登录  /  注册

pycharm安装numpy报错,怎么办?

php中文网
发布: 2016-06-06 16:23:44
原创
6438人浏览过
pycharm安装numpy报错,怎么办?我电脑里装了microsoft visual c++10.0,怎么回事
pip版本应该没问题,我是在pycharm里搜到,它自动帮我装的,没什么问题

回复内容:

There are lots of bugs when you try to use 'pip install package' in windows.
A better solution is go to lfd.uci.edu/~gohlke/pyt and download your target packge. 花了好几个小时,终于解决这个问题了。现在贴出一篇刚写的博客,希望对其他人有帮助。

windows下如何快速优雅的使用python的科学计算库?

python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy、pandas和matplotlib。要利用python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。

我们从网站(链接1)下载的默认的Anaconda版本已经内置了很多库(链接2),包括numpy等。

尽管Anaconda已经自带了大量科学计算中的常用模块,可以直接使用。有时需要安装一些其他python模块。比如:


conda

anaconda自带了conda命令用于安装与更新模块,比如:


<code class="language-text">1 conda install scipy
2 conda update scipy
</code>
登录后复制
PyCharm’s Preferences -> Project Interpreter 自动检测到的python 下面,就有许多可选择安装的package,pip出错的话,不如直接用PyCharm上可选的安装包(最笨最简单的方法)

pycharm安装numpy报错,怎么办?
pycharm安装numpy报错,怎么办?

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
我来一版mac版的,PyCharm 安装 NumPy,SciPy 等科学计算包 (Anaconda)for mac OS X

又根据 @zhusleep 的回答修改了些。


适用性

如题啊,前一段时间学了些机器学习的东西,就想好好学下python,在10 款最好的 Python IDE中选来选去python IDE 还是选成了PyCharm ( JetBrains 开发的 Python IDE)。

所以,本文适用者:

  1. 喜欢或习惯使用PyCharm IDE, 或某一IDE
  2. 需要用python做科学计算/ 数据挖掘/ 机器学习/ 深度学习 (也就是说需要安装NumPy,SciPy 等科学计算包)的同学
  3. Mac OSX 系统
  4. 懒!!!Python安装Numpy、Scipy、Matlotlib、Scikit-learn等库的安装过程真是一把泪啊(用pip或其他方法),各种不兼容问题和报错,各模块可能又依赖于其它的软件包或库。自己安装起来那叫个麻烦!
  • 如果只满足条件2和条件4,又是windows系统的的同学,强烈直接推荐 Python(x,y) :(暂时只有windows系统版本的 ,Spyder有Mac版的)
    这个里面含Spyder,各种科学计算包以及工具,如果是初学者,一个在手,万事无忧了,就没有我这种IDE选择恐惧,及之后选安装包方法,选XXX等等的选择恐惧了。

    Python(x,y)的官方下载地址
    Python(x,y)的其他下载地址

  • 如果符合条件1,同我一样难以割舍 PyCharm的话,但是windows系统的话,其实跟我下面的过程差不多,只是到时候选择windows版的就好了

  • 关键我是符合条件4,少走些弯路,少浪费些时间在配环境上,多些时间码代码吧O(∩_∩)O~

  • 不符合条件4的,想经历这样的分娩过程的童鞋,参看一些别人的经验(参考文章):
    [python] 安装numpy+scipy+matlotlib+scikit-learn及问题解决
    Mac下用numpy,scipy,matplotlib,ipython进行数据分析:初始化环境
    windows下如何快速优雅的使用python的科学计算库?

安装 Anaconda

正因为条件4的原因,就有人将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。

  1. Anaconda官网下载
    选择自己的python版本号和 图形化安装/命令行安装 (我选的图形化安装),下载下来,双击开始安装就好了。如果选择命令行安装,按照上图(官网说明)的命令安装就好了。
    如果不需要特定的IDE的话,用Anaconda带的spyder就可以了,不用往下看了。

  2. How to set up an IDE to use Anaconda 设置某IDE使用Anaconda(也是在Anaconda官方文档上)
    包括:

    • Spyder
    • Python Tools for Visual Studio (PTVS)
    • PyCharm
    • Eclipse & PyDev
    • Wing IDE
    • Ninja IDE

这里就简单为不想看英文的说一下PyCharm的配置
PyCharm’s Preferences -> Project Interpreter -> Add local -> 选择Anaconda安装所在的文件下的bin/python


pycharm安装numpy报错,怎么办? pycharm安装numpy报错,怎么办?

apply -> OK


pycharm安装numpy报错,怎么办?

最后再推荐一些python 自学资料资源分享



|-- 工具类

|---10 款最好的 Python IDE 推荐pycharm

|--- Python(x,y) :(暂时只有windows系统版本的 ,Spyder有Mac版的) Python(x,y)的官方下载地址Python(x,y)的其他下载地址


适合科学计算,数据挖掘,机器学习。


Python(x,y) is a handy scientific and engineering development application specially designed for numerical computations, data analysis and data visualization.It is based on Python programming language, Qt graphical user interfaces, Eclipse integrated development environment and Spyder interactive scientific development environment. With Python(x,y), one can do: Interactive calculations including for example 2D and 3D plotting or symbolic maths, Simple functional programming (with MATLA.....

|--- Python Tutor 一个可视化编程的小工具,直观的看到每行代码在计算机中的执行过程。


helps people overcome a fundamental barrier to learning programming: understanding what happens as the computer executes each line of a program's source code.


Using this tool, you can write Python, Java, JavaScript, TypeScript, Ruby, C, and C++ programs in your Web browser and visualize what the computer is doing step-by-step as it executes those programs.



|-- 手册类

|--- Python官网

|--- W3shool 关于 Python 2.xx 版本技术文档

|---- 网页地址: Python 基础教程

|--- W3shool 关于 Python 3.xx 版本技术文档

|---- 网页地址: http://www.w3cschool.cc/python3/python3-tutorial.html

|---- 网盘地址(全套 W3shool pdf 文档): pan.baidu.com/s/1c0lMaY

|--- Python 中文开发者网站 :PythonTab:Python中文开发者社区门户

|--- PyTab 在线手册中心 :PyTab在线手册中心

|--- WEB 开发者 Python 网站 :Python - WEB开发者

|--- Linux CentOS 中文网 : CentOS中文站

|--- Linux Study - Area : Study-Area

|--- 36 大数据知识分享网站 : 36大数据 | 关注大数据实际应用::中国大数据商业新媒体

|--- cnblog Python 快速教程(Vamei): Python快速教程


|-- 类库
|--- Python 机器学习类库: scikit-learn.org/stable


|-- 书籍类

|--- Python 编程相关书籍下载 : http://pan.baidu.com/wap/link?uk=4228308634&shareid=586479154&third=0

|--- WEB 开发相关书籍下载 : yun.baidu.com/s/1jGmKgf

|--- Magnus Lie Hetland,Beginning Python: from Novice to Professional, 2nd edition, Apress.(第二版中译版名为《Python基础教程》)

|--- Wesley Chun, Core Python Applications Programming, Prentice Hall.(第二版中译版名为《Python核心编程》)



|-- 视频类

|--- 可汗学院公开课:计算机科学

|---- 类 别:注重操作

|---- 网页地址: 可汗学院公开课:计算机科学

|--- 麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论

|---- 类 别:编程入门、程序理论

|---- 网页地址:麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论

|---- 网盘地址(MIT官方带文档):yun.baidu.com/s/1mg9OHb

|---- 网盘地址(全视频版):yun.baidu.com/s/1c02F9e

|--- 麻省理工学院公开课:算法导论

|---- 类 别:进阶学习 (适合有时间和喜欢算法的朋友)

|---- 网页地址:麻省理工学院公开课:算法导论
|---- 网盘地址:yun.baidu.com/s/1mg5f5x

|--- 哈尔滨工业大学:程序设计入门--Python(完结版)

|---- 类 别:本课程第一版,适合时间比较紧凑的朋友

|---- 网页地址:程序设计入门

|--- Coursera 慕课:用Python玩转数据 Data

|---- 类 别:利用Python方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据,通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。

|---- 网页地址:coursera.org/learn/hipy

你需要的是
Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
Visual C++ Compiler for Python 2.7 Windows 下安装需要编译的 Python 包真不容易。

如果经常需要搞科学计算,建议把整个 Python 卸载了,装 Anaconda 或 Miniconda。 pip install numpy
没有pip的话去装一个pip 大家答的都很好,我来总结一下。
就是 numpy 确实需要 msvc 2010 的编译器。
你可以去下它,也可以去下 numpy 的二进制 (with MKL)link.zhihu.com/? 本主有编译好的包for winall Windows环境下用Numpy还是下编译过的比较方便。去这里(Numerical Python)下载合适的版本,安装就是了 lfd.uci.edu/~gohlke/pyt 找需要的包,pip install xxx.whl就可以了
智能AI问答
PHP中文网智能助手能迅速回答你的编程问题,提供实时的代码和解决方案,帮助你解决各种难题。不仅如此,它还能提供编程资源和学习指导,帮助你快速提升编程技能。无论你是初学者还是专业人士,AI智能助手都能成为你的可靠助手,助力你在编程领域取得更大的成就。
相关标签:
来源:php中文网
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
最新问题
关于CSS思维导图的课件在哪? 课件
凡人来自于2024-04-16 10:10:18
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2024 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号