Šiame straipsnyje aptarsime, kaip naudojant Python ištaisyti modulį Nr, pavadintą numpy.

Numpy yra modulis, naudojamas masyvo apdorojimui. Klaida Nėra modulio, pavadinto numpy, atsiras, kai jūsų aplinkoje nėra NumPy bibliotekos, t. y. NumPy modulis neįdiegtas arba kai kuri diegimo dalis yra nebaigta dėl tam tikro pertrūkio. Aptarsime, kaip ištaisyti šią klaidą.

„Python“ bet kuriam moduliui įdiegti naudosime pip funkciją

Sintaksė:

pip diegimo modulio_pavadinimas

Pavyzdys: Kaip įdiegti NumPy

pip install numpy 

Išvestis:

Kolekcionavimas numpytas

Atsisiunčiamas numpy-3.2.0.tar.gz (281,3 MB)

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

Renkamas py4j==0.10.9.2

Atsisiunčiamas py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl (198 kB)

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

Statybiniai ratai surinktoms pakuotėms: numpyti

Numpy rato kūrimas (setup.py) … padaryta

Sukurtas numpy ratas: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef404b57

Saugoma kataloge: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Sėkmingai pastatytas numpytas

Surinktų paketų diegimas: py4j, numpy

Sėkmingai įdiegtas py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0

Galime patikrinti dar kartą įvesdami tą pačią komandą, tada išvestis bus tokia:

Išvestis:

Reikalavimas jau įvykdytas: numpy /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Norėdami gauti niūrų aprašymą, pavyzdžiui, dabartinę versiją mūsų aplinkoje, galime naudoti komandą show

Pavyzdys: Norėdami gauti NumPy aprašymą

pip show numpy 

Išvestis :

Vardas: niūrus

Versija: 1.19.5

Santrauka: NumPy yra pagrindinis paketas, skirtas masyvo skaičiavimui naudojant Python.

Pagrindinis puslapis: https://www.numpy.org

Autorius: Travis E. Oliphant ir kt.

Autoriaus el. paštas: Nėra

Licencija: BSD

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

Reikia:

Reikalingi: yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, thinc, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, lentelės, statsmodels, spacy-, skle seaborn, scs, scipy, scikit-learn, scikit-image, resampy, qdldl, PyWavelets, python-louvain, pystan, pysndfile, pymc3, pyerfa, pyemd, pyarrow, plotnine, patsinq, pandas python, opencv-contrib-python, numexpr, numba, nibabel, netCDF4, moviepy, mlxtend, mizani, missingno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-Preprocessing, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imbalance mokytis, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, sporto salė, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, sąsagos, cmdstanpy, cftime, butelio kaklelis, bokeh, blis, autogradas, atari-py, astropy, arviz, altair, albumentations

Diegimas išlieka toks pat visose kitose operacinėse sistemose ir programinėje įrangoje, tik keičiasi platforma. Jei mūsų diegimas bus sėkmingas, bet koks „NumPy“ kodas veiks gerai

Pavyzdys: Programa, skirta sukurti NumPy masyvą ir ekraną

Python3

Išvestis:

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