卸载并重新安装 numpy 包后无法使用 numpy 方法
Can't use numpy methods after uninstalling and reinstalling the numpy package
我最近升级了 tensorflow，它似乎安装了一个 numpy 版本，与我安装的版本有冲突，所以我在 运行ning 代码涉及 numpy 时收到警告，所以我决定卸载并重新安装 numpy在 Windows 10 cmd 中使用简单的 pip uninstall numpy 和 pip install numpy 命令。第一次卸载包的时候出现access denied错误，可能是因为当时打开了Jupyter Notebook，正在使用tensorflow。在我关闭 Jupyter Notebook 并尝试再次使用 numpy 后，我无法访问像 arange 这样的简单方法。报错信息如下：
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arange'
我尝试 运行 dir(numpy)，结果是：
['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__']
我重装了很多次numpy，也升级了它，但都没有解决问题。我也一直在 Whosebug 中查看类似的问题，但我无法解决问题。除了完全重新安装 Anaconda 和 Python?
，我还能用它做什么
p.s。重新安装 numpy（或升级 tensorflow）后，我收到以下警告，这是我在 cmd 中使用 Python 时从未见过的警告：
Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation
我不确定这是否与该问题完全相关，但仅供参考，我尝试将重新安装过程中遇到的所有问题都包括在内。
编辑：我用最暴力的方式解决了这个问题：重新安装Anaconda。但是为了避免以后再发生类似的事情，我还是很想知道问题的根源和解决方法。
首先，虚拟环境可以为您省去很多卸载和重新安装 Anaconda 的麻烦。我相信该命令类似于 python venv -m [name of virtual environment] 我肯定会验证这是正确的命令。我相信它会在当前目录中创建虚拟环境。我不完全确定如何在 Windows 上使用它们，但我在 Linux 系统上广泛使用它们。据我所知，使用虚拟环境意味着不必每次都重新安装 conda。出现问题时，您只需核对虚拟环境即可。不可否认，这仍然有些痛苦，因为您必须将所有软件包重新安装到您将需要的新虚拟环境中，但我发现它比重新安装 Anaconda 要轻松得多。
其次，我会通过标准 pip install tensorflow==[version] 安装您选择的 Tensorflow，然后可能稍后更新 numpy。这与在安装 tensorflow 之前更新到最新版本的 numpy 相反。此外，再次建议不要从缓存包中卸载并重新安装 tensorflow。
另一件需要注意的事情是，如果您通过 pip 卸载并重新安装一个包，有时需要阻止它从缓存的包中重新安装。我遇到了 运行 类似的情况，我安装更新只是为了观看它“砖砌”我的 python 环境。这一切往往是一个依赖性问题，但我想你已经知道了。
仅供参考：我 运行宁 tensorflow-gpu==2.4.1 和 numpy==1.19.4
关于激活错误，我是在全新安装Anaconda后才收到的，所以你重装numpy就收到了，这很奇怪。
我最近升级了 tensorflow，它似乎安装了一个 numpy 版本，与我安装的版本有冲突，所以我在 运行ning 代码涉及 numpy 时收到警告，所以我决定卸载并重新安装 numpy在 Windows 10 cmd 中使用简单的 pip uninstall numpy 和 pip install numpy 命令。第一次卸载包的时候出现access denied错误，可能是因为当时打开了Jupyter Notebook，正在使用tensorflow。在我关闭 Jupyter Notebook 并尝试再次使用 numpy 后，我无法访问像 arange 这样的简单方法。报错信息如下：
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arange'
我尝试 运行 dir(numpy)，结果是：
['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__']
我重装了很多次numpy，也升级了它，但都没有解决问题。我也一直在 Whosebug 中查看类似的问题，但我无法解决问题。除了完全重新安装 Anaconda 和 Python?
，我还能用它做什么p.s。重新安装 numpy（或升级 tensorflow）后，我收到以下警告，这是我在 cmd 中使用 Python 时从未见过的警告：
Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation
我不确定这是否与该问题完全相关，但仅供参考，我尝试将重新安装过程中遇到的所有问题都包括在内。
编辑：我用最暴力的方式解决了这个问题：重新安装Anaconda。但是为了避免以后再发生类似的事情，我还是很想知道问题的根源和解决方法。
首先，虚拟环境可以为您省去很多卸载和重新安装 Anaconda 的麻烦。我相信该命令类似于 python venv -m [name of virtual environment] 我肯定会验证这是正确的命令。我相信它会在当前目录中创建虚拟环境。我不完全确定如何在 Windows 上使用它们，但我在 Linux 系统上广泛使用它们。据我所知，使用虚拟环境意味着不必每次都重新安装 conda。出现问题时，您只需核对虚拟环境即可。不可否认，这仍然有些痛苦，因为您必须将所有软件包重新安装到您将需要的新虚拟环境中，但我发现它比重新安装 Anaconda 要轻松得多。
其次，我会通过标准 pip install tensorflow==[version] 安装您选择的 Tensorflow，然后可能稍后更新 numpy。这与在安装 tensorflow 之前更新到最新版本的 numpy 相反。此外，再次建议不要从缓存包中卸载并重新安装 tensorflow。
另一件需要注意的事情是，如果您通过 pip 卸载并重新安装一个包，有时需要阻止它从缓存的包中重新安装。我遇到了 运行 类似的情况，我安装更新只是为了观看它“砖砌”我的 python 环境。这一切往往是一个依赖性问题，但我想你已经知道了。
仅供参考：我 运行宁 tensorflow-gpu==2.4.1 和 numpy==1.19.4
关于激活错误，我是在全新安装Anaconda后才收到的，所以你重装numpy就收到了，这很奇怪。