numpy 1.21.6，怎么给版本降到1.18.1

在Python中降级NumPy版本通常不建议这样做，因为高版本可能包含新的功能和性能改进，而且可能会与现有的项目依赖兼容。然而，如果你确实需要回到特定版本，可以使用虚拟环境（venv或conda环境）并进行指定版本的安装。这里有一个基本的步骤：

1. **使用conda**:
- 确保你已经在激活的conda环境中，然后运行：

     conda create --name myenv numpy=1.18.1
     conda activate myenv

这会创建一个新的环境，并在该环境中安装NumPy 1.18.1版本。

2. **使用pip**:
- 首先，创建一个新的虚拟环境（假设名称为myenv）：

     python -m venv myenv

然后激活这个环境：

     . myenv/bin/activate

接着，在虚拟环境中降级NumPy：

     pip install numpy==1.18.1

请注意，降级可能导致一些依赖关系冲突或其他问题，所以最好只在明确了解需求的情况下才这么做。如果你想保持软件库的更新，还是推荐继续使用最新版本的NumPy。

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numpy1.21.5版本怎么导入图片

在NumPy 1.21.5版本中，它本身并不直接支持图片处理功能，因为NumPy主要用于数组计算而不是图像处理。然而，你可以借助Python的其他库来读取和操作图片，如PIL（Python Imaging Library，已合并到Pillow库）或OpenCV。

如果你想要使用PIL来加载图片，首先需要安装Pillow库，可以使用pip进行安装：

pip install pillow

然后，你可以使用以下代码来加载图片：

from PIL import Image

# 加载图片文件
img = Image.open('path_to_your_image.jpg')

如果你想使用NumPy处理数组形式的图片数据（例如从Web上获取的原始像素数据），那么你需要先用PIL或者其他库将图片转换成数组，然后再用NumPy处理。

import io
import requests
import numpy as np
from PIL import Image

# 下载图片并转为numpy数组
response = requests.get('url_of_your_image')
image_data = io.BytesIO(response.content)
img = Image.open(image_data)
numpy_array = np.array(img)

numpy1.21.6可以按哪些pands

对于 numpy 1.21.6，可以安装以下 pandas 版本：

- pandas 1.3.2
- pandas 1.2.5
- pandas 1.1.5

你可以通过以下命令安装其中一个版本：

pip install pandas==<version>

其中，`<version>`是你想要安装的 pandas 版本号。需要注意的是，安装 pandas 之前请确保已经安装了 numpy 1.21.6。