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NumPy 是一个支持数值计算的通用 Python 库。
您可以通过以下两种方法在计算机上运行 NumPy
- 在线运行 NumPy
- 在您的计算机上安装 NumPy
在本教程中，您将学习这两种方法。
在线运行 NumPy
要运行 NumPy 代码，您必须在 Python 环境中安装 NumPy 库。为了快速入门，您可以使用我们的在线 Python 编辑器，它已经内置了对 NumPy 的支持。
在线编辑器允许您直接在浏览器中运行带有 NumPy 的 Python 代码 — 无需安装。
在您的计算机上安装 NumPy
对于那些希望在计算机上安装 NumPy 的用户，本指南将指导您完成在 Windows、macOS 或 Linux (Ubuntu) 上的安装过程。
您需要在系统上安装 Python 和 NumPy 才能使用 NumPy。请按照以下步骤在 Windows 上开始使用 NumPy
- 安装 VS Code
- 下载并运行 Python 安装程序文件
- 安装 Python
- 安装 NumPy
- 验证安装
以下是每个步骤的详细说明
第 1 步：安装 VS Code
访问 VS Code 官方网站并下载 Windows 安装程序。下载完成后，运行安装程序并按照安装过程进行操作。
点击Finish完成安装过程。
步骤 2：下载并运行 Python 安装程序文件
访问官方Python网站并下载最新版本的 Windows 版本。
该网站会自动检测您的操作系统并提供正确的安装程序。
下载完成后，导航到您的下载文件夹并运行安装程序。根据您的安全设置，系统可能会提示您允许访问。
只需允许并继续。
步骤 3：安装 Python
运行安装程序后，您将看到此屏幕。
屏幕上会出现两个选项：立即安装和自定义安装。我们建议您跳过所有自定义步骤，直接点击立即安装。
- 勾选将 python.exe 添加到 PATH，因为它确保 Python 已添加到我们系统的 PATH 变量中。（推荐）
- 点击立即安装，因为它将包含所有后续需要的文件。
这使得从命令提示符 (cmd) 直接运行 Python 程序变得更容易，而无需指定 Python 可执行文件的完整路径。
使用此选项后，Python 将成功安装在您的设备上。
您可以使用命令提示符中的以下命令来验证 Python 是否已安装。
python --version
注意：版本号可能与上面的不同，具体取决于您安装的版本。
现在您已经安装了 Python，可以添加任何您想要使用的 Python 库了。在下一步中，我们将安装 NumPy 库。
步骤 4：安装 NumPy
打开 VS Code，然后打开一个新的终端（可以使用快捷键 Ctrl + `）。
在终端中，键入以下命令来安装 NumPy
pip install numpy
安装过程需要几分钟时间。
步骤 5：验证安装
安装 NumPy 后，打开您的终端或命令提示符，并运行以下命令来验证安装
python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
注意：版本号可能与上面的不同，具体取决于您安装的版本。
现在，您可以在设备上运行使用 NumPy 的 Python 程序了。
您需要在系统上安装 Python 和 NumPy 才能使用 NumPy。请按照以下步骤在 MacOS 上开始使用 NumPy
- 安装 VS Code
- 检查 Python 版本
- 下载 Python 安装程序文件
- 运行 Python 安装程序
- 按照说明操作
- 验证 Python 安装
- 安装 NumPy
- 验证 NumPy 安装
以下是每个步骤的详细说明
第 1 步：安装 VS Code
访问 VS Code 官方网站并下载压缩文件。下载完成后，打开该压缩文件。
在访达中，打开一个新窗口并导航到应用程序文件夹。将 VS Code 应用程序从 zip 文件拖到应用程序文件夹中进行安装。
您现在可以直接从应用程序文件夹启动 VS Code。
步骤 2：检查 Python 版本
由于 macOS 通常预装了旧版本的 Python (Python 2.x)，您可以使用终端应用程序中的以下命令来检查当前版本。
python -- version或者，对于 Python 3
python3 -- version如果您对已安装的 Python 3.x 版本满意，可以跳过其余步骤。否则，请按照以下步骤操作。
第 3 步：下载 Python 安装程序文件
访问官方Python网站并下载最新版本（撰写本教程时为 Python 3.12.2）的 Mac 版本。
网站会自动检测您的操作系统并为您提供正确的安装程序。
第 4 步：运行安装程序
转到您的下载文件夹并运行您刚刚下载的安装程序。
第 5 步：按照说明操作
系统会提示您同意软件许可协议，选择安装位置（我们建议使用 **默认** 位置），并输入您的管理员密码。
只需按流程操作即可。
安装完成后，您将看到此屏幕：
步骤 6：验证安装
安装完成后，您可以使用终端应用程序中的以下命令来验证 Python 是否已安装。
python3 -- version
注意：版本号可能与上面的不同，具体取决于您安装的版本。
现在您已经安装了 Python，可以添加任何您想要使用的 Python 库了。在下一步中，我们将安装 NumPy 库。
步骤 7：安装 NumPy
在终端中，键入以下命令来安装 NumPy
pip3 install numpy
安装过程需要几分钟时间。
步骤 8：验证 NumPy 安装
安装 NumPy 后，打开您的终端并运行以下命令来验证安装
python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
注意：版本号可能与上面的不同，具体取决于您安装的版本。
现在，您可以在设备上运行使用 NumPy 的 Python 程序了。
Linux 有各种发行版，它们的安装过程略有不同。目前，我们将重点介绍 Ubuntu。
要安装 NumPy，请按照以下步骤操作
- 安装 VS Code
- 安装 Python
- 安装 pip
- 创建虚拟环境
- 激活 Python 虚拟环境
- 安装 NumPy
- 验证安装
以下是每个步骤的详细说明
第 1 步：安装 VS Code
打开终端并输入
sudo apt update此命令会更新您的软件包列表，以确保您获得软件的最新版本。
继续使用以下命令安装 VS Code
sudo snap install code --classic步骤 2：安装 Python
通常，Python 会预装在所有 Linux 发行版中。但是，如果不是这样，您可以在计算机上安装 Python。
首先，更新软件包列表以确保您获得可用的最新版本
sudo apt update然后安装 Python 3
sudo apt install python3此命令安装 Python、文档和其他有用的软件包。
步骤 3：安装 pip
要安装 NumPy，我们需要 **pip** — Python 包管理器。要安装 **pip**，请运行以下命令
sudo apt install python3-pip
步骤 4：创建虚拟环境
在我们安装 NumPy 之前，我们将创建一个虚拟环境。
为此，请移动到您计算机内的所需目录并运行以下命令
python3 -m venv .venv
步骤 5：激活 Python 虚拟环境
然后我们需要激活 Python 虚拟环境，为此，请运行以下命令
source .venv/bin/activate
执行该命令后，重新启动计算机以确保 go 二进制文件已成功添加到环境变量中。
步骤 6：安装 NumPy
现在，我们将使用 **pip** 来安装 NumPy。
pip install numpy
步骤 7：验证 NumPy 安装
为确保 **NumPy** 已正确安装，请使用以下命令验证安装：
pip show numpy
现在，您可以在设备上运行 NumPy 程序了。
运行您的第一个 NumPy 程序
在开始使用 NumPy 之前，您必须有一个支持 Python 的环境。为此，您需要在 VS Code 中安装 Python 扩展。
打开 VS Code，然后点击左侧边栏上的扩展。然后，搜索Microsoft 的 Python 扩展并点击安装。
扩展安装完成后，创建一个新的 Python 文件。首先，打开 VS Code，点击顶部菜单中的文件，然后选择新建文件。
然后，通过再次点击文件，然后点击另存为，将此文件保存为以 .py 结尾的文件名（此处我们将其保存为 numpy_example.py）。
现在，将以下代码写入您的文件中
import numpy as np
# Create a NumPy array
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("Original array:", array)
# Perform element-wise addition
added_array = array + 5
print("Array after adding 5:", added_array)上面的代码使用 NumPy 库创建和操作数组。
然后点击屏幕右上角的运行按钮。
您应该在终端中看到以下输出。
Original array: [1 2 3 4 5]
Array after adding 5: [ 6 7 8 9 10]
注意：要运行程序，您可以在 VS Code 终端中运行 python numpy_example.py 命令。
现在您已经设置好在计算机上运行 NumPy 程序的一切，您将在下一个教程中学习 NumPy 的基本程序是如何工作的。