In dit artikel bespreken we hoe u de No-module met de naam numpy kunt repareren met behulp van Python.

Numpy is een module die wordt gebruikt voor arrayverwerking. De fout Geen module genaamd numpy zal optreden als er geen NumPy-bibliotheek in uw omgeving is, dat wil zeggen dat de NumPy-module niet is geïnstalleerd of dat een deel van de installatie onvolledig is vanwege een onderbreking. We zullen bespreken hoe we deze fout kunnen overwinnen.

In Python zullen we de pip-functie gebruiken om elke module te installeren

Syntaxis:

pip installeer module_naam

Voorbeeld: Hoe NumPy te installeren

pip install numpy>

Uitgang:

kaneel versus mate

Numpy verzamelen

Numpy-3.2.0.tar.gz downloaden (281,3 MB)

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

Py4j==0.10.9.2 verzamelen

Py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl downloaden (198 kB)

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

Bouwwielen voor verzamelde pakketten: numpy

Bouwwiel voor numpy (setup.py) … klaar

Wiel gemaakt voor numpy: bestandsnaam=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737

Opgeslagen in map: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Numpy met succes gebouwd

Verzamelde pakketten installeren: py4j, numpy

Met succes py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0 geïnstalleerd

We kunnen dit verifiëren door opnieuw dezelfde opdracht te typen, waarna de uitvoer zal zijn:

Uitgang:

Vereiste is al vervuld: numpy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Om de numpy-beschrijving zoals de huidige versie in onze omgeving te krijgen, kunnen we de opdracht show gebruiken

Voorbeeld: Om een ​​NumPy-beschrijving te krijgen

pip show numpy>

Uitvoer :

Naam: numpy

Versie: 1.19.5

Samenvatting: NumPy is het fundamentele pakket voor array computing met Python.

Homepagina: https://www.numpy.org

Auteur: Travis E. Oliphant et al.

Auteur-e-mailadres: Geen

Licentie: BSD

Locatie: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages

Vereist:

Vereist door: Yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, thinc, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, tabellen, statsmodels, spacy, sklearn-pandas, seaborn, scs, scipy, scikit-learn, scikit-image, resampy, qdldl, PyWavelets, python-louvain, pystan, pysndfile, pymc3, pyerfa, pyemd, pyarrow, plotnine, patsy, pandas, osqp, opt-einsum, opencv- python, opencv-contrib-python, numexpr, numba, nibabel, netCDF4, moviepy, mlxtend, mizani, ontbrekend, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-Preprocessing, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imgaug, onevenwichtige- leren, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, gym, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, manchetknopen, cmdstanpy, cftime, Bottleneck, bokeh, blis, autograd, atari-py, astropy, arviz, altair, albumentaties

De installatie blijft hetzelfde voor alle andere besturingssystemen en software, alleen het platform verandert. Als onze installatie succesvol is, werkt elke NumPy-code prima

Voorbeeld: Programma om een ​​NumPy-array te maken en weer te geven

Python3

>

>

JavaScript het dichtst bij

Uitgang:

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