2016-11-30 5 views
1

나는 python3.4와 NumPy와 함께 작동하도록해야합니다. 내 분포는 민트 (18)과 python3.5 기본 파이썬 버전입니다. 그래서Python3.4에 NumPy와를 설치하는 문제가 있지만, 기본적으로는 python3.5입니다 (MINT

내가 python3.4를 설치했습니다.하지만 모듈 NumPy와를 가져올 수 없습니다. 내가 pip와 시도,하지만 난 pip-3.4가 더 이상 작동하지 않으며이 python3 관련이 있기 때문에 pip3이, 도움이되지 않습니다 읽어 보시기 바랍니다. 내가하려

sudo apt-get install python3.4-numpy을 사용하고 터미널 응답 :

Paketlisten werden gelesen... Fertig Abhängigkeitsbaum wird aufgebaut.
Statusinformationen werden eingelesen.... Fertig E: Paket python3.4-numpy kann nicht gefunden werden. E: Mittels des Musters »python3.4-numpy« konnte kein Paket gefunden werden. E: Mittels regulärem Ausdruck »python3.4-numpy« konnte kein Paket gefunden werden.

(수단 : E : 패키지 python3.4-NumPy와 발견 또는이 같은 일이 될 수 없다)

는 다음 나는 별명-명령 alias python=python3.4을 사용 sudo apt-get install python-numpy로 그것을 시도하지만, NumPy와이없는 모듈을 python3.4에있는 모듈 목록에 추가합니다. 대신 python2.7에 있습니다. 그리고 내가 sudo apt-get install python3-numpy을 사용하면 모듈은 python3.5에 있습니다.

virtualenv을 사용하고 싶지 않습니다. 내가 python3.4로 모듈을 얻는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?

(편집 죄송합니다 - 내가 빨리 할 수있는 질문을 업로드했습니다.) 당신은 과학 파이썬 패키지를 설치 관심을 표명 한

+0

[this] (https : // pip.)를 사용하여 언제든지 부트 스트랩 할 수 있습니다.pypa.io/en/stable/installing/) 3.4와 같은 python-binary가 있습니다. 이 설치 pip를 사용하면 numpy를 설치할 수 있지만 소스에서 빌드됩니다 (시스템에 대한 준비가 필요하며 모든 것이 문서에 쓰여지므로 scipy는 조금 나 빠질 수 있습니다). 나는 아나콘다 접근 방식이 99.9 %의 시간이 더 좋은 방법이기 때문에 권장하지 않습니다. 아직 제공 한 모든 정보는 아나콘다를 사용하지 않아도됩니다. 반대로 : 내가 얻는 기본적인 느낌은 당신이 많은 유익을 얻는다는 것입니다. – sascha

답변

2

. virtual environmentAnaconda과 함께 설치하는 것이 좋습니다.

Anaconda는 pip을 통합하는 크로스 플랫폼 Python 패키지 관리자입니다. 따라서 pip으로 설치할 수있는 모든 것은 Anaconda 패키지 관리자를 사용하여 안정적으로 설치하십시오.

귀하의 장점은 두 가지이다 혜택. 사용 CONDA는 것입니다 :

  1. numpy with less headaches

단계를 포함하는 과학적인 패키지를 설치 (부정 조작되지 않은 루트 파이썬 환경을 보존) 격리 된 환경에서 파이썬 3.4 (또는 버전)를 설치 할 수 있도록

  1. Download and install Anaconda. 일단 설치되면 conda 또는 pip을 사용하여 수많은 Python 패키지에 대한 명령 줄 액세스 권한을 갖게됩니다.
  2. 그것 뿐이다 conda create --name myenv python=3.4 numpy

과 가상 환경을 구축 할 수 있습니다. 패키지를 더 설치하려면 conda을 먼저 입력 한 다음 pip을 입력하십시오 (예 : conda install scipy pandas 또는 pip install <packagename>.

언제든지 conda env remove -n <envname>으로 환경을 제거 할 수 있으므로 가상 환경은 재현 가능한 환경을 테스트하는 데 훌륭한 도구입니다.

+0

virtuelenv를 사용하고 싶지 않습니다. 왜냐하면 커다란 파일과 다른 모듈을 사용하여 과학적으로 작업해야하기 때문입니다. – Mara

+1

망설임을 분명히하십시오. Virtualenvs는 과학 작업에 매우 일반적입니다. 개인 파일에 영향을 미치지 않으므로 항상 내 작업을 위해 빌드하고 제거합니다. – pylang

+0

@Mara 당신은 그때 virtualenv가 무엇인지 이해하지 못하는 것 같습니다! 시간을내어 그것에 대해 읽으십시오. 기술적으로 가상 환경과 환경은 다릅니다. 그러나 아나콘다의 추천은 매우 가치 있고 과학적입니다! (창문에서는 numpy/scipy-devs가 권장하는 경로이기도하고 Unix에서도 사용하는 것이 좋습니다.) – sascha