python34numpy
㈠ python3怎么安装numpy
安装numpy库
1、下载网站：https://pypi/python.org/pypi/numpy
我的是python3.7，64位windows10，所以下载的是numpy-1.14.5-cp37-none-win_amd64
把这个文件放在python的scripts文件夹下。
*如果忘记了自己的python文件夹是哪一个，win10可以在电脑上搜索Python.exe，然后右键-打开所在文件夹，就能看到scripts文件夹了。
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2、修改环境变量
然后将上述文件夹路径加入到系统变量中。方法如下：把Scripts这个目录拷贝下来,然后“右击此电脑-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-新建”将刚才的路径粘贴进去。
3、安装
在搜索栏输入cmd，右键，以管理员身份运行。输入pip3.7 install C:-1.14.5-cp37-none-win_amd64.whl（后面很长的那一串是自己的文件完整路径加上名字，我安装软件的习惯不好，喜欢按照默认路径装，所以路径这么长）
4、等待一会儿，应该就会看到安装成功的信息。试一下python文件中能够正确导入，如果可以，才算是真的安装成功。
㈡ anaconda怎么运行python
一、在Anaconda Navigator中运行
首先点击菜单栏中的“开始”，在搜索栏中输入“Anaconda”，然后选择“Anaconda Navigator”。
相关推荐：《Python教程》
进入主界面，点击“Spyder”中的“Launch”即可。
然后按F5键运行即可。
二、在Anaconda Prompt中运行
也可以在Anaconda Prompt中运行，点击菜单栏中的“开始”，在搜索栏中输入“Anaconda”，然后选择“Anaconda Prompt”，输入：print("Hello Anaconda!")
再输入“Ctrl+Z”键即可退出，其实也可以输入exit(0)。
㈢ python里怎样装numpy
因为对机器学习算法进行实战的话，python语言是必须的，所以前几天进行了安装和配置。说实话，相比较其他的编程语言的IDE来讲，python本身问题不大，但是因为要有很多的矩阵的计算，所以要安装numpy包！但是这个过程在我的电脑上出现了比较大的问题，所以，将这一过程记录下来，万一以后电脑出现了问题重新安装的话还能做参考！！
声明电脑配置： win7 64位
python安装版本：Python 2.7 (也可以是python3.x 本人不习惯用最新的版本，所以选择了2.7）
1.下载 对应版本numpy 的.whl文件 (注意：我的电脑确实是64位的，而且python也安装的64位版本的，但是在之后的命令行安装的时候压根安装不了64位的，到后面再说）
http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
㈣ python中numpy 有哪些内容
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。
㈤ 问一下Python里的numpy的正确读法是什么
numpy读法是:英['nʌmpi]，NumPy是Python中科学计算的基础包。
它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学逻辑，形状操作，I / O离散傅立叶变换，随机模拟等等。
NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。
NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：
1、NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有(Python，包括NumPy)对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。
3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。
4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组；虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。
㈥ python numpy有什么用
NumPyis the fundamental package for scientific computing withPython。就是科学计算包。
a powerful N-dimensional array object
sophisticated (broadcasting) functions
tools for integrating C/C++ and Fortran code
useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
㈦ python anaconda 怎么安装
Anaconda的安装
Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。
安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。（由于我常用的Python是2.7和3.4，因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda）
下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点：尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为个人安装，安装目录设置在个人主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda，不会互相影响。
对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/.bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操作是
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# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc
配置好PATH后，可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。
Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境（默认名字是root，注意这个root不是超级管理员的意思）。
假设我们需要安装Python 3.4，此时，我们需要做的操作如下：
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# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
说明：有些用户可能经常使用python 3.4环境，因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法，怎么说呢，也是可以的，但总觉得不是那么elegant……
如果直接按上面说的这么改PATH，你会发现conda命令又找不到了（当然找不到啦，因为conda在~/anaconda/bin里呢），这时候怎么办呢？方法有二：1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具（推荐）。
Conda的包管理
Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。
例如，如果需要安装scipy：
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# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
conda的一些常用操作如下：
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# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n python34 numpy
# 删除package
conda remove -n python34 numpy
前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如
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# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本
补充：如果创建新的python环境，比如3.4，运行conda create -n python34 python=3.4之后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：
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# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda
# 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可
设置国内镜像
如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：
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# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
跋
Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言，整套安装、配置流程如下：
下载Anaconda、安装
配置PATH（bashrc或环境变量），更改TUNA镜像源
创建所需的不用版本的python环境
Just Try!
㈧ python3.5中，无法numpy怎么解决
1、可以用python自带的安装工具，pip install numpy scipy 等。
2、如果没有pip的话，可以试试easy-install numpy scipy。打开cmd，在里面输入这些命令。
㈨ python怎么安装numpy
直接在终端命令中输入：
pipinstallnumpy
然后即可在python环境中使用：
importnumpy
㈩ python怎样引用numpy
numpy是python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，一般与scipy、matplotlib一起使用。
导入numpy的范例如下:
>>>import numpy as np
>>>print np.version.version
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