linux中如何卸载numpy最新版本改成软件更新了恢复旧版本本

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Linux下Python环境搭建
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你可能喜欢最近需要在公司Cent OS 6.5的服务器上用python写代码,但公司服务器不能连外网(不能使用网上资料比较多的yum,apt-get之类的命令),搭建python环境和安装numpy、pandas费了不少时间,走了不少弯路,记录一下以备以后查阅。 以下关于下载的,都是从本机联网下载后,通过xshell或FileZilla上传至公司服务器 1. 搭建Python环境 Cent OS 6.5默认装的有python2.6.6,但之前都是2.7版本写的,怕有什么不兼容的,于是重新安装python2.7.11 下载地址:https://www.python.org/downloads/source/ 在想要的位置创建目录:mkdir python 将下载后的文件Python-2.7.11.tgz上传至python文件夹中 进入python文件夹:cd python 解压缩到当前目录:tar -zxvf Python-2.7.11.tgz 打开刚解压的文件夹:cd Python-2.7.11 安装python2.7.11: ./configure –prefix=/usr/local/python2.7.11(此处因为是新服务器,没有装gcc,出现报错,安装好gcc后ok) make make install (以上这两步等的时间少长点) 建立软连接:ln -s /usr/local/python2.7.11/bin/python /bin/python2.7.11 运行python:python2.7.11 出现python版本等信息,证明安装成功 2. 安装numpy 由于之前知道numpy是pandas的依赖库,所以先安装numpy 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/numpy/1.9.2 ,下载numpy-1.9.2.tar.gz (md5, pgp)这个文件 上传至python文件夹 解压缩:tar -zxvf numpy-1.9.2.tar.gz 进入解压后的文件夹:cd numpy-1.9.2 安装numpy:python2.7.11 setup.py install 注意,因为默认的python还是2.6.6,所以这里都使用python2.7.11来启动新安装的版本,以后可以找找设置默认版本的方法 验证安装成功: 先离开numpy的源文件夹(否则import时会报错):cd / 启动python:python2.7.11 import numpy as np 没提示出错,安装成功 3. 安装pandas 安装pandas是最费劲的,出了很多问题。经常提示“ImportError: C extension:No module named dateutil……”之类的。最大的问题是pandas除了numpy外还需要好多依赖库,之前不知道,参考这篇文章 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2 安装方法与之前类似,不再赘述 因为上面的问题,需要安装依赖库 python-dateutil: pytz: numexpr: bottleneck: 以上都在https://pypi.python.org/pypi中搜索,找到压缩文件下载并按之前的方法安装就好, 安装完发现还是提示相似的错误,不过这次module变成了six,于是还是在同样的网站搜索six,还真找到了 six:https://pypi.python.org/pypi/six/1.9.0 这个安装好后,在尝试import pandas终于ok了 放入已经写好多了用到了numpy和pandas的.py文件,正常运行! 对于是否真的需要pytz/numexpr/bottleneck这几个还真不确定~
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Python(7)
NumPy函数库是Python开发环境下的一个独立的模块。
可以使用两种方式进行安装:
第一种是采用pip方式:这种方式下载太慢了,放弃了。
第二种采用源码安装:步骤如下:
1.下载源码包:
unzip numpy-1.9.0.zip
3.进入解压目录
cd numpy-1.9.0
4.运行解压目录里的setup.py 文件(root环境下)
python setup.py install
测试是否安装成功:
[yqtao@localhost ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Sep 15 2016, 22:37:39)
[GCC 4.8.5
(Red Hat 4.8.5-4)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
&&& from numpy import *
//导入函数库
&&& eye(4)
//生成单位矩阵
array([[ 1.,
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