引用numpy出错详解及解决方法

 numpy出错 解决方案

Problem: how to import numpy in subdirectory? Import error of numpy within subfolder.

错误信息：

>>> import numpy
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/__init__.py", line 153, in <module>
  from . import add_newdocs
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/add_newdocs.py", line 13, in <module>
  from numpy.lib import add_newdoc
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/__init__.py", line 18, in <module>
  from .polynomial import *
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/polynomial.py", line 19, in <module>
  from numpy.linalg import eigvals, lstsq, inv
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/__init__.py", line 50, in <module>
  from .linalg import *
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/linalg.py", line 29, in <module>
  from numpy.linalg import lapack_lite, _umath_linalg
ImportError: libatlas.so.3gf: cannot open shared object file: No such file or directory

可能原因：

1. 子文件夹下有自己建的numpy.py文件

2. 看最后一行的错误，找不到libatlas.so.3gf. 将其所在文件夹引入/etc/ld.so.conf,缺啥补啥

$ sudo gedit /etc/ld.so.conf

写入/usr/lib/atlas-base

$ sudo ldconfig

感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • 深入理解NumPy简明教程---数组2

    NumPy数组(2.数组的操作) 基本运算 数组的算术运算是按元素逐个运算.数组运算后将创建包含运算结果的新数组. >>> a= np.array([20,30,40,50]) >>> b= np.arange( 4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c= a-b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4,

  • Python中优化NumPy包使用性能的教程

    NumPy是Python中众多科学软件包的基础.它提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时.然而,利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码. 在这篇文章中,我们将看到一些技巧,这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码.我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝,以节省时间和内存.因此,我们将需要深入Num

  • 深入理解NumPy简明教程---数组1

    目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中(一款Dropbox实现的Python编译器/解释器).在工作过程中,我深入接触了NumPy源码,了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug.在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中,我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档,因此导致了许多疏漏.比如NumPy数组中的broadcast功能,几乎所有中文文档都翻译为"广播".而NumPy的开发者之一,回复到"broadcast is a compoun

  • Python NumPy库安装使用笔记

    1. NumPy安装 使用pip包管理工具进行安装 复制代码 代码如下: $ sudo pip install numpy 使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具) 复制代码 代码如下: $ sudo pip instlal ipython $ ipython --pylab  #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块 2. NumPy基础 2.1. NumPy数组对象 具体解释可以看每一行代码后的解释和输出 复制代码 代码如下:

  • Python科学计算之NumPy入门教程

    前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库.它允许你在Python中做向量和矩阵的运算,而且很多底层的函数都是用C写的,你将获得在普通Python中无法达到的运行速度.这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的,这也就减少了运算过程中的类型检测. 矩阵基础 在 numpy 包中我们用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构.他们就由数组构成,一维就用一个数组表示,二维就是数组中包含数组表示. 创建 # coding: utf-8 import numpy as np a =

  • 深入理解NumPy简明教程---数组3（组合）

    前两篇文章对NumPy数组做了基本的介绍,本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨.首先介绍自定义类型的数组,接着数组的组合,最后介绍数组复制方面的问题. 自定义结构数组 通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型.在NumPy中定义结构的方法如下: 定义结构类型名称:定义字段名称,标明字段数据类型. student= dtype({'names':['name', 'age', 'weight'], 'formats':['S32', 'i','f']}, align = True) 这里

  • 关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解

    np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

  • Python中的Numpy入门教程

    1.Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 在以下的代码示例中,总是先导入了numpy: 复制代码 代码如下: >>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6.2

  • 引用numpy出错详解及解决方法

     numpy出错 解决方案 Problem: how to import numpy in subdirectory? Import error of numpy within subfolder. 错误信息: >>> import numpy Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/pyth

  • 详解Java中NullPointerException异常的原因详解以及解决方法

    NullPointerException是当您尝试使用指向内存中空位置的引用(null)时发生的异常,就好像它引用了一个对象一样. 当我们声明引用变量(即对象)时,实际上是在创建指向对象的指针.考虑以下代码,您可以在其中声明基本类型的整型变量x: int x; x = 10; 在此示例中,变量x是一个整型变量,Java将为您初始化为0.当您在第二行中将其分配给10时,值10将被写入x指向的内存中. 但是,当您尝试声明引用类型时会发生不同的事情.请使用以下代码: Integer num; num

  • 微信小程序 合法域名校验出错详解及解决办法

    微信小程序 合法域名校验出错详解及解决办法

    微信小程序 合法域名校验出错详解及解决办法 看下出现错误: 微信小程序开发,遇到这个问题怎么办? 产生原因是因为发起了wx.request请求 而请求的域名没有在微信公众平台后台设置. 1.开发者自己手动设置不检验 不管你有没有拿到App ID ,我相信很多人都会和我一样做一件事,就是二话不说先大概了解下文档,然后直接上github找项目,导入试试.我是这么做的,结果上来就报这个错,后来发现其实可以自己设置本地开发工具不校验域名,完全没有影响. 在"项目">最后一个选项,勾选之后

  • PHP开发中常见的安全问题详解和解决方法（如Sql注入、CSRF、Xss、CC等）

    浅谈Php安全和防Sql注入,防止Xss攻击,防盗链,防CSRF 前言: 首先,笔者不是web安全的专家,所以这不是web安全方面专家级文章,而是学习笔记.细心总结文章,里面有些是我们phper不易发现或者说不重视的东西.所以笔者写下来方便以后查阅.在大公司肯定有专门的web安全测试员,安全方面不是phper考虑的范围.但是作为一个phper对于安全知识是:"知道有这么一回事,编程时自然有所注意". 目录: 1.php一些安全配置(1)关闭php提示错误功能(2)关闭一些"坏

  • 详解MyBatis-Plus updateById方法更新不了空字符串/null解决方法

    最近遇到了Mybatis-Plus updateById(),更新某一个字段为null,却发现没有更新成功,发现有一个博客记录挺好的.转载过来,方便自己看. 一.简介 因为最近在忙项目,好久都没有更新博客,最近在项目中刚好遇到一个问题,就是在使用MyBatis-Plus updateById(xxx)的时候,居然更新不了字符串或者null,本文分享两种解决方案,具体大家可以根据自己的需求选择一种方法解决. 二.原理 在实际项目中,难免更新的时候,有可能会把已有的值更新成空字符串或者null,但是

  • 详解如何解决使用JSON.stringify时遇到的循环引用问题

    详解如何解决使用JSON.stringify时遇到的循环引用问题

    程序员在日常做TypeScript/JavaScript开发时,经常需要将复杂的JavaScript对象通过JSON.stringify序列化成json字符串,保存到本地以便后续具体分析. 然而如果JavaScript对象本身包含循环引用,则JSON.stringify不能正常工作,错误消息: VM415:1 Uncaught TypeError: Converting circular structure to JSON 解决方案,使用下面这段来自这个网站的代码,定义一个全局cache数组,每

  • Android Studio多工程引用同一个library项目配置的解决方法

    在使用Android Studio开发的时候,如遇到多个项目引用同一个library的情况时,会遇到在每个项目中都要有一套library的代码的情况,对于还在开发和维护中的Library需要频繁的修改,这对同步就很麻烦,为了解决这个问题,出现了下面的解决方案. 首先:新建一个类库工程,工程名为AppLibs.Dev. 在该类库中包含一个公共的类库appLibs的Module,Module下面的build.gradle配置如下: /** 声明是Android类库 */ apply plugin:

  • Android Studio 引用外部依赖时报错的解决方法

    Android Studio 在引用外部依赖时,发现一直无法引用外部依赖.刚开始以为是墙的问题,尝试修改Gradle配置,未解决问题. 最终发现原来是在Android Sudio安装优化配置时,将Gradle设置为了离线工作模式 解决方法: 只需打开File->Settings->Build,Execution,Deployment->Gradle->取消offline work勾选 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android Studio报错Unable to resolve

  • 详解Java中方法重写和方法重载的6个区别

    详解Java中方法重写和方法重载的6个区别

    目录 1.方法重写 1.1 基本用法 1.2 使用场景 1.3 注意事项 2.方法重载 2.1 基本使用 2.2 使用场景 2.3 注意事项 3.方法重写 VS 方法重载 总结 方法重写(Override)和方法重载(Overload)都是面向对象编程中,多态特性的不同体现,但二者本身并无关联,它们的区别犹如马德华之于刘德华的区别,除了名字长得像之外,其他的都不像. 接下来咱们就来扒一下二者的具体区别. 1.方法重写 方法重写(Override)是一种语言特性,它是多态的具体表现,它允许子类重新

  • 一文详解CNN 解决 Flowers 图像分类任务

    目录 前言 加载并展示数据 构件处理图像的 pipeline 搭建深度学习分类模型 训练模型并观察结果 加入了抑制过拟合措施并重新进行模型的训练和测试 前言 本文主要任务是使用通过 tf.keras.Sequential 搭建的模型进行各种花朵图像的分类,主要涉及到的内容有三个部分: 使用 tf.keras.Sequential 搭建模型. 使用 tf.keras.utils.image_dataset_from_directory 从磁盘中高效加载数据. 使用了一定的防止过拟合的方法,如丰富训

随机推荐