Überprüfen Sie die Numpy -Version
„Die Programmiersprache Python ist in den vergangenen Jahren die bekannteste Programmiersprache der Welt geworden, und jetzt können wir sehen, dass sie in fast jedem Bereich überall verwendet wird. Diese Programmiersprache wird jetzt als eine allgemeine Sprache anerkannt, die in Webentwicklung, Automatisierung oder autonomen Systemen, für die statistische Datenanalyse (Data Science), Softwaretests und für jede allgemeine Aufgabe verwendet werden kann, um erledigt zu werden. Wenn wir Python eine allgemeine Sprache nennen, dann meinen wir, dass wir diese Sprache in einer Vielzahl von Aufgaben verwenden können, und sie bietet verschiedene Programme an und ist nicht nur auf die spezifische Funktion oder die Programme beschränkt. Das Skript von Python ist leicht zu verstehen und auch anfängerfreundlich, mit so viel Vielseitigkeit darin, was diese Sprache von allen anderen Programmiersprachen abhebt.
Python bietet verschiedene Bibliothekspakete an, und eine der wichtigsten Bibliotheken ist „Numpy“. Diese Bibliothek braucht keine Einführung in Bezug auf Matrizen und ND-Arrays ohne diese Bibliothek, da Numpy es gewohnt ist, mit und für die ND-Arrays zu arbeiten. Diese Bibliothek bietet auch Funktionen für die Arbeit mit linearen algebraischen Operationen, mathematischen Berechnungen, arithmetischen Operationen und der Fourier -Transformation.
Diese Bibliothek wird hauptsächlich in maschinellem Lernen und Datenwissenschaften verwendet, da diese Felder mit den ND-Arrays zu tun haben, und das ND-Array ist das Array-Objekt im Numpy. Um die Arbeit mit den Arrays zu unterstützen, bietet Numpy viele Funktionen. Im Vergleich zu den Python -Listen (die als Arrays verwendet werden) liefert der Numpy ein 50 -mal schnelleres Array -Objekt. Die Numpy Check -Version wird verwendet, um die Version des in den Compilern installierten Numpy zu wissen.”
Verfahren
Numpy wurde im Jahr 2005 von „Travis Oliphant“ als Open-Source-Projekt eingeführt, und jeder kann auf sie zugreifen und sie kostenlos nutzen. Die Abkürzung für den Numpy ist das „numerische Python“. In diesem Artikel werden wir demonstrieren, wie wir nach der Version der Python -Bibliothek „Numpy“ überprüfen können,. Diese Überprüfung kann nach den verschiedenen Verfahren und Befehlen durchgeführt werden, und wir werden einige dieser Methoden im Artikel erwähnen.
Methoden
Um nach der Numpy -Version zu suchen, werden wir die folgenden vier Methoden untersuchen und erklären:
- Verwenden der Punktoperatoren
- Numpy -Version Check bei unterstreicher "_"
- Überprüfen Sie die Version über das Befehlsfenster
- Numpy -Version mit PIP -Befehl
Bevor wir die Numpy-Version mit den oben genannten Methoden tatsächlich bewegen, müssen wir zunächst wissen, ob wir die "Numpy" -Bibliothek installiert haben oder nicht. Um die Installation der Numpy Library im Python -Dolmetscher zu bestätigen. Öffnen Sie den Python -Interpreter und gehen Sie dann zum Befehlsfenster in Ihrem System und geben Sie den Befehl „Python“ ein und drücken. Das Befehlsfenster sollte die Ausgabe als folgende Abbildung anzeigen
Das Befehlsfenster sollte die Python -Version und relevante Informationen zum Setup zurückgeben. Das Wichtigste, was Sie in der Ausgabe beobachten sollten, ist „>>>“, was besagt, dass die interaktive Python -Sitzung gestartet wird und dann in dieser interaktiven Sitzung nach der Python -Installation nach dem Befehl nachsehen werden:
$ Import numpy
Drücken Sie Enter. Wenn der Numpy installiert ist, wird auf dem Bildschirm keine Fehlermeldung angezeigt. Wenn jedoch eine Fehlermeldung vorliegt, wie in der folgenden Abbildung erwähnt, bedeutet dies, dass entweder der Numpy nicht ordnungsgemäß installiert ist oder nicht einmal installiert wurde. Die Fehlermeldung wäre auf folgende Weise:
Bei keinem Fehler würden wir zu den folgenden Methoden fortfahren, um die Version des Numpy sowohl mit dem Python -Compiler als auch mit dem Befehlsfenster zu überprüfen.
Überprüfen Sie die Version über das Befehlsfenster
Nach der Bestätigung der Installation für das Numpy im Befehlsfenster schreiben Sie die folgenden Befehle, um die Version von Numpy zu kennen
Der Code gibt die Version für diesen Numpy zurück, wie in der unten angegebenen Abbildung gezeigt:
Verwenden der Punktoperatoren
Öffnen Sie den Python -Interpreter, importieren Sie zuerst das „Numpy“ als Präfix „NP“ und verwenden Sie dieses Präfix und überprüfen Sie die Version für den Numpy mit dem „NP. Ausführung. Version ”und drücken Sie die Eingabetaste. Der Befehl für diese Überprüfung lautet wie folgt:
$ import numpy als np
$ np.Ausführung.Ausführung
Nach dem Schreiben der beiden oben genannten Befehle sollte der Compiler die Numpy -Version für den installierten Numpy im Setup zurückgeben. Die Ergebnisse für diese Befehle sind im folgenden Snippet angezeigt:
Numpy -Version Check bei unterstreicher "_"
Eine andere Methode, um die Version des Numpy zu überprüfen. Zuerst importieren wir das Numpy -Modul aus der Numpy -Bibliothek mit dem Namen „NP“ und dann werden wir diesen „NP“ verwenden und die Numpy -Version als „NP“ _version_ anrufen. Die für diese Methode verwendeten Befehle sind:
$ import numpy als np
$ np.__Ausführung__
Die Version des Numpy wird dann wie folgt angezeigt:
Numpy -Version mit PIP -Befehl
Eine andere Methode, um die Numpy -Version für das installierte Numpy -Paket anzuzeigen, besteht darin, die PIP -Befehle zu verwenden. Um diesen PIP -Befehl zu verwenden, müssten wir zum Befehlsfenster wechseln und den folgenden Befehl eingeben und die Eingabetaste drücken:
$ pip Show Numpy
Der PIP bietet mehrere andere Befehle an, um die Versionen für die Pakete zu überprüfen. Hier bleiben wir jedoch nur an den Befehl pip Show.
Abschluss
Die Methoden zur Überprüfung der Version des Numpy wurden in diesem Artikel erläutert. Wir haben vier verschiedene Möglichkeiten besprochen, die Version für die Numpy zu zeigen. Aus diesen vier Methoden erklären zwei der Methoden, wie Sie die Numpy -Version über das Befehlsfenster kennen, und zwei Erklären Sie die Methode, um über einen Python -Interpreter nach verschiedenen Befehlen nach der Version zu überprüfen.