【一起学Python】第74天:数据分析第一步,NumPy安装全攻略!

# 创建新环境conda create --name myenv python=3.9# 激活环境conda activate myenv# 安装NumPyconda install numpy# 安装指定版本conda install numpy=1.24.0

# Windows：添加环境变量# 1. 找到Python安装路径（如：C:\Python39\Scripts）# 2. 添加到系统PATH环境变量# 临时解决方案：使用完整路径C:\Python39\Scripts\pip install numpy

# Windows：以管理员身份运行cmd# 右键cmd → "以管理员身份运行"# Mac/Linux：使用sudosudo pip install numpy# 或使用 --user 参数（推荐）pip install numpy --user

# 使用国内镜像源pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 其他镜像源pip install numpy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  # 中科大pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/   # 阿里云pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple/           # 豆瓣# 增加超时时间pip install numpy --default-timeout=1000

# 创建新的虚拟环境python -m venv numpy_env# 激活环境# Windows:numpy_env\Scripts\activate# Mac/Linux:source numpy_env/bin/activate# 安装NumPypip install numpy

python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

# 进入Pythonpython# 导入NumPyimport numpy as np# 查看版本print(np.__version__)# 输出示例：1.24.3# 查看配置信息np.show_config()

import numpy as np# 创建数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print("数组:", arr)# 基本运算print("数组 + 10:", arr + 10)print("数组 × 2:", arr * 2)print("数组均值:", np.mean(arr))print("数组标准差:", np.std(arr))# 创建多维数组matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print("二维数组:\n", matrix)# 如果以上代码都能正常运行，恭喜安装成功！🎉

import numpy as np# 1. 创建数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])# 2. 向量化运算（无需循环）print("加法:", a + b)print("乘法:", a * b)print("点积:", np.dot(a, b))# 3. 统计计算data = np.random.randn(1000)  # 生成1000个随机数print("均值:", np.mean(data))print("中位数:", np.median(data))print("标准差:", np.std(data))# 4. 数组操作matrix = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)print("3x3矩阵:\n", matrix)print("转置:\n", matrix.T)# 5. 布尔索引numbers = np.array([1, 5, 3, 8, 2, 9, 4])print("大于5的数:", numbers[numbers > 5])