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。

jupyter中怎么解决numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

在Jupyter Notebook中遇到这个错误`numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject`，通常是因为你在更新了NumPy库到一个新的版本之后，旧的Python环境仍然引用着之前版本的NumPy类型定义（如 dtype 对象）。这通常是由于Python解释器对内存布局的改变导致的不兼容。

解决这个问题有几种步骤：

1. **升级Python或NumPy**：确保你的Python和NumPy版本是一致并且是最新的。你可以通过运行 `pip install --upgrade numpy` 来更新NumPy。

2. **清理并重建环境**：如果是在虚拟环境中，尝试卸载并重新安装NumPy，有时候仅删除环境然后重新创建也能解决问题：`conda env remove -n <env_name>` 和 `conda create -n <env_name> python=3.x numpy`

3. **检查并修复导入**：确保在导入NumPy时没有其他可能导致冲突的模块或操作。可能是某个库的导入影响了dtype的行为。

4. **兼容模式**：在罕见的情况下，如果你非常确定之前的版本更好用，可以设置 NumPy 的 MALLOC_CONF 环境变量为 `prealloc=none`，但是这可能会降低性能。

5. **重启 kernel**：最后一种常见做法是关闭当前的Jupyter Notebook kernel，然后重新启动它，这有助于清除旧的内存信息。