树莓派64位系统的python3.9.2适配哪个版本的numpy，如何用conda进行安装

树莓派64位系统的Python 3.9.2适配的NumPy版本是1.20.2。如果您选择使用conda进行安装，可以按照以下步骤进行：

1. 首先创建一个新的conda环境，并激活环境：

   conda create -n py392 python=3.9.2
   conda activate py392

2. 安装NumPy1.20.2：

   conda install numpy=1.20.2

3. 检查NumPy版本是否正确安装：

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

如果输出结果为1.20.2，则表示NumPy已经成功安装。

注意：如果您的系统是Raspberry Pi OS 64-bit beta版，建议使用官方提供的NumPy安装包进行安装，而不是使用conda安装。

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树莓派64位系统的python3.9.2适配哪个版本的multiprocessing，如何用conda进行安装

树莓派64位系统的Python 3.9.2适配的multiprocessing版本是在Python标准库中内置的。因此，您不需要单独安装multiprocessing库。

如果您需要使用multiprocessing模块，只需要在Python脚本中导入即可，例如：

import multiprocessing

如果您选择使用conda创建新的Python环境，那么multiprocessing模块将会随着Python一起被安装。只需要按照以下步骤创建新环境，并激活环境即可：

1. 创建新的conda环境：

   conda create -n py392 python=3.9.2

2. 激活新的conda环境：

   conda activate py392

3. 在Python脚本中导入multiprocessing模块并使用即可：

   import multiprocessing

   def worker():
       print('In worker')

   if __name__ == '__main__':
       p = multiprocessing.Process(target=worker)
       p.start()
       p.join()

上面的代码演示了如何使用multiprocessing模块创建一个新的进程。

树莓派64位系统的python3.9.2适配哪个版本的scipy，如何用conda进行安装

树莓派64位系统的Python 3.9.2适配的scipy版本是1.6.2。您可以使用以下命令在conda环境中安装scipy 1.6.2：

conda install scipy=1.6.2

安装完成后，您可以使用以下命令检查scipy版本：

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

如果输出结果为1.6.2，则表示scipy已经成功安装。

在Python脚本中导入scipy模块并使用即可，例如：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def rosen(x):
    return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)

x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])
res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead',
               options={'xatol': 1e-8, 'disp': True})
print(res.x)

上面的代码演示了如何使用scipy模块进行优化计算。