이 기사에서는 Python을 사용하여 numpy라는 모듈 없음을 수정하는 방법에 대해 설명합니다.
Numpy는 배열 처리에 사용되는 모듈입니다. 귀하의 환경에 NumPy 라이브러리가 없을 때 numpy라는 모듈 없음 오류가 발생합니다. 즉, NumPy 모듈이 설치되지 않았거나 일부 중단으로 인해 설치의 일부가 불완전합니다. 이 오류를 극복하는 방법에 대해 논의하겠습니다.
Python에서는 pip 함수를 사용하여 모듈을 설치합니다.
통사론:
pip 설치 module_name
예: NumPy를 설치하는 방법
pip install numpy>
산출:
numpy 수집 중
numpy-3.2.0.tar.gz 다운로드(281.3MB)
|████████████████████████████████| 281.3MB 9.7KB/초
py4j==0.10.9.2 수집 중
py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl 다운로드(198kB)
|████████████████████████████████| 198KB 52.8MB/초
수집된 패키지를 위한 바퀴 만들기: numpy
빠른 정렬numpy용 빌딩 휠(setup.py) … 완료
numpy용 휠 생성: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737
디렉토리에 저장됨: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718
numpy를 성공적으로 구축했습니다.
수집된 패키지 설치: py4j, numpy
py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0을 성공적으로 설치했습니다.
동일한 명령을 다시 입력하여 확인할 수 있으며 출력은 다음과 같습니다.
산출:
요구 사항이 이미 충족됨: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages(1.1.5)의 numpy
우리 환경에서 현재 버전과 같은 numpy 설명을 얻으려면 show 명령을 사용할 수 있습니다.
예: NumPy 설명을 얻으려면
pip show numpy>
산출 :
사전식으로
이름: numpy
버전: 1.19.5
요약: NumPy는 Python을 사용한 배열 컴퓨팅을 위한 기본 패키지입니다.
홈페이지: https://www.numpy.org
저자: Travis E. Oliphant 외.
작성자 이메일: 없음
라이센스: BSD
위치: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages
요구사항:
필수 항목: yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, Thinc, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, tables, 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,missingno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-전처리, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imgaug, 불균형- 학습, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, gym, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, 커프스 링크, cmdstanpy, cftime, 병목 현상, 보케, blis, autograd, atari-py, astropy, arviz, altair, albummentations
플랫폼만 변경될 뿐 다른 모든 운영 체제 및 소프트웨어에 대한 설치는 동일하게 유지됩니다. 설치가 성공하면 모든 NumPy 코드가 제대로 작동합니다.
예: NumPy 배열을 생성하고 표시하는 프로그램
파이썬3
#import module> import> numpy> > # create an numpy array with 5 elements> data>=> numpy.array([>1>,>2>,>3>,>4>,>5>])> > # display> data> |
문자열 분할 C++
>
>
산출:
array([1, 2, 3, 4, 5])>