jupyter出现 numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

当你在使用Jupyter Notebook遇到这个错误提示 "numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject"，这通常表示Python环境中的一些库版本之间存在兼容性问题。`numpy`库中的数据类型（dtype）结构改变了大小，而你尝试使用的某个文件或者依赖包的预期大小与当前环境不符。

1. **原因**：可能是由于你在更新了Python、NumPy或者其他相关的科学计算库（如Pandas）之后，这些库的数据模型发生了变化，导致之前的二进制文件（比如pickled或保存的numpy数组）无法识别新的数据类型大小。

2. **解决方案**：
- 确保所有库都是最新版本，有时候更新到最新的兼容版本可以解决这个问题。
- 清除缓存和旧文件：删除.jupyter目录下的`cache`和` kernels`文件夹，然后重启Jupyter。
- 如果是在协作环境下，需要确认所有人使用的库版本一致，避免不同版本间的冲突。
- 如果是第三方库引起的，尝试更新或降级该库至一个已知稳定版本。

3. **检查点**：
- 是否有必要迁移数据到新版本的兼容格式？
- 运行`sys.getsizeof(np.dtype('float64'))`检查实际的数据类型大小是否匹配预期。

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jupyter numpy报错ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个错误通常出现在尝试运行Python代码时，特别是涉及到numpy库的操作。`ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility`表明你在使用的numpy版本和某个依赖库之间存在兼容性问题。可能是之前安装了不同版本的numpy，或者是从源码安装而非通过pip等包管理工具，导致字节序（byte order）或数据结构大小发生变化。

解决这个问题的一般步骤包括：
1. **检查版本**：确认numpy和其他依赖库的版本是否匹配，可以使用`pip list`或`conda list`查看。
2. **卸载并重装**：如果版本冲突，尝试卸载旧版本的numpy，然后使用pip或conda重新安装。
3. **清理缓存**：有时候删除虚拟环境或Anaconda的site-packages下的numpy文件夹也有帮助。
4. **更新系统**：如果是系统级别的numpy，确保所有软件都是最新版本，并且系统架构（32位还是64位）一致。

如果以上步骤都做了还是无法解决，可能是遇到了特定的二进制不兼容问题，可能需要查阅更详细的文档或者寻求社区支持。

numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个错误信息通常出现在使用NumPy处理Python对象时，当你尝试加载或操作不同版本的库文件时。`numpy.dtype` 的大小变化可能表明你正在尝试的Python环境和之前使用的环境中对于相同类型的对象定义了不同的字节布局（内存占用）。

具体来说：
- "size changed" 表明 dtype 对象的新版本占用的内存空间与旧版本不同。
- "may indicate binary incompatibility" 提示这种变化可能导致二进制不兼容，即不同版本的代码可能无法正确交互。
- "Expected 96 from C header, got 88 from PyObject" 暗示在预期 dtype 应该占用 96 字节的地方，实际读取到了 88 字节，这可能是因为新版本的 dtype 结构发生了变化，或者是从 `PyObject` 类型获取的长度。

为了解决这个问题，你可以尝试以下操作：
1. 检查你的 NumPy 版本和 Python 环境是否匹配，确保你在使用兼容的库组合。
2. 如果是在升级项目时遇到此问题，确保先更新依赖项并重新安装，有时候这能解决版本冲突。
3. 如果是由于数据源问题，检查数据是否被修改，或者是否需要重新生成 dtype。