python3下numpy函数库下载安装教程

myenv/bin/activate

np

numpy

sys

Linux/Mac

Windows

(arr)

(sys.path)

)

,

--user

1

2

4

5

6

8

9

Python3下NumPy函数库下载安装教程

Scripts

]()[

]()。

``` ```

arr = np.random.rand(4, 4) print(arr) ``` ``` 输出应为随机浮点数组成的二维数组[2]()[8]()。

arr = np.random.rand(4, 4)

arr = np.random.rand(

as

bash conda install numpy ``` ``` 此方式默认包含优化的数学库（如IntelMKL），可提升计算性能[3]()[6]()。

bash p install numpy ``` ```

bash p install numpy==1.21.0 ``` ``` 此方适用于环境稳定的用户[3]()[6]()[10]()。

bash p install wheel ``` ```

bash p install 文件名.whl ``` ```

bash python --version ``` ``` 若返回类似“Python3.8.3”的信息，则版本符合要求。若未安装Python，需先前往官网下载对应操作系统的安装包并完成配置[1]()[8]()。

bash python -m p install --upgrade p ``` ``` 若提示权限问题，可添加`--user`参数进行用户级安装[2]()[8]()。

bash python -m venv myenv source myenv/bin/activate Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat Windows ``` ```

bash python setup.py build python setup.py install ``` ```

bash

bash

conda install numpy ``` ``` 此方式默认包含优化的数学库（如IntelMKL），可提升计算性能[3]()[6]()。

conda install numpy

conda

import numpy as np ``` ``` 若无报错，则说明安装成功。

import numpy as np

import sys print(sys.path) ``` ``` 将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[1]()[5]()。

import sys

import

myenv\Scripts\activate.bat Windows

myenv\Scripts\activate.bat

numpy-1.21.0+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl

p install numpy ``` ```

p install numpy

p install numpy==1.21.0 ``` ``` 此方适用于环境稳定的用户[3]()[6]()[10]()。

p install numpy==1.21.0

p install wheel ``` ```

p install wheel

p install 文件名.whl ``` ```

p install 文件名.whl

print(arr)

print(sys.path)

print

python arr = np.random.rand(4, 4) print(arr) ``` ``` 输出应为随机浮点数组成的二维数组[2]()[8]()。

python import numpy as np ``` ``` 若无报错，则说明安装成功。

python import sys print(sys.path) ``` ``` 将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[1]()[5]()。

python

python --version ``` ``` 若返回类似“Python3.8.3”的信息，则版本符合要求。若未安装Python，需先前往官网下载对应操作系统的安装包并完成配置[1]()[8]()。

python --version

python -m p install --upgrade p ``` ``` 若提示权限问题，可添加`--user`参数进行用户级安装[2]()[8]()。

python -m p install --upgrade p

python -m venv myenv source myenv/bin/activate Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat Windows ``` ```

python -m venv myenv

python setup.py build python setup.py install ``` ```

python setup.py build

python setup.py install

python

source myenv/bin/activate Linux/Mac

source

venv

wheel

一、安装前的准备工作

三、常见问题与解决方

下载匹配的.whl文件 访问资源库（如UnofficialWindowsinaries），根据Python版本和系统位数选择文件。例如，Python3.864位系统应下载numpy-1.21.0+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl258 。 安装依赖工具 确保已安装wheel包： bash p install wheel ``` ``` 执行安装令 将下载的.whl文件到Python的Scripts目录下，并在该目录执行： bash p install 文件名.whl ``` ```

下载匹配的.whl文件 访问资源库（如UnofficialWindowsinaries），根据Python版本和系统位数选择文件。例如，Python3.864位系统应下载numpy-1.21.0+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl258 。

下载匹配的.whl文件

二、安装NumPy的常用方

五、环境配置建议

从GitHub下载源码并解压。 在源码目录执行： bash python setup.py build python setup.py install ``` ```

从GitHub下载源码并解压。

依赖缺失问题 现象：源码编译时提示缺少C/C++库。 解决：安装MicrosoftVisualC++uildTools或对应系统的开发工具包9。

依赖缺失问题

功能测试 创建一个4x4的随机矩阵验证基础功能： python arr = np.random.rand(4, 4) print(arr) ``` ``` 输出应为随机浮点数组成的二维数组[2]()[8]()。

功能测试

原因

原因：Python版本、系统位数与.whl文件不匹配。

四、验证安装结果

在源码目录执行： bash python setup.py build python setup.py install ``` ```

基本令 执行以下令自动从PyPI（Python包索引）下载并安装版NumPy： bash p install numpy ``` ``` 指定版本安装 若需特定版本，可指定版本号（如1.21.0）： bash p install numpy==1.21.0 ``` ``` 此方适用于环境稳定的用户[3]()[6]()[10]()。

基本令 执行以下令自动从PyPI（Python包索引）下载并安装版NumPy： bash p install numpy ``` ```

基本令

安装依赖工具 确保已安装wheel包： bash p install wheel ``` ```

安装依赖工具

安装令 在AnacondaPrompt中执行： bash conda install numpy ``` ``` 此方式默认包含优化的数学库（如IntelMKL），可提升计算性能[3]()[6]()。

安装令

导入测试 在Python交互环境中执行： python import numpy as np ``` ``` 若无报错，则说明安装成功。 功能测试 创建一个4x4的随机矩阵验证基础功能： python arr = np.random.rand(4, 4) print(arr) ``` ``` 输出应为随机浮点数组成的二维数组[2]()[8]()。

导入测试 在Python交互环境中执行： python import numpy as np ``` ``` 若无报错，则说明安装成功。

导入测试

将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[1]()[5]()。

将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[

执行安装令 将下载的.whl文件到Python的Scripts目录下，并在该目录执行： bash p install 文件名.whl ``` ```

执行安装令

指定版本安装 若需特定版本，可指定版本号（如1.21.0）： bash p install numpy==1.21.0 ``` ``` 此方适用于环境稳定的用户[3]()[6]()[10]()。

指定版本安装

方1：通过p在线安装

方2：通过.whl文件离线安装

方3：使用Anaconda环境安装

方4：从源码编译安装

更新p工具 p是Python的包管理工具，建议升级到版本以确保安装流畅。在终端或令提示符中执行： bash python -m p install --upgrade p ``` ``` 若提示权限问题，可添加`--user`参数进行用户级安装[2]()[8]()。

更新p工具

权限不足导致安装失败 现象：在非管理员账户下安装时提示权限拒绝。 解决：在令中添加--user参数，或将文件到用户目录后再安装28。

权限不足导致安装失败

此方式默认包含优化的数学库（如IntelMKL），可提升计算性能[3]()[6]()。

此方适用于环境稳定的用户[3]()[6]()[10]()。

步骤 从GitHub下载源码并解压。 在源码目录执行： bash python setup.py build python setup.py install ``` ``` 需提前安装C编译器及LAS/LAPACK数学库69。

步骤

步骤说明 下载匹配的.whl文件 访问资源库（如UnofficialWindowsinaries），根据Python版本和系统位数选择文件。例如，Python3.864位系统应下载numpy-1.21.0+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl258 。 安装依赖工具 确保已安装wheel包： bash p install wheel ``` ``` 执行安装令 将下载的.whl文件到Python的Scripts目录下，并在该目录执行： bash p install 文件名.whl ``` ```

步骤说明

版本不兼容报错 现象：安装时提示“isnotasupportedwheelonthisplatform”。 原因：Python版本、系统位数与.whl文件不匹配。 解决：重新下载与Python3版本和系统一致的.whl文件58。 权限不足导致安装失败 现象：在非管理员账户下安装时提示权限拒绝。 解决：在令中添加--user参数，或将文件到用户目录后再安装28。 依赖缺失问题 现象：源码编译时提示缺少C/C++库。 解决：安装MicrosoftVisualC++uildTools或对应系统的开发工具包9。

版本不兼容报错 现象：安装时提示“isnotasupportedwheelonthisplatform”。 原因：Python版本、系统位数与.whl文件不匹配。 解决：重新下载与Python3版本和系统一致的.whl文件58。

版本不兼容报错

现象

现象：在非管理员账户下安装时提示权限拒绝。 解决：在令中添加--user参数，或将文件到用户目录后再安装28。

现象：在非管理员账户下安装时提示权限拒绝。

现象：安装时提示“isnotasupportedwheelonthisplatform”。 原因：Python版本、系统位数与.whl文件不匹配。 解决：重新下载与Python3版本和系统一致的.whl文件58。

现象：安装时提示“isnotasupportedwheelonthisplatform”。

现象：源码编译时提示缺少C/C++库。 解决：安装MicrosoftVisualC++uildTools或对应系统的开发工具包9。

现象：源码编译时提示缺少C/C++库。

确认Python版本 在安装NumPy前，需确保已正确安装Python3环境。通过以下令Python版本： bash python --version ``` ``` 若返回类似“Python3.8.3”的信息，则版本符合要求。若未安装Python，需先前往官网下载对应操作系统的安装包并完成配置[1]()[8]()。 更新p工具 p是Python的包管理工具，建议升级到版本以确保安装流畅。在终端或令提示符中执行： bash python -m p install --upgrade p ``` ``` 若提示权限问题，可添加`--user`参数进行用户级安装[2]()[8]()。

确认Python版本 在安装NumPy前，需确保已正确安装Python3环境。通过以下令Python版本： bash python --version ``` ``` 若返回类似“Python3.8.3”的信息，则版本符合要求。若未安装Python，需先前往官网下载对应操作系统的安装包并完成配置[1]()[8]()。

确认Python版本

若提示权限问题，可添加`--user`参数进行用户级安装[2]()[8]()。

若无报错，则说明安装成功。

若返回类似“Python3.8.3”的信息，则版本符合要求。若未安装Python，需先前往官网下载对应操作系统的安装包并完成配置[1]()[8]()。

虚拟环境使用 推荐使用venv或conda创建独立环境，不同项目间的依赖冲突。例如： bash python -m venv myenv source myenv/bin/activate Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat Windows ``` ```

虚拟环境使用

解决

解决：在令中添加--user参数，或将文件到用户目录后再安装28。

解决：安装MicrosoftVisualC++uildTools或对应系统的开发工具包9。

解决：重新下载与Python3版本和系统一致的.whl文件58。

路径管理 若安装过程中提示“找不到Scripts目录”，可通过以下代码查询Python安装路径： python import sys print(sys.path) ``` ``` 将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[1]()[5]()。 虚拟环境使用 推荐使用venv或conda创建独立环境，不同项目间的依赖冲突。例如： bash python -m venv myenv source myenv/bin/activate Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat Windows ``` ```

路径管理 若安装过程中提示“找不到Scripts目录”，可通过以下代码查询Python安装路径： python import sys print(sys.path) ``` ``` 将下载的.whl文件到`Scripts`目录后再执行安装[1]()[5]()。

路径管理

输出应为随机浮点数组成的二维数组[2]()[8]()。

输出应为随机浮点数组成的二维数组[

适用场景 Anaconda集成了科学计算常用库，适合需要同时安装SciPy、Pandas等工具的用户。 安装令 在AnacondaPrompt中执行： bash conda install numpy ``` ``` 此方式默认包含优化的数学库（如IntelMKL），可提升计算性能[3]()[6]()。

适用场景 Anaconda集成了科学计算常用库，适合需要同时安装SciPy、Pandas等工具的用户。

适用场景 当受限或需安装特定编译版本时，可手动下载预编译的.whl文件进行安装。 步骤说明 下载匹配的.whl文件 访问资源库（如UnofficialWindowsinaries），根据Python版本和系统位数选择文件。例如，Python3.864位系统应下载numpy-1.21.0+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl258 。 安装依赖工具 确保已安装wheel包： bash p install wheel ``` ``` 执行安装令 将下载的.whl文件到Python的Scripts目录下，并在该目录执行： bash p install 文件名.whl ``` ```

适用场景 当受限或需安装特定编译版本时，可手动下载预编译的.whl文件进行安装。

适用场景 需自定义编译选项或安装开发版本时使用。 步骤 从GitHub下载源码并解压。 在源码目录执行： bash python setup.py build python setup.py install ``` ``` 需提前安装C编译器及LAS/LAPACK数学库69。

适用场景 需自定义编译选项或安装开发版本时使用。

适用场景

通过以上步骤，用户可根据自身需求选择最适合的安装方式，并顺利完成NumPy库的配置。

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