Python - numpy 和 pandas

25-04-14 3

如果您想了解Python-numpy和pandas的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将为您提供关于AnacondaNumpy错误“ImportingtheNumpyCExtensionFa

如果您想了解Python - numpy 和 pandas的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将为您提供关于Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange、numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()的有价值的信息。

本文目录一览：

Python - numpy 和 pandas
Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange
numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()

Python - numpy 和 pandas

一、numpy小结

二、pandas

2.1 为什么要学习pandans

Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案

如何解决Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案？

希望有人能在这里提供帮助。我一直在绕圈子一段时间。我只是想设置一个 python 脚本，它将一些 json 数据从 REST API 加载到云数据库中。我在 Anaconda 上设置了一个虚拟环境（因为 GCP 库推荐这样做），安装了依赖项，现在我只是尝试导入库并向端点发送请求。我使用 Conda（和 conda-forge）来设置环境并安装依赖项，所以希望一切都干净。我正在使用带有 Python 扩展的 VS 编辑器作为编辑器。每当我尝试运行脚本时，我都会收到以下消息。我已经尝试了其他人在 Google/StackOverflow 上找到的所有解决方案，但没有一个有效。我通常使用 IDLE 或 Jupyter 进行脚本编写，没有任何问题，但我对 Anaconda、VS 或环境变量（似乎是相关的）没有太多经验。在此先感谢您的帮助！

  \Traceback (most recent call last):
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 22,in <module>
from . import multiarray
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py",line 12,in <module>
from . import overrides
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py",line 7,in <module>
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

During handling of the above exception,another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "c:\API\citi-bike.py",line 4,in <module>
import numpy as np
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\__init__.py",line 150,in <module>
from . import core
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 48,in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError:

IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!

Importing the numpy C-extensions Failed. This error can happen for
many reasons,often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.

We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:

https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html

Please note and check the following:

* The Python version is: python3.9 from "C:\Conda\envs\gcp\python.exe"
* The NumPy version is: "1.21.1"

and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.

Original error was: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

如何解决Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable？

晚安，尝试打印以下内容时，我在 jupyter 中遇到了 numpy 问题，并且得到了一个错误：需要注意的是python版本是3.8.8。我先用 spyder 测试它，它运行正确，它给了我预期的结果

使用 Spyder：

import numpy as np
    for i in range (5):
        n = np.random.rand ()
    print (n)

Results
0.6604903457995978
0.8236300859753154
0.16067650689842816
0.6967868357083673
0.4231597934445466

现在有了 jupyter

import numpy as np
    for i in range (5):
        n = np.random.rand ()
    print (n)

-------------------------------------------------- ------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-0c6a801b3ea9> in <module>
       2 for i in range (5):
       3 n = np.random.rand ()
---->  4 print (n)

       TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable

感谢您对我如何在 Jupyter 中解决此问题的帮助。

非常感谢您抽出宝贵时间。

阿特，约翰”

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange

今天看到这样一句代码：

xb = np.random.random((nb, d)).astype(''float32'') #创建一个二维随机数矩阵（nb行d列）

xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值

要理解这两句代码需要理解三个函数

1、生成随机数

numpy.random.random(size=None)

size为None时，返回float。

size不为None时，返回numpy.ndarray。例如numpy.random.random((1,2))，返回1行2列的numpy数组

2、对numpy数组中每一个元素进行类型转换

numpy.ndarray.astype(dtype)

返回numpy.ndarray。例如 numpy.array([1, 2, 2.5]).astype(int)，返回numpy数组 [1, 2, 2]

3、获取等差数列

numpy.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)

功能类似python中自带的range()和numpy中的numpy.linspace

返回numpy数组。例如numpy.arange(3)，返回numpy数组[0, 1, 2]

numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()

numpy.ravel(a, order=''C'')

　　Return a flattened array

numpy.chararray.flatten(order=''C'')

　　Return a copy of the array collapsed into one dimension

numpy.squeeze(a, axis=None)

　　Remove single-dimensional entries from the shape of an array.

相同点: 将多维数组降为一维数组

不同点:

　　ravel() 返回的是视图(view)，意味着改变元素的值会影响原始数组元素的值;

　　flatten() 返回的是拷贝，意味着改变元素的值不会影响原始数组;

　　squeeze()返回的是视图(view)，仅仅是将shape中dimension为1的维度去掉;

ravel()示例:

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 def log_type(name,arr):
 5     print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
 6     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
 7     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
 8     print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
 9     #print("数组:{}".format(arr.data))
10     
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14 
15 a1 = a.ravel()
16 print("a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 
20 print(a)
21 log_type(''a'',a)

flatten()示例

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 def log_type(name,arr):
 5     print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
 6     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
 7     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
 8     print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
 9     #print("数组:{}".format(arr.data))
10     
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14 
15 a1 = a.flatten()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20 
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)

squeeze()示例：

1. 没有single-dimensional entries的情况

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 def log_type(name,arr):
 5     print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
 6     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
 7     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
 8     print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
 9     #print("数组:{}".format(arr.data))
10     
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14 
15 a1 = a.squeeze()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20 
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)

从结果中可以看到，当没有single-dimensional entries时，squeeze()返回额数组对象是一个view,而不是copy。

2. 有single-dimentional entries 的情况

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 def log_type(name,arr):
 5     print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
 6     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
 7     print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
 8     print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
 9     #print("数组:{}".format(arr.data))
10 
11 a = np.floor(10*np.random.random((1,3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14 
15 a1 = a.squeeze()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20 
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)

关于Python - numpy 和 pandas的介绍已经告一段落，感谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange、numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()的相关信息，请在本站寻找。

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