In diesem Artikel besprechen wir, wie man das No-Modul namens numpy mit Python repariert.

Numpy ist ein Modul zur Array-Verarbeitung. Der Fehler „Kein Modul namens numpy“ tritt auf, wenn in Ihrer Umgebung keine NumPy-Bibliothek vorhanden ist, d. h. das NumPy-Modul ist entweder nicht installiert oder ein Teil der Installation ist aufgrund einer Unterbrechung unvollständig. Wir werden diskutieren, wie dieser Fehler behoben werden kann.

In Python verwenden wir die Pip-Funktion, um jedes Modul zu installieren

Syntax:

pip install Modulname

Beispiel: So installieren Sie NumPy

pip install numpy>

Ausgabe:

Numpy sammeln

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

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

Sammeln von py4j==0.10.9.2

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

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

Räder für gesammelte Pakete bauen: numpy

Rad für Numpy bauen (setup.py) … fertig

Rad für Numpy erstellt: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737

Gespeichert im Verzeichnis: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Numpy erfolgreich erstellt

Gesammelte Pakete installieren: py4j, numpy

py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0 erfolgreich installiert

Wir können dies überprüfen, indem wir denselben Befehl erneut eingeben. Die Ausgabe lautet dann:

Oracle SQL nicht gleich

Ausgabe:

Anforderung bereits erfüllt: numpy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Um die Numpy-Beschreibung wie die aktuelle Version in unserer Umgebung zu erhalten, können wir den Befehl show verwenden

Beispiel: Um eine NumPy-Beschreibung zu erhalten

pip show numpy>

Ausgabe :

Name: Numpy

Version: 1.19.5

Zusammenfassung: NumPy ist das grundlegende Paket für Array-Computing mit Python.

Homepage: https://www.numpy.org

Autor: Travis E. Oliphant et al.

E-Mail des Autors: Keine

Lizenz: BSD

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

Erfordert:

Erforderlich für: Yellowbrick, xgboost, xarray, Wordcloud, Torchvision, Torchtext, Tifffile, Thinc, Theano-PyMC, Tensorflow, Tensorflow-Probability, Tensorflow-Hub, Tensorflow-Datasets, Tensorboard, Tabellen, Statistikmodelle, 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, failedno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, Keras-Preprocessing, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imgaug, imbalanced- lernen, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, gym, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, manschettenknöpfe, cmdstanpy, cftime, Bottleneck, bokeh, blis, Autograd, Atari-Py, Astropie, Arviz, Altair, Albumentationen

Die Installation bleibt für alle anderen Betriebssysteme und Software gleich, nur die Plattform ändert sich. Wenn unsere Installation erfolgreich ist, funktioniert jeder NumPy-Code einwandfrei

Beispiel: Programm zum Erstellen und Anzeigen eines NumPy-Arrays

Python3

>

>

Ausgabe:

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