numpy1.20.3对应的matplotlib版本

numpy1.20.3对应的matplotlib版本是matplotlib 3.4.2。你可以使用以下命令安装：

pip install matplotlib==3.4.2

请注意，版本号可能会因操作系统和Python版本而异。建议在安装前查看matplotlib官方文档以获取最新信息。

相关问题

numpy 1.20 对应的matplotlib版本

NumPy 1.20.x 版本与 Matplotlib 3.3.x 版本兼容。您可以使用以下命令安装 Matplotlib 3.3.x 版本：

pip install matplotlib==3.3

或者使用以下命令升级已安装的 Matplotlib 版本：

pip install --upgrade matplotlib

anaconda怎么安装requirements.txt

### 如何使用 Anaconda 安装 `requirements.txt` 中指定的包

为了通过 Anaconda 来安装由 `requirements.txt` 文件定义的一系列 Python 包，可以采用两种主要方法之一：一种是转换并创建一个适合 conda 的环境文件；另一种则是直接利用 pip 工具来处理该文本文件。

#### 方法一：基于 `environment.yml`

最佳实践建议先将 `requirements.txt` 转换成名为 `environment.yml` 的 YAML 格式的配置文件。这允许更全面地管理依赖关系以及版本兼容性问题。以下是具体操作：

1. 创建一个新的 `environment.yml` 文件，在其中列出所有的软件包及其对应的版本号。

   name: myenv
   channels:
     - defaults
   dependencies:
     - python=3.9
     - numpy>=1.20,<2.0a0
     - pandas>=1.2,<2.0a0
     - matplotlib-base>=3.4,<4.0a0
     - scikit-learn>=0.24,<1.0a0
     - ...
     - pip:
       - package_name==version_number

2. 使用命令行工具执行如下指令以构建新的虚拟环境：

   conda env create -f environment.yml

这种方法不仅能够确保所有必要的库都被正确加载到环境中，而且还能有效防止潜在冲突的发生[^1]。

#### 方法二：直接应用 `pip`

如果不想重新编写整个环境描述文档，则可以直接借助于现有的 `requirements.txt` 并将其应用于当前活动的 conda 环境内。步骤如下所示：

# 假设已经处于目标 conda 环境内
pip install -r requirements.txt

此方式简单快捷，适用于那些只需要快速更新现有项目的场景下。不过需要注意的是，这种方式可能会引入一些不必要的风险因素，比如不同来源之间的不一致可能导致某些功能失效等问题[^2]。

对于希望获得更加稳定可靠的开发体验而言，推荐优先考虑第一种方案——即通过 `environment.yml` 进行完整的环境搭建工作。