Numpy为什么不更新

在本文中，我们将介绍为什么在使用pip更新Numpy和Scipy时会出现问题，并提供解决方法。

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问题背景

当我们使用pip install命令更新Numpy或Scipy时，有时会遇到更新失败或版本仍然是旧的问题。例如，当我们运行命令pip install numpy –upgrade时，命令行会输出“Requirement already satisfied”消息，表明Numpy已经被更新，但实际上它仍然是旧版。

原因分析

这是因为Numpy和Scipy是使用C语言编写的Python扩展模块，需要进行编译和链接才能在我们的系统上运行。因此，更新Numpy和Scipy需要重新编译这些模块，而pip安装程序在更新前不一定进行此操作。即使重新编译了扩展模块，在用户的系统上重新链接也不是一个简单的过程。

此外，pip版本控制和依赖关系分析可能会出现问题，尤其是当我们有多个Python环境或使用多个包管理器时。

解决方案

一种应对方式是手动编译和安装Numpy和Scipy。这需要对系统进行配置和安装开发工具，如GCC编译器和NumPy和SciPy需要的其他库。这个过程比较繁琐，如果没有合适的编译和安装过程，可能会导致依赖关系错误或出现未知错误。

另一种方法是使用Anaconda或Miniconda等Python发行版。这些发行版包含了Numpy和Scipy等科学计算包，通常安装较为简单。如果我们需要更新这些包，可以使用conda update命令或conda-forge渠道。

进一步地，如果我们使用虚拟环境或容器，我们可以使用conda虚拟环境和容器管理器，使实验环境更加稳定和可复现。

总结

在本文中，我们了解了使用pip更新Numpy和Scipy时遇到的一些问题和原因。我们提供了手动编译和使用Python发行版两种解决方案，以及在虚拟环境和容器中管理这些包的建议。无论使用哪种方法，更新前请确保备份数据和配置文件，以防不测。