Anaconda安装numpy1.20.3

时间: 2023-12-04 07:39:36 浏览: 238
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以下是在Anaconda中安装numpy1.20.3的步骤： 1.打开Anaconda Prompt。 2.输入以下命令更新conda： ```shell conda update conda ``` 3.创建一个新的conda环境并激活它： ```shell conda create -n numpy_env python=3.8 conda activate numpy_env ``` 4.安装numpy1.20.3： ```shell conda install numpy=1.20.3 ``` 5.验证numpy是否成功安装： ```shell python -c "import numpy; print(numpy.__version__)" ```
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ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.18.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

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The specific requirement is numpy >= 1.20.3, but you have numpy 1.19.5 installed. To resolve this issue, you have a few options: 1. Update numpy: You can try updating numpy to the required version ...

一个空白电脑如何使用anaconda详细构造一个这样的环境Python == 3.8 Pytorch == 1.6.0 scikit-learn==1.0.2 numpy==1.20.3 scanpy==1.7.2 gseapy==0.10.8

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anaconda3 2021.5

例如，该版本中的NumPy 1.20.3引入了一些新的优化措施，可以提高矩阵运算的速度。此外，该版本还优化了一些深度学习框架的架构，并为PyTorch和TensorFlow提供了更加易于使用和灵活的接口。 总而言之，Anaconda3 ...

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 C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_testing.py:24: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. import pandas._libs.testing as _testing C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_testing.py:24: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. import pandas._libs.testing as _testing

这个错误是因为你在代码中使用了np.bool，而在最新的NumPy版本中，np.bool已经被弃用了。为了解决这个问题，你可以直接使用bool来替代np.bool。这样做不会改变任何行为，而且是安全的。如果你确实需要使用...

(python39) D:\23101\yolov5-tf-android>python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320 2023-05-24 11:06:59.896764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-tf-android\models\tf.py", line 19, in <module> from models.common import Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, BottleneckCSP, Concat, autopad, C3 File ".\models\common.py", line 8, in <module> import pandas as pd File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 24, in <module> raise ImportError( ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.19.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

你的 numpy 版本是 1.19.5，而要使用这个 pandas 版本，需要 numpy 版本大于等于 1.20.3。你需要升级 numpy 版本到 1.20.3 或更高版本。你可以使用以下命令来升级 numpy： pip install numpy --upgrade ...

使用pip install numpy==1.20时候出现报错，有啥影响吗？我是因为numba和numpy不兼容才降级numpy版本的：Collecting numpy==1.20 Downloading numpy-1.20.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (13.7 MB) Installing collected packages: numpy Attempting uninstall: numpy Found existing installation: numpy 1.22.4 Uninstalling numpy-1.22.4: Successfully uninstalled numpy-1.22.4 Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'G:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\~umpy\\.libs\\libopenblas.EL2C6PLE4ZYW3ECEVIV3OXXGRN2NRFM2.gfortran-win_amd64.dll' Consider using the --user option or check the permissions.

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3. 手动删除旧的Numpy版本并重新安装。在命令行中运行以下命令： pip uninstall numpy pip install numpy 如果上述解决方法都没有成功，你可以尝试以下额外的步骤： 1. 检查文件权限：确保你有足够的...

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AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[37], line 36 34 #%% 35 Pano_len = len(Pano_set_org) ---> 36 path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 37 for ind in list(Pano_set_org): 38 match_all_pd_start = match_all_pd_current[match_all_pd_current.pic_id1 == ind] File C:\Anaconda3\envs\pytorch\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

这个错误是因为你使用了已经被弃用的np.bool，你需要将其改为Python内置的bool类型。你可以将代码中的以下语句： path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 改为： ...

06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 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 如何修复

这个错误是由于使用了在NumPy 1.20中被废弃的np.bool别名所引起的。可以将np.bool替换为bool来避免这个错误。可以在代码中查找np.bool并将其替换为bool。如果你确实需要使用NumPy的布尔类型，可以使用np....

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。