Как установить numpy на python windows
Обновлено: 03.07.2024
64-разрядная Windows официально не поддерживается Numby, эта статья представляет собой краткое примечание о том, как настроить NumPy в 64-разрядной Windows.
Эта статья представляет собой короткую заметку о том, как настроить NumPy в 64-разрядной Windows, и первоначально она была опубликована на Jan-Philip Gehrcke блог .
Для Windows нет официальных 64-разрядных сборок NumPy . На самом деле 64-разрядная Windows официально не поддерживается NumPy. Поэтому, если вы серьезно относитесь к своему проекту, вам нужно либо рассмотреть возможность создания поверх Unix-подобных платформ и наследовать внешнюю гарантию качества, либо (в Windows) вам нужно предвидеть проблемы различного рода и провести обширное тестирование самостоятельно. Одна из причин заключается в том, что нет адекватной (с открытым исходным кодом, надежной, многофункциональной) цепочки инструментов для создания надлежащих 64-битных сборок NumPy в Windows (дополнительные ссылки: поток списка рассылки numpy , форумы Intel ).
Тем не менее, во многих случаях рабочим решением являются неофициальные сборки , предоставляемые Кристофом Гольке , созданные с помощью набора компиляторов Intel commercial . Это зависит от вас, чтобы понять влияние лицензии и хотите ли вы или можете использовать эти сборки. Я люблю использовать эти сборки.
1) Установите Python для AMD64 arch
2) Обновление pip
Последние версии Python3 поставляются с pip , но вы должны использовать новейшую версию для правильной поддержки колес. Открыть cmd.exe , и запустить
Последний проверяет, что этот pip i) является актуальным и ii) принадлежит нашей целевой версии CPython (несколько версий CPython могут быть установлены в любой данной системе, и соответствие между pip и определенной сборкой Python иногда не очевидно).
Примечание: Установщик Python должен правильно настроить переменную среды PATH таким образом, чтобы python , а также pipe , введенные в командной строке, соответствовали тому, что было установлено установщиком. Однако возможно, что вы каким-то образом потеряли контроль над своей средой, установив слишком много разных вещей в неразумном порядке. В этом случае вам, возможно, придется вручную настроить свой ПУТЬ так, чтобы он определял приоритеты исполняемых файлов в C:\Python34\Scripts (или где бы вы ни установили свою 64-битную версию Python).
4) Установите колесо с помощью pip
В командной строке перейдите в каталог, в который вы загрузили файл колеса. Установите его:
5) Проверьте
Сторонние дистрибутивы Python
Я не хочу оставлять без внимания, что существуют очень хорошие сторонние дистрибутивы Python (т. Е. Не предоставляемые Python Software Foundation), которые включают коммерчески поддерживаемые и должным образом протестированные сборки NumPy/SciPy для 64-разрядных платформ Windows. Большинство из этих сторонних поставщиков имеют коммерческое образование и диктуют свои собственные лицензии в отношении использования своего дистрибутива Python. В некоммерческих целях большинство из них можно использовать бесплатно . Следующие дистрибутивы предоставляют рабочее решение:
Об авторе
Ян-Филипп Герке-физик, ИТ-энтузиаст и разработчик программного обеспечения с открытым исходным кодом. У него большой интерес к веб-технологиям, особенно к магии за кулисами: отказоустойчивость, потоки данных, сетевые технологии, масштабируемые и распределенные системы. Ему нравится искусство системного проектирования и кодирования. Вы можете найти больше его размышлений в его блоге .
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.
PIP, Numpy, MATPLOTLIB Процесс установки на Windows
Python 3.6.2 64-битная установка Шаги на Windows:
2. Запустите установку непосредственно в качестве администратора, проверьте добавленную переменную среды, PIP и т. Д.
Вы можете одновременно устанавливать несколько версий Python в Windows. Чтобы увидеть, какую версию Python в настоящее время выполняется, вы можете ввести Python -version в командной строке, как показано ниже:
PIP - это инструмент для установки и управления пакетами Python, а пакет установки Python имеет Easy_install, SetUpeools, Pip, распространять.
Python версия> = 2.7.9 или> = 3.4, вы можете установить опцию PIP при установке двоичного пакета Python, эта машина Python3.6.2 64 бита. Последняя версия PIP 9.0.1.
Шаги установки PIP:
1. Вы можете установить PIP через Python 3.6.2, если не установлено, выполните следующие действия;
3. Откройте командную строку (cmd.exe) и установите его в каталог get-pip.py;
4. Введите: python get-pip.py
5. Обновление PIP: Python -M PIP Установите -U PIP
Установите The Numpy Step Pip:
1. Введите: PIP Установите NUMP в командной строке, как показано ниже:
2. Убедитесь, что numpy установлен правильно, тестовый код test_numpy_1.py выглядит следующим образом:
Результатом заключается в следующем:
Установите шаг MATPLOTLIB PIP:
1. Введите вас в командную строку:
Результат, как показано на рисунке ниже:
2. Установите подушку (библиотека образа Python, для чтения и сбережения изображений JPEG, BMP, TIFF), введя подушку для установки PIP в промогу команд, и результат, как показано ниже:
у меня была 64-битная версия Python раньше, и я не был уверен, что версия NumPy совместима с 64-битным Python. Поэтому я удалил его и установил 32-битную версию Python. Но все равно я получаю ту же ошибку. Хотя моя 32-битная версия Python работает нормально.
Я попытался "pip install numpy", но это дает мне следующую ошибку в конце -
пожалуйста скажи мне, что я делаю не так.
объяснения
тогда есть в основном два способа установки пакетов Python:
- из источников, как вы пытались тогда
- из предварительно скомпилированных пакетов
в первом случае вы попробовали это с помощью команды pip install numpy , но так как этот пакет содержит собственный код, он требует, чтобы инструменты разработки были установлены правильно (что я всегда считал болью в шее, чтобы сделать на Windows, но я сделал это, так что это явно возможно). Ошибка у вас error: Unable to find vcvarsall.bat означает, что у вас нет установленных инструментов или правильно настроенной среды.
для второго случая, у вас есть различные виды предварительно скомпилированных пакетов:
- колеса, которые вы установите с pip а также
- установщики, которые вы используете в качестве стандартных установщиков на Windows
для обоих вам нужно проверить, что двоичный файл был строго скомпилирован для вашей архитектуры Python (32 или 64 бита) и версии.
простое решение
пример: pip install numpy‑1.9.2rc1+mkl‑cp27‑none‑win32.whl
трудное решение: установка и использование средств разработки
отказ от ответственности: все следующие объяснения могут быть не совсем ясными. Они являются результатом нескольких исследований, в разные моменты, но в моей конфигурации они привели в рабочее решение. Некоторые ссылки могут быть бесполезными или избыточными, но это то, что я отметил. Все это требует некоторой очистки и, вероятно, обобщения.
во-первых, вы должны понимать, что disutils - который является предустановленным пакетом, который обрабатывает рабочий процесс пакетов на более низком уровне, чем pip (и который используется последний) - попытается использовать компилятор, который строго соответствует тому, который использовался для сборки установленной вами машины Python.
официальные дистрибутивы Python используют Microsoft Visual C++ для пакетов Microsoft Windows. Таким образом, вам нужно будет установить этот компилятор в этом случае.
как найти правильную версию Visual C++
строка, напечатанная Python с помощью этой команды python -c "import sys; print(sys.version)" (или при вызове интерактивной оболочки) будет выглядеть так:
3.4.1 (v3.4.1:c0e311e010fc, May 18 2014, 10:45:13) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)]
последняя часть в квадратных скобках-идентификация частью компилятора. К сожалению, это не совсем просто, и у вас есть списки корреспонденции там:
в приведенном выше примере это означает Microsoft Visual C++ 2010 64 бит.
Как установить Visual C++
вы больше не можете найти автономный пакет Visual C++ для современных версий. Поэтому вам нужно будет установить Windows Сам SDK.
вот некоторые ссылки:
устранение неисправностей
при установке SDK может возникнуть ошибка: DDSet_Error: Patch Hooks: Missing required property 'ProductFamily': Setup cannot continue. DDSet_Warning: Setup failed while calling 'getDLLName'. System error: Cannot create a file when that file already exists.
о них уже сообщалось в нескольких вопросах:
в качестве решения, вы можете проверить эту ссылку: Windows SDK не удается установить с кодом возврата 5100
дело в том, чтобы удалить все конфликтующие (поймите: те, которые установщик SDK пытается установить сам) версии распространяемого Visual C++.
использовать развития инструменты
обычно вы должны запустить vsvarsall.bat (находится внутри VC папка пути установки Visual Studio-пример: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\vcvarsall.bat ), чтобы настроить правильные переменные среды так, чтобы выполнение distutils не терпит неудачу при попытке скомпилировать пакет.
этот пакетный скрипт принимает параметр, который следует установить архитектуру. Однако я видел, что с бесплатными версиями SDK некоторые дополнительные скрипты отсутствовали при попытке нескольких из указанные параметры.
просто сказать, что если вы компилируете для 32-битной архитектуры, просто вызывая vsvarsall.bat должны работать. Если вам нужно скомпилировать для 64 бит, вы можете напрямую позвонить SetEnv.cmd , расположенный где - то внутри пути установки SDK-пример: "C:\Program Files\Microsoft SDKs\Windows\v7.1\Bin\SetEnv.cmd" /x64 .
На Windows, pip отлично подходит для установки пакетов, которые не требуют компиляции. В противном случае, серьезно, избавьте себя от хлопот по созданию и обслуживанию пакетов и воспользуйтесь работой, которую другие сделали для вас. Я рекомендую использовать любой из этих дистрибутивов Python:
Anaconda немного больше для загрузки и установки, но включает в себя много полезных пакеты сторонних производителей по умолчанию (например, numpy). ActivePython включает в себя менеджер пакетов, который позволяет легко установить предварительно скомпилированные двоичные файлы (установка numpy так же просто, как pypm install numpy ).
преимущество использования этих дистрибутивов Python заключается в том, что вы можете запустить рабочую установку за считанные минуты, легко воспроизводимым способом.
затем попробуйте pip установить numpy.
Я тоже столкнулся с вышеуказанной проблемой при настройке python для машинного обучения.
Я сделал следующие шаги: -
установить python-2.7.13.компания MSI
скачали:- * numpy-1.13.1 + mkl-cp27-cp27m-win32.whl • scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win32.whl
Читайте также: