У цій статті ми обговоримо, як виправити модуль No під назвою numpy за допомогою Python.

Numpy — це модуль, який використовується для обробки масивів. Помилка No module named numpy виникне, якщо у вашому середовищі відсутня бібліотека NumPy, тобто модуль NumPy або не встановлено, або якась частина встановлення не завершена через певну перерву. Ми обговоримо, як подолати цю помилку.

У Python ми будемо використовувати функцію pip для встановлення будь-якого модуля

Синтаксис:

pip встановити ім'я_модуля

приклад: Як встановити NumPy

pip install numpy>

Вихід:

Збір numpy

Завантаження numpy-3.2.0.tar.gz (281,3 МБ)

|████████████████████████████████| 281,3 МБ 9,7 КБ/с

ins ключ

Збір py4j==0.10.9.2

Завантаження py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl (198 КБ)

|████████████████████████████████| 198 кБ 52,8 МБ/с

Будівельні колеса для зібраних пакетів: numpy

Колесо збірки для numpy (setup.py) … зроблено

Створено колесо для numpy: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737

Зберігається в каталозі: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Успішно створено numpy

сортування вставкою

Встановлення зібраних пакетів: py4j, numpy

Успішно встановлено py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0

Ми можемо перевірити, знову ввівши ту саму команду, тоді виведення буде:

Вихід:

багаторядковий коментар powershell

Вимога вже виконана: numpy в /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Щоб отримати опис numpy, як поточна версія в нашому середовищі, ми можемо використати команду show

приклад: Щоб отримати опис NumPy

pip show numpy>

Вихід :

Назва: numpy

Версія: 1.19.5

Підсумок: NumPy — це основний пакет для обчислення масивів за допомогою Python.

Домашня сторінка: https://www.numpy.org

Автор: Тревіс Е. Оліфант та ін.

Електронна адреса автора: немає

Ліцензія: BSD

Розташування: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages

Вимагає:

Необхідно: yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, thinn, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, tables, statsmodels, spacy, sklearn-pandas, seaborn, scs, scipy, scikit-learn, scikit-image, resampy, qdldl, PyWavelets, python-louvain, pystan, pysndfile, pymc3, pyerfa, pyemd, pyarrow, plotnine, patsy, pandas, osqp, opt-einsum, opencv- python, opencv-contrib-python, numexpr, numba, nibabel, netCDF4, moviepy, mlxtend, mizani, missingno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-Preprocessing, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imgaug, imbalanced- learn, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, gym, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, запонки, cmdstanpy, cftime, Bottleneck, bokeh, blis, автоград, атарі-пи, астропія, арвіз, альтаїр, альбументації

Інсталяція залишається незмінною для всіх інших операційних систем і програмного забезпечення, змінюється лише платформа. Якщо наша інсталяція пройшла успішно, будь-який код NumPy працюватиме нормально

приклад: Програма для створення масиву NumPy і відображення

charat java

Python3

різниця між гігабайтом і мегабайтом

>

>

Вихід:

array([1, 2, 3, 4, 5])>