Šajā rakstā mēs apspriedīsim, kā, izmantojot Python, labot moduli Nr. ar nosaukumu numpy.

Numpy ir modulis, ko izmanto masīvu apstrādei. Kļūda No moduļa ar nosaukumu numpy parādīsies, ja jūsu vidē nav NumPy bibliotēkas, t.i., NumPy modulis nav instalēts vai kāda instalācijas daļa ir nepilnīga kāda pārtraukuma dēļ. Mēs apspriedīsim, kā novērst šo kļūdu.

Python mēs izmantosim pip funkciju, lai instalētu jebkuru moduli

Sintakse:

pip instalēšanas moduļa_nosaukums

Piemērs: Kā instalēt NumPy

pip install numpy>

Izvade:

Kolekcionēšana numpy

Lejupielādē numpy-3.2.0.tar.gz (281,3 MB)

|██████████████████████████████|█| 281,3 MB 9,7 kB/s

Savāc py4j==0.10.9.2

boto3

Lejupielādē py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl (198 kB)

|██████████████████████████████|█| 198 kB 52,8 MB/s

Celtniecības riteņi savāktajiem iepakojumiem: numpy

Celtniecības ritenis numpy (setup.py) … darīts

Izveidots ritenis numpy: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b57

Saglabāts direktorijā: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Veiksmīgi uzbūvēts numpy

Savākto pakotņu instalēšana: py4j, numpy

alfabēts numurēts

Veiksmīgi instalēts py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0

Mēs varam pārbaudīt, vēlreiz ierakstot to pašu komandu, tad izvade būs:

Izvade:

Prasība jau izpildīta: numpy mapē /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Lai iegūtu neprecīzu aprakstu, piemēram, pašreizējo versiju mūsu vidē, mēs varam izmantot komandu parādīt

Piemērs: Lai iegūtu NumPy aprakstu

pip show numpy>

Izvade :

Vārds: numpy

Versija: 1.19.5

Kopsavilkums: NumPy ir pamata pakotne masīvu skaitļošanai ar Python.

Mājas lapa: https://www.numpy.org

Autors: Treviss E. Olifants et al.

Autora e-pasts: Nav

Licence: BSD

Atrašanās vieta: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages

Nepieciešams:

Nepieciešams: yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, thinc, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, tabulas, statsmodels, spacy-, skle seaborn, scs, scipy, scikit-learn, scikit-image, resampy, qdldl, PyWavelets, python-louvain, pystan, pysndfile, pymc3, pyerfa, pyemd, open pyarrow, plotnine, opteosinq, pandas python, opencv-contrib-python, numexpr, numba, nibabel, netCDF4, moviepy, mlxtend, mizani, missingno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-Preprocessing, kapre, jpeg4py, jaxgag, jax, imbalance mācīties, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, sporta zāle, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, aproču pogas, cmdstanpy, cftime, Bottleneck, bokeh, blis, autograd, atari-py, astropy, arviz, altair, albumentations

Instalēšana paliek nemainīga visām pārējām operētājsistēmām un programmatūrai, tikai mainās platforma. Ja mūsu instalēšana ir veiksmīga, jebkurš NumPy kods darbosies labi

Piemērs: Programma, lai izveidotu NumPy masīvu un displeju

Python3

pārslēgt java

>

>

Izvade:

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