Como Instalar La Libreria Numpy En Python?

Consola (Pip – install numpy) – Si quieres echarle mano a la consola negra, esta opción es para ti. Los pasos son igual de sencillos.

Abrimos la consola cmd (símbolo del sistema) Digitamos pip install numpy e inmeditamante nos cargará una barra de instalación

Y para el lector del futuro, actualizamos la versión con tan solo: python -m pip install -upgrade pip

¿Cómo saber si tengo instalado NumPy?

Utilice el comando import para comprobar si el módulo NumPy está instalado o no – Este es el método más básico para verificar si numpy está instalado o no. Importamos el módulo numpy, y si genera una excepción, significa que el paquete no está instalado.

Usamos un bloque try. except . Ponemos el comando import numpy en el bloque try . Se genera una excepción si el módulo no está presente. Detectamos esta excepción usando el comando except e imprimimos el mensaje deseado. Vea el código a continuación. try: import numpy print(“NumPy is installed”) except: print(“Not Installed”) Producción: NumPy is installed Si queremos evitar la importación del módulo numpy, podemos usar el comando help .

No devolverá la documentación de los módulos que no estén instalados.

¿Qué hace la librería NumPy en Python?

NumPy (pronunciado /ˈnʌmpaɪ/ (numpai) o, a veces /ˈnʌmpi/​​ (numpi)) es una biblioteca para el lenguaje de programación Python que da soporte para crear vectores y matrices grandes multidimensionales, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con ellas.

¿Cómo se usa NumPy?

Numpy ¶ – Objetivo : Aprender a crear y manipular matrices utilizando la librería Numpy de Python. Conocimientos previos : Programación básica en Python, concepto de vector y matriz. Numpy es una librería para realizar cálculo num érico en py thon. La usaremos principalmente porque nos permite crear y modificar matrices, y hacer operaciones sobre ellas con facilidad.

• Para comenzar a usar numpy, debemos importar la librería.
• En este caso la vamos a importar, y darle un sobrenombre al mismo tiempo, np , para que el código sea más legible Ahora que tenemos la librería, empecemos creando un vector de 5 elementos.
• La manera más común de crear una un vector o matriz ya inicializada es con la función np.

array , que toma una lista (o lista de listas) como parámetro y devuelve una matriz de numpy. ¿Cuál es la diferencia entre vector y lista ? Que vector , al ser un arreglo de numpy, nos permite hacer varias operaciones matemáticas de forma muy simple.

¿Qué contiene la librería NumPy?

Numpy es una librería en la que se define un tipo de dato que representa matrices multidimensionales, equivalentes a las matrices del R. Además incluye algunas funcionalidades básicas para trabajar con ellas. Numpy es una librería con una amplia tradición en Python, es estable y muy rápida. Se dispone de un buen tutorial de Numpy .

¿Qué es import NumPy as np?

NumPy es, al igual que Pandas, Matplotlib o Scikit-Learn , uno de los paquetes que no puedes perderte cuando estás aprendiendo Machine Learning, principalmente porque esta librería proporciona una estructura de datos de matriz que tiene algunos beneficios sobre las listas regulares de Python.

• Algunos de estos beneficios son: ser más compacto, acceder más rápido a leer y escribir artículos, ser más conveniente y más eficiente.
• NumPy es un paquete de Python que significa “Numerical Python”, es la librería principal para la informática científica, proporciona potentes estructuras de datos, implementando matrices y matrices multidimensionales.

Estas estructuras de datos garantizan cálculos eficientes con matrices. Hablemos ahora sobre NumPy array o el arreglo de matrices de NumPy. NumPy array es un potente objeto de matriz N-dimensional que tiene forma de filas y columnas, en la que tenemos varios elementos que están almacenados en sus respectivas ubicaciones de memoria. Según lo explicado anteriormente en la primera figura tenemos una matriz unidimensional o 1D. En la segunda figura, tenemos una matriz bidimensional o 2D, en donde las filas se indican como el eje 0, mientras que las columnas son el eje 1. Toma en cuenta que el número de ejes aumenta de acuerdo con el número de dimensiones, en matrices 3D, se tendrá un eje 2 adicional, ten en cuenta que estos ejes sol son válidos para matrices que tienen al menos dos dimensiones, ya que no tiene sentido esto para matrices unidimensional. Con la primera instrucción le estamos diciendo a nuestro programa de Python que de ahora en adelante np será la referencia para todo lo referente a NumPy. De esta manera, muy simple, podemos declarar las matrices dentro de NumPy. Pero seguramente te preguntarás porque usar NumPy en vez de utilizar las listas propias que ofrece Python para manejar estos datos, la primera razón es que NumPy ocupa menos memoria en comparación a las lista de Python, a su vez es bastante rápido en términos de ejecución.

¿Cómo instalar pandas desde Anaconda?

Instalar Librerías en Python (numpy, scipy, matplotlib, sympy.) + Solución a error FT2FONT

Hola! el artículo de hoy lo vamos a dedicar a cómo realizar una instalación correctamente de pandas, para la realización de análisis de datos mediante python y esta librería. Si te estás iniciando en el mundo del análisis de datos, no conoces el lenguaje python y quieres convertirte en un autentico profesional, en AEPI tenemos un curso profesional de python: https://asociacionaepi.

es/curso-profesional-de-python/ ¿Qué es pandas? Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos complejos, rápidos, flexibles y expresivos diseñados para hacer que el trabajo con datos relacionales sea fácil e intuitivo. Pretende ser el elemento fundamental de alto nivel para realizar análisis de datos prácticos y del mundo real en Python.

Antes de empezar con la instalación puedes encontrar la documentación oficial de Pandas aquí. Disponemos de varias maneras de instalar Pandas: Instalando pandas con anaconda Instalar pandas y el resto de la pila NumPy y SciPy puede ser un poco difícil para los usuarios inexpertos.

1. La forma más sencilla de instalar no solo pandas, sino Python y los paquetes más populares que forman la pila SciPy (IPython, NumPy, Matplotlib, ) es con Anaconda.
2. Anaconda es una distribución multiplataforma (Linux, Mac OS X, Windows) para análisis de datos y computación científica.
3. Después de ejecutar un instalador simple, el usuario tendrá acceso a los pandas y al resto de la pila SciPy sin necesidad de instalar nada más, y sin tener que esperar a que se compile ningún software.

Las instrucciones de instalación de Anaconda se pueden encontrar aquí. Instalando pandas con miniconda La sección anterior describía cómo instalar pandas como parte de la distribución de Anaconda. Sin embargo, este enfoque significa que instalará más de cien paquetes e implica descargar el instalador, que tiene un tamaño de unos pocos cientos de megabytes.

• Si desea tener más control sobre qué paquetes, o tiene un ancho de banda de Internet limitado, entonces instalar pandas con Miniconda puede ser una mejor solución.
• Conda es el gestor de paquetes sobre el que se basa la distribución de Anaconda.
• Es un gestor de paquetes que es multiplataforma y es independiente del lenguaje (puede desempeñar un papel similar al de una combinación pip y virtualenv).

Miniconda le permite crear una instalación de Python mínima e independiente, y luego usar el comando Conda para instalar paquetes adicionales. Primero, necesitará que se instale Conda, la descarga y la ejecución de Miniconda lo harán por usted. El instalador se puede encontrar aquí.

1. El siguiente paso es crear un nuevo entorno conda (estos son análogos a un virtualenv pero también le permiten especificar con precisión qué versión de Python se instalará también).
2. Ejecuta los siguientes comandos desde una ventana de terminal: conda create -n name_of_my_env python Esto creará un entorno mínimo con solo Python instalado en él.

Para ponerte dentro de este entorno corre: source activate name_of_my_env En Windows el comando es: activate name_of_my_env El paso final requerido es instalar pandas.

¿Dónde están las librerías de Python Windows?

¿Dónde estan los módulos de Python? – Si en Python tanto los módulos y los paquetes son archivos y directorios con archivos ¿Te has preguntado de donde saca Python los módulos? La libreria estándar de Python se encuentra en algun lugar del sistema de archivos.

• El lugar depende de si el sistema operativo es Windows, Linux, MacOS y si el sistema es de 64 bits o de 32.
• En un Fedora 20 a 64 bits, la libreria estándar se encuentra en el directorio /usr/lib64/python2.7/ .
• Los paquetes y módulos que no son parte de la libreria estándar de Python se encuentran en /usr/lib64/python2.7/site-packages/gtk-2.0/ .

Como ya dije, la ruta depende de el sistema operativo y nunca debemos de fiarnos de una ruta en especifico, en cambio, debemos hacer uso del módulo sys para saber la ruta actual donde Python entra a buscar módulos y paquetes.

¿Cómo saber si pip está instalado en Python?

Cómo instalar PIP en Windows – Antes de instalar PIP, debes asegurarte de que Python está correctamente instalado en tu sistema. Para ello, abre una ventana de consola o de símbolo del sistema accediendo a Inicio -> Todos los programas -> Accesorios -> Símbolo del sistema . También podrás abrir la terminal si vas a Inicio , escribes cmd en el campo de búsqueda y pulsas Enter en cmd. exe . Seguidamente, escribe el siguiente comando: python -version Si se muestra Python con un número de versión como salida del comando, significa que Python está correctamente instalado, por lo que puedes continuar con la instalación de PIP. De lo contrario, verás un mensaje que dice que que python no se reconoce como un comando interno o externo . Este mensaje nos indica que Python no está instalado correctamente, por lo que deberás descargar Python e instalarlo. Para instalar Python en Windows 7, Windows 8 o Windows 10, debes seguir estos pasos:

1. Descarga el script de instalación get-pip-py . Si utilizas Python 3.2, necesitarás utilizar esta versión de get-pip. py . En el script, haz clic derecho en el documento y luego selecciona Guardar como , almacendo el script en un directorio que prefieras.
2. Seguidamente, abre la terminal de comandos y navega hasta el directorio en el que has guardado el archivo get-pip. p y.
3. Ejecuta el siguiente comando: python get-pip. py

Y ya está todo listo. El script de instalación instalará PIP en tu sistema.

¿Cómo actualizar la versión de Numpy?

Cuando instalé OpenCV usando Homebrew ( brew ), recibí este problema cada vez que ejecuto este comando para probar python -c “import cv2″ : RuntimeError: module compiled against API version 9 but this version of numpy is 6 Traceback (most recent call last): File ” “, line 1, in ImportError: numpy. core. multiarray failed to import Traté de actualizar NumPy, pero esto es confuso: >>> import numpy >>> print numpy. _version_ 1.6.1 Cuando ejecuto brew para actualizar NumPy, tengo este problema: brew install -u numpy Warning: numpy-1.9.1 already installed Cuando lo desinstalé: Sudo pip install numpy Requirement already satisfied (use -upgrade to upgrade): numpy in . /anaconda/lib/python2.7/site-packages He seguido esta pregunta y he eliminado Anaconda de mi mac. pip install numpy Requirement already satisfied (use -upgrade to upgrade): numpy in /Library/Python/2.7/site-packages Pero nada ha cambiado. ¿Cómo puedo vincular la versión de NumPy a OpenCV? Porque tenemos dos instalaciones NumPy en el sistema. Una es instalada por Homebrew y la segunda es instalada por pip. Entonces, para resolver el problema, necesitamos eliminar uno y usar la instalación predeterminada de NumPy de OpenCV. Comprueba el camino, import numpy print numpy. _path_ y elimínelo manualmente usando rm . El error que mencionó ocurre cuando tiene dos versiones de NumPy en su sistema. Como mencionó, la versión de NumPy que importó todavía no se actualiza, ya que intentó actualizarlo a través de pip (actualizará la versión existente en ‘/Library/Python/2.7/site-packages’ ). Sin embargo, Python todavía carga los paquetes desde ‘/System/Library/Frameworks/Python. framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy’ donde viven los paquetes preinstalados. Para actualizar esa versión, debe usar easy_install . La otra forma de solucionar este problema es usar virtualenv y configurar un nuevo entorno con todos los requisitos que necesita. Cuando ya tenga una versión anterior de NumPy, use esto: pip install numpy -upgrade Si aún no funciona, intente: pip install numpy -upgrade -ignore-installed Para su información, cuando usa o importa TensorFlow, puede ocurrir un error similar, como (causado por NumPy): RuntimeError: module compiled against API version 0xa but this version of numpy is 0x9 Traceback (most recent call last): File ” “, line 1, in File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/_init_. py”, line 23, in from tensorflow. python import * File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_init_. py”, line 60, in raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_init_. py”, line 49, in from tensorflow. python import pywrap_tensorflow File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow. py”, line 28, in _pywrap_tensorflow = swig_import_helper() File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow. py”, line 24, in swig_import_helper _mod = imp. load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description) ImportError: numpy.

¿Cómo saber si tengo instalado Flask?

Tutorial de Hola mundo para Flask – Flask es un marco de aplicación web para Python. En este breve tutorial, creará una pequeña aplicación “Hola mundo” de Flask con VS Code y WSL.

1. Para abrir Ubuntu 18.04 (la línea de comandos de WSL), ve al menú Inicio (icono de Windows de la esquina inferior izquierda) y escribe “Ubuntu 18.04”.
2. Crea un directorio para el proyecto mkdir HelloWorld-Flask y, a continuación, escribe cd HelloWorld-Flask para entrar al directorio.
3. Crea un entorno virtual para instalar las herramientas del proyecto: python3 -m venv . venv .
4. Para abrir el proyecto HelloWorld-Flask en VS Code, escribe el comando code . .
5. En VS Code, abre el terminal de WSL integrado (también conocido como Bash). Para ello, escribe Control + Mayús + ` (la carpeta del proyecto HelloWorld-Flask ya debería estar seleccionada). Cierra la línea de comandos de Ubuntu, ya que a partir de ahora trabajaremos en el terminal de WSL integrado con VS Code.
6. Activa el entorno virtual que creaste en el paso #3 mediante el terminal de Bash de VS Code: source . venv/bin/activate . Si funcionó, deberías ver (. venv) antes del símbolo del sistema.
7. Instala Flask en el entorno virtual escribiendo python3 -m pip install flask . Para que verificar se haya instalado, escribe python3 -m flask -version .
8. Crea un archivo nuevo para el código de Python: touch app. py .
9. Abre el archivo app. py en el explorador de archivos de VS Code ( Ctrl+Shift+E y, a continuación, selecciona el archivo app. py). Se activará la extensión de Python para elegir un intérprete. El valor predeterminado debería ser Python 3.6.8 64-bit (‘. venv’: venv) . Ten en cuenta que también detecta tu entorno virtual.
10. En app. py , agrega el código para importar Flask y crea una instancia del objeto de Flask: from flask import Flask app = Flask(_name_)
11. En app. py , agrega también una función que devuelva contenido. En este caso, una cadena simple. Usa el decorador app. route de Flask para asignar la ruta de la URL “/” a esa función: @app. route(“/”) def home(): return “Hello World! I’m using Flask. ” Sugerencia Puedes usar varios decoradores en la misma función, uno por línea, en función de cuántas rutas diferentes quieras asignar a la misma función.
12. Guarda el archivo app. py ( Control + S ).
13. En el terminal, escribe el siguiente comando para ejecutar la aplicación. python3 -m flask run Se ejecutará el servidor de desarrollo de Flask. De forma predeterminada, el servidor de desarrollo busca el archivo app. py . Al ejecutar Flask, deberías ver un resultado similar al siguiente: (env) [email protected]:/mnt/c/Projects/HelloWorld$ python3 -m flask run * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: off * Running on http://127.
    

    ¿Cómo saber si tengo instalado pygame?

    Para comprobar que hemos instalado correctamente todo abrimos IDLE, que es el IDE por defecto que se instala junto con python e importamos pygame, si al hacer ‘enter’ no aparece ningún error hemos instalado correctamente pygame.

    

    Victoriano Toscano