1.18.5numpy对应的scipy
时间: 2023-12-14 09:21:19 浏览: 41
NumPy和SciPy是两个独立的Python库,但它们之间有很多相似之处和互补之处。NumPy主要用于处理数组和矩阵,而SciPy则提供了更多高级科学计算功能,如优化、信号处理、统计分析等。因此,两个库之间的版本对应关系并不是简单的一一对应。
一般来说,NumPy和SciPy的版本号是相近的,比如NumPy 1.18.5可能对应着SciPy 1.4.1或1.5.0。但是,由于两个库的发展方向和更新周期不同,有时候它们的版本号并不是完全匹配的。
如果需要在项目中同时使用NumPy和SciPy,建议查看官方文档或者使用pip安装时自动解决依赖关系,以确保两个库的版本兼容。
相关问题
scipy1.10版本与哪个版本numpy兼容
目前(截至2021年10月),SciPy 还没有发布 1.10 版本。最新版本为 SciPy 1.7.1。根据 SciPy 官方文档,SciPy 1.7.1 兼容以下版本的 NumPy:
- NumPy 1.16.6 或更高版本
- NumPy 1.17.3 或更高版本
- NumPy 1.18.5 或更高版本
- NumPy 1.19.3 或更高版本
- NumPy 1.20.3 或更高版本
- NumPy 1.21.2 或更高版本
请注意,这只是一般情况,具体兼容性还取决于您使用的特定功能和模块。建议使用相同版本的 NumPy 和 SciPy,以避免兼容性问题。
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow 2.3.0 requires numpy<1.19.0,>=1.16.0, but you have numpy 1.24.3 which is incompatible. tensorflow 2.3.0 requires scipy==1.4.1, but you have scipy 1.10.1 which is incompatible.
这个错误是由于你的 tensorflow 2.3.0 版本要求使用的 numpy 库版本应该在 1.16.0 到 1.18.5 之间,而你当前的 numpy 版本是 1.24.3,不符合要求。此外,tensorflow 2.3.0 还要求使用 scipy 1.4.1,而你当前的 scipy 版本是 1.10.1,也不符合要求。由于 pip 的依赖解析器没有考虑到已安装的所有包,所以会导致这些依赖冲突。为了解决这个问题,你需要将 numpy 和 scipy 更新到符合 tensorflow 2.3.0 版本要求的版本。可以使用以下命令更新 numpy 和 scipy:
```
pip install --upgrade numpy==1.18.5 scipy==1.4.1
```
这将会将 numpy 和 scipy 更新到符合 tensorflow 2.3.0 版本要求的版本。然后你可以重新安装 tensorflow:
```
pip install --upgrade tensorflow==2.3.0
```
这样应该就可以解决依赖冲突问题了。