numpy和scipy版本对应

下面是numpy和scipy版本对应的列表：

| Scipy版本 | Numpy版本 |
|-----------|-----------|
| 1.0.x | 1.13.3 - 1.15.4 |
| 1.1.x | 1.13.3 - 1.16.5 |
| 1.2.x | 1.14.5 - 1.16.5 |
| 1.3.x | 1.16.0 - 1.17.3 |
| 1.4.x | 1.16.5 - 1.18.1 |
| 1.5.x | 1.18.1 - 1.19.3 |
| 1.6.x | 1.19.3 - 1.20.3 |
| 1.7.x | 1.20.3及以上版本 |

请注意，这些版本号是建议使用的版本。在某些情况下，其他版本可能也可以兼容。

相关问题

numpy和scipy版本对应关系

下面是Numpy和Scipy的版本对应关系：

| Numpy版本 | Scipy版本 |
| --------- | --------- |
| 1.16.x | 1.2.x |
| 1.15.x | 1.1.x |
| 1.14.x | 1.0.x |
| 1.13.x | 0.19.x |
| 1.12.x | 0.18.x |
| 1.11.x | 0.17.x |
| 1.10.x | 0.16.x |
| 1.9.x | 0.15.x |
| 1.8.x | 0.14.x |

建议在使用时将Numpy和Scipy版本配对，以确保兼容性。

scipy和numpy的对应版本

scipy和numpy的对应版本是根据scipy的版本号来匹配numpy的版本号的。具体来说，scipy版本号的最后两个数字表示与numpy版本号的兼容性，例如，scipy 1.6.与numpy 1.19.5兼容。但是，如果numpy版本太低，则可能会导致scipy无法正常工作。因此，建议使用最新版本的numpy和scipy。