. Установка через менеджер пакетов Linux

Ubuntu и Debian

Пользователи Linux могут установить NumPy и весь стек пакетов SciPy из репозиториев. Однако, может оказаться, что установленный пакет окажется более старой или вовсе не подходящей версией. К тому же установка окажется общесистемной.

Или весь стек целиком

Fedora 22 и выше

2.4. Установка через менеджер пакетов MAC

У MAC нет предустановленного менеджера пакетов и если в вашей системе он отсутствует, то рекомендуется установить Macports. Для установки NumPy и всего стека пакетов SciPy выполните следующую команду:

В данном примере производится установка для Python версии 3.4. Если вы используете другую версию Python, допустим 3.5 то просто замените py34 на py35.

Если вы используете мнеджер Homebrew, то просто выполните:

2.5. Windows

Если по некоторым причинам в Windows вам не подходит установка с помощью pip, то ознакомьтесь с проектом Christoph Gohlke, который предоставляет возможность использовать двоичные файлы (32 и 64 бит) созданных для официального дистрибутива Python на языке CPython. Однако, лучшим вариантом все-таки остается pip.

2.6. Сборка NumPy из исходных компонентов

Создавать Пакеты из исходных текстов кода Python относительно легко, но NumPy требует подключения компилятора Fortran и компиляции кода C. Поэтому, если возникла такая необходимость, то лучше обратиться к официальной документации.

Читайте также: