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

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

这将会升级 numpy 到最新版本。升级完成后，再重新安装 Matplotlib 即可。

相关问题

importerror: matplotlib requires numpy>=1.17; you have 1.16.6

### 回答1：
这个错误是因为你的numpy版本太低了，而matplotlib需要的是1.17及以上的版本。你需要升级numpy到1.17或更高的版本才能解决这个问题。可以使用以下命令升级numpy：

pip install --upgrade numpy

如果你已经安装了numpy，可以使用以下命令卸载旧版本并安装新版本：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.17

希望能帮到你！

### 回答2：
这个错误信息表示你的Matplotlib库要求使用的NumPy版本至少是1.17，但是你安装的NumPy版本只有1.16.6，因此会发生导入错误。

在Python中，Matplotlib和NumPy是相互依赖的库，Matplotlib 使用NumPy来进行数学计算和绘图操作。因此，当你安装Matplotlib时，它会检查所依赖的NumPy版本是否符合要求。如果版本不匹配，则会导致错误。

要解决这个错误，你可以尝试升级 NumPy 版本。你可以使用命令行工具 pip 来升级：

pip install --upgrade numpy

另外，如果你使用Anaconda Python发行版，那么你可以打开Anaconda Navigator，找到对应的环境，然后在“Channels”标签中选择“Unfreezing channels”，之后您可以更新您的 NumPy（以及其他依赖项）。

如果你已经升级了 NumPy，但是仍然发生了导入错误，则可能是因为在更新 NumPy 后，您的Python解释器仍在使用旧的 NumPy 版本。这时候，你需要刷新你Python解释器或者重新启动Python解释器。

总之，解决这个错误的关键是升级您的 NumPy 版本，确保它与您安装的 Matplotlib 版本兼容。

### 回答3：
这个错误提示是因为Matplotlib版本需要使用1.17以上的Numpy版本，而你当前使用的是1.16.6版本，低于要求。解决这个问题的办法是升级你的Numpy版本至1.17或更高版本。你可以通过以下方式来升级：

1.使用pip升级Numpy：

打开命令行或终端，输入以下命令：

pip install --upgrade numpy

这样就会将Numpy升级至最新版本。

2.使用Anaconda升级Numpy：

如果你是使用Anaconda进行Python编程的，可以使用以下命令进行Numpy升级：

conda update numpy

这样就会将Numpy升级至最新版本。

3.手动下载和安装最新版本的Numpy：

如果上述两种方式都无法升级Numpy，你可以手动下载最新版本的Numpy安装包进行安装。你可以在Numpy官网下载最新版本的Numpy源代码或预编译版本，然后按照安装说明进行安装。

无论采用哪种方式，升级Numpy都是解决该错误的最有效的办法。

importerror: matplotlib requires numpy>=1.17; you have 1.16.4

这个错误说明我们的matplotlib库需要的是1.17及以上版本的numpy，而您当前的numpy版本是1.16.4，版本过低导致无法顺利导入库。因此，我们需要升级numpy到1.17及以上版本。

升级numpy的方法可以通过终端运行以下命令：pip install --upgrade numpy。这个命令会自动下载最新版本的numpy并将其替换为原先的版本。如果您已经安装了anaconda，也可以通过anaconda navigator或conda命令来升级numpy。

如果您在使用虚拟环境，则需要先激活虚拟环境后再升级numpy。如果您使用的是windows系统，请先打开命令提示符或powershell并进入虚拟环境所在的目录，然后输入activate 虚拟环境名称进入虚拟环境，再输入pip install --upgrade numpy命令。

除了升级numpy之外，还有一种可行的方法是回退matplotlib到一个比较早的版本，这个版本会匹配当前已安装的numpy版本。但这种方法可能会导致其他问题，因此我们不建议使用。最好的解决办法还是升级numpy版本。