Python NumPy è un pacchetto di elaborazione di array di uso generale che fornisce strumenti per la gestione array n-dimensionali . Fornisce vari strumenti informatici come funzioni matematiche complete e routine di algebra lineare. NumPy fornisce sia la flessibilità di Pitone e la velocità del codice C compilato ben ottimizzato. La sua sintassi facile da usare lo rende altamente accessibile e produttivo per programmatori di qualsiasi provenienza. In questo articolo vedremo come installare NumPy e come importare NumPy in Python.

Prerequisiti:

• Pitone
• PIP O Conda (a seconda delle preferenze dell'utente)

Installazione di Numpy su Windows

Di seguito sono riportati i modi in cui possiamo installare NumPy su Windows e successivamente importare NumPy in Python:

• Using Conda
• Utilizzando PIP

Installa Numpy usando Conda

Se desideri che l'installazione venga eseguita tramite conda, puoi usare il comando seguente:

conda install -c anaconda numpy>

Riceverai un messaggio simile una volta completata l'installazione

Java casuale matematica casuale

Assicurati di seguire le migliori pratiche per l'installazione utilizzando conda COME:

• Utilizzare un ambiente per l'installazione anziché l'ambiente di base utilizzando il comando seguente:

conda create -n my-env conda activate my-env>

Nota: Se il tuo metodo di installazione preferito è conda-forge, utilizzare il comando seguente:

conda config --env --add channels conda-forge>

Installazione di Numpy per utenti PIP

Gli utenti che preferiscono utilizzare pip possono utilizzare il comando seguente per installare NumPy:

pagine del server Java

pip install numpy>

Riceverai un messaggio simile una volta completata l'installazione:

Ora che abbiamo installato Numpy con successo nel nostro sistema, diamo un'occhiata ad alcuni semplici esempi.

Esempio di Numpy

In questo esempio, un array 2D NumPy denominatoarr>viene creato e vengono dimostrate le sue caratteristiche: il tipo di matrice, il numero di dimensioni (2), la forma (2 righe, 3 colonne), la dimensione (6 elementi) e il tipo di dati dei suoi elementi (int64).

diagramma delle classi Java

# Python program to demonstrate # basic array characteristics import numpy as np # Creating array object arr = np.array( [[ 1, 2, 3], [ 4, 2, 5]] ) # Printing type of arr object print('Array is of type: ', type(arr)) # Printing array dimensions (axes) print('No. of dimensions: ', arr.ndim) # Printing shape of array print('Shape of array: ', arr.shape) # Printing size (total number of elements) of array print('Size of array: ', arr.size) # Printing type of elements in array print('Array stores elements of type: ', arr.dtype)>

Produzione:

Array is of type:  No. of dimensions: 2 Shape of array: (2, 3) Size of array: 6 Array stores elements of type: int64>

Come installare Numpy su Windows? - FAQ

Come installo NumPy?

Puoi installare NumPy utilizzando il programma di installazione del pacchetto pip. Apri il prompt dei comandi o il terminale ed esegui il seguente comando: pip install numpy. Questo scaricherà e installerà l'ultima versione di NumPy da PyPI.

cos'è F5 sulla tastiera?

Devo installare qualche dipendenza per NumPy?

NumPy ha alcune dipendenze, come le intestazioni di sviluppo Python e un compilatore C. Tuttavia, quando installi NumPy utilizzando pip, gestisce automaticamente le dipendenze per te.

Posso installare una versione specifica di NumPy?

Sì, puoi installare una versione specifica di NumPy specificando il numero di versione nel comando pip install. Ad esempio, per installare la versione 1.19.5, eseguire: pip install numpy==1.19.5.

Ho riscontrato un errore relativo alla creazione o alla compilazione di NumPy. Cosa dovrei fare?

La creazione di NumPy dal sorgente richiede alcuni strumenti di sviluppo. Su Windows potrebbe essere necessario installare Microsoft Visual C++ Build Tools. Su macOS, potrebbe essere necessario installare gli strumenti da riga di comando Xcode. Su Linux potrebbe essere necessario installare il pacchetto build-essential. Fare riferimento alla documentazione di NumPy per istruzioni dettagliate in base al sistema operativo.