Matplotlib requires numpy>=1.20

时间: 2024-03-23 17:42:22 浏览: 86
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numpy matplotlib

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感谢您的问题。我想要说明的是，这并不是一个问题，而是一个声明。Matplotlib是一个Python的绘图库，它需要使用numpy>=1.20版本。如果您使用的numpy版本低于1.20，您需要升级numpy版本才能使用Matplotlib。您可以使用以下命令升级numpy版本： ``` pip install --upgrade numpy ``` 希望这能解决您的问题。如果您还有其他问题，请随时问我。
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这个错误提示是因为你安装的 Matplotlib 版本需要的 numpy 版本大于等于 1.20，而你当前的 numpy 版本为 1.19.5，不满足要求。你需要升级 numpy 版本，可以使用以下命令： pip install numpy --upgrade 这...

出现ImportError: Matplotlib requires numpy>=1.20; you have 1.19.5

这是一个Python中的错误提示，意思是Matplotlib需要使用1.20版本或者更高版本的numpy库，但是你当前安装的numpy版本是1.19.5，因此Matplotlib无法正常运行。你需要升级numpy库到1.20或者更高版本，或者在安装...

import matplotlib.pyplot as plt ImportError: Matplotlib requires numpy>=1.20; you have 1.19.5

这个错误是因为您的matplotlib库版本过低，而需要的numpy版本要求大于等于1.20。您可以通过升级numpy来解决这个问题。运行以下命令来升级numpy： shell pip install --upgrade numpy 升级完成后，再次导入...

jax 0.4.8 requires numpy>=1.21, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. matplotlib 3.7.1 requires numpy>=1.20, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. ml-dtypes 0.1.0 requires numpy>1.20, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. pandas 2.0.1 requires numpy>=1.20.3; python_version < "3.10", but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires absl-py>=1.0.0, but you have absl-py 0.15.0 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires flatbuffers>=2.0, but you have flatbuffers 1.12 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires numpy<1.24,>=1.22, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorboard<2.13,>=2.12, but you have tensorboard 2.11.2 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorflow-estimator<2.13,>=2.12.0, but you have tensorflow-estimator 2.5.0 which is incompatible.

这些错误信息意味着你安装的一些Python包需要的版本...pip install --upgrade numpy matplotlib ml-dtypes pandas tensorflow-intel 这将升级numpy, matplotlib, ml-dtypes, pandas和tensorflow-intel这五个包。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. matplotlib 3.7.2 requires numpy>=1.20, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible.

这是因为您安装的 matplotlib 版本要求使用 numpy 的版本大于等于 1.20，但是您当前安装的 numpy 版本是 1.19.5，与 matplotlib 的要求不兼容。 要解决这个问题，有几种方法可供尝试： 1. 升级 numpy：尝试升级 ...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题

这个错误出现在使用 ...在新版本的 NumPy 中，np.bool 已经被弃用，需要使用 bool 关键字代替。因此，你需要将代码中的 np.bool 替换为 bool。如果你需要使用 NumPy 的布尔型数据类型，应该使用 np.bool_。
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