如何在正确的 python 版本中安装 numpy 和 matplotlib？答案

【问题标题】：How to install numpy and matplotlib in the right python version?如何在正确的 python 版本中安装 numpy 和 matplotlib？
【发布时间】：2016-06-16 09:59:57
【问题描述】：

我正在尝试在正确的 python 版本中安装 numpy、matplotlib 和 scipy。

最初我使用不同的 python 版本（3.2、2.7、2.6）进行测试。

我使用以下命令删除了所有这些版本：How to uninstall Python 2.7 on a Mac OS X 10.6.4?

之后，我重新安装了 Python 2.7.11。当我尝试使用 pip 安装 numpy、matplotlib 和 scipy 时，我收到以下消息：已满足要求（使用 --upgrade 升级）...

在我的终端中，我尝试了以下操作：

$ which python
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python

$ python
Python 2.7.11 (v2.7.11:.....)
.....
>>> import numpy
ImportError: No module named numpy

$ /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python
Python 2.7.10 (default, ......
.....
>>> import numpy
>>> numpy.__version__
'1.8.0rc1'

由于某种原因，这些包安装在 2.7.10 中，而不是 2.7.11，这是我从 python.org 下载的版本。还有，我也不知道2.7.10是怎么弄到的。

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

您还应该添加您用于安装numpy的确切语句，并使用which -a <tool-name>检查您用于安装的工具（例如pip或setuptools）的路径
$ which -a pip/usr/local/bin/pip安装命令：ruby -e "$(curl -fsSkL raw.github.com/mxcl/homebrew/go)"export PATH=/usr/local/bin:/usr/local/share/python:$PATH$ easy_install pippip install numpypip install numpypip install gccpip install scipybrew install pkg-config@9876543刚刚解决的问题以下：我打开我的 2.7.11 python >>> import sys >>> sys.path.insert(0, '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python') 和那个修复！非常感谢您的帮助！

标签： python python-2.7 numpy matplotlib

【解决方案1】：

如果您从 continuum.io 安装 Anaconda，您将可以访问许多经过测试可与您感兴趣的 Python 版本一起使用的软件包的版本。这是当前发行版附带的list。

您还可以访问conda，它是一个包和环境管理器。想想 pip + virtualenv。

一旦你有了它，你就可以做到

conda create -n my_env python=3.6 numpy pandas

这会将 Python 3.6 以及 numpy 和 pandas 的所有依赖项安装到名为 my_env 的虚拟环境中。 Conda 将确保您拥有可以协同工作的最新软件包。

要访问您的环境，您可以：

activate my_env

现在，您正在使用已安装的软件包在该环境中运行 Python。如果你需要更多的包，你可以conda install package_name。如果 conda 找不到包，你仍然可以pip install package_name。

请注意，作为额外奖励，您可以通过英特尔 MKL 获得优化和预编译的 Numpy 版本。

（来自我对上一个答案的评论）

我赞成去 Anaconda 路线的建议。特别是如果您使用 Numpy 或任何依赖于 Numpy 的东西（熊猫、Scipy、Sci-kit Learn）。 Continuum 可以访问英特尔 MKL 它为您提供了显着的优化和预编译的 C 代码特定于您的操作系统。 docs.continuum.io/mkl-optimizations

【讨论】：

【解决方案2】：

这可能意味着您使用了另一个 python 版本的 pip 或 easy_install。

安装模块时，请确保使用正确的 pip 版本。

例如可能是/usr/local/bin/pip2.7。

【讨论】：

当我在终端输入which pip 时，我得到：/usr/local/bin/pip
看看这个目录下有没有其他pip。
在/user/local/bin/我找到了pip、pip2和pip2.7
好的，这很可能是您的问题。运行 /user/local/bin/pip2.7 来安装你的包。这应该适合你。

【解决方案3】：

我推荐使用 virtualenv（带有 virtualenvwrapper：https://virtualenvwrapper.readthedocs.org）。它非常容易设置，并且在您以后处理多个 Python 安装时绝对不会有任何问题。

我多年来一直使用 virtualenv，并为每个项目创建一个单独的虚拟环境，它总是很干净，我永远不必处理 PATH、PYTHONPATH 或其他任何东西。

如果您遵循 virtualenvwrapper 安装指南，您可以通过以下方式简单地创建一个用于日常工作的虚拟环境：

mkvirtualenv common -p /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python

这将创建 virtualenv 并自动激活它，因此您可以立即安装所需的软件包：

pip install matplotlib numpy scipy

每次你想使用它时，你都输入：

workon common

正如您在上面看到的，您可以通过-p 标志指定python 可执行文件。每个 virtualenv 都将是一个全新且独立的 Python 安装，您可以在其中使用 pip 安装您想要的任何东西（当然没有 root 访问权限）。

【讨论】：

非常感谢！我会试试看的！

【解决方案4】：

您还可以使用 macports (https://www.macports.org/) 安装不同版本的 python、numpy 和 matplotlib。真的很简单。

或者，您也许可以使用使用 conda 的 anaconda (https://www.continuum.io/downloads) 来实现您的目标。

【讨论】：

我推荐 Anaconda，因为它会同时安装所有相关的包，例如 numpy、pandas 等以及兼容的包。
我赞成去 Anaconda 路线的建议。特别是如果您使用 Numpy 或任何依赖于 Numpy（Pandas、Scipy、Sci-kit Learn）的东西。 Continuum 可以访问英特尔 MKL，它为您提供显着优化和特定于您的操作系统的预编译 C 代码。 docs.continuum.io/mkl-optimizations