numpy版本对应python

numpy版本对应python

1. 介绍

在使用numpy时，经常会遇到不同版本的numpy库对应不同版本的python的情况。本文将重点讨论不同numpy版本分别对应哪个python版本，以及如何在不同版本的python环境中安装对应的numpy库。

2. numpy版本与python版本的对应关系

首先，需要了解不同版本的numpy库分别支持哪些版本的python。具体对应关系如下：

• numpy 1.9.x – 1.16.x 对应 python 2.7, 3.4 – 3.7
• numpy 1.17.x – 1.19.x 对应 python 3.5 – 3.8
• numpy 1.20.x 对应 python 3.7 – 3.9

根据以上对应关系，可以选择合适的numpy版本来配合对应的python版本进行开发。

3. 在不同版本的python中安装numpy

3.1 在python 2.7中安装numpy

如果需要在python 2.7中安装numpy库，需要先安装pip工具，然后可以通过以下命令来安装numpy：

pip install numpy

3.2 在python 3.7中安装numpy

在python 3.7中安装numpy可以直接使用pip工具，通过以下命令来安装numpy：

pip install numpy

3.3 在python 3.9中安装numpy

对于python 3.9，可以通过以下命令来安装numpy 1.20.x版本：

pip install numpy==1.20.0

4. 示例代码及运行结果

下面给出一个简单的示例代码，在不同版本的python环境中安装对应的numpy库，并进行简单的数组运算：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 输出矩阵的形状
print("Matrix shape:")
print(a.shape)

# 输出矩阵的转置
print("Matrix transpose:")
print(a.T)

# 输出矩阵的逆矩阵
print("Matrix inverse:")
print(np.linalg.inv(a))

4.1 在python 2.7中运行结果

Matrix shape:
(3, 3)
Matrix transpose:
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
Matrix inverse:
[[-4.50359963e+15  9.00719925e+15 -4.50359963e+15]
 [ 9.00719925e+15 -1.80143985e+16  9.00719925e+15]
 [-4.50359963e+15  9.00719925e+15 -4.50359963e+15]]

4.2 在python 3.7中运行结果

Matrix shape:
(3, 3)
Matrix transpose:
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
Matrix inverse:
[[ 3.15251974e+15 -6.30503948e+15  3.15251974e+15]
 [-6.30503948e+15  1.26100790e+16 -6.30503948e+15]
 [ 3.15251974e+15 -6.30503948e+15  3.15251974e+15]]

4.3 在python 3.9中运行结果

Matrix shape:
(3, 3)
Matrix transpose:
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
Matrix inverse:
[[ 3.15251974e+15 -6.30503948e+15  3.15251974e+15]
 [-6.30503948e+15  1.26100790e+16 -6.30503948e+15]
 [ 3.15251974e+15 -6.30503948e+15  3.15251974e+15]]

5. 总结

本文介绍了不同版本的numpy库分别对应哪些版本的python，以及如何在不同版本的python环境中安装对应的numpy库。同时，通过示例代码展示了在不同python版本下使用numpy库进行数组运算的方法。

本文链接：http://so.lmcjl.com/news/7826/