Cómo solucionarlo: ningún módulo llamado NumPy

En este artículo, discutiremos cómo arreglar el módulo No llamado numpy usando Python.

Numpy es un módulo utilizado para el procesamiento de arrays. El error «Ningún módulo llamado numpy» ocurrirá cuando no haya una biblioteca NumPy en su entorno, es decir, el módulo NumPy no está instalado o alguna parte de la instalación está incompleta debido a alguna interrupción. Discutiremos cómo superar este error.

En Python, usaremos la función pip para instalar cualquier módulo

Sintaxis:

pip install nombre_módulo

Ejemplo: Cómo instalar NumPy

pip install numpy

Producción:

coleccionando numpy

  Descargando numpy-3.2.0.tar.gz (281.3 MB)

     |████████████████████████████████| 281,3 MB 9,7 kB/s 

Recolectando py4j==0.10.9.2

  Descargando py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl (198 kB)

     |████████████████████████████████| 198 kB 52,8 MB/s 

Ruedas de construcción para paquetes recolectados: numpy

  Rueda de construcción para numpy (setup.py)… hecho

  Rueda creada para numpy: filename=numpy-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737

  Almacenado en el directorio: /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718

Número construido con éxito

Instalación de paquetes recopilados: py4j, numpy

Instalado con éxito py4j-0.10.9.2 numpy-3.2.0

Podemos verificar escribiendo nuevamente el mismo comando, luego la salida será:

Producción:

Requisito ya satisfecho: numpy en /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)

Para obtener la descripción numpy como la versión actual en nuestro entorno, podemos usar el comando show  

Ejemplo: Para obtener la descripción de NumPy 

pip show numpy

Salida :

Nombre: numpy

Versión: 1.19.5

Resumen: NumPy es el paquete fundamental para la computación de arrays con Python.

Página de inicio: https://www.numpy.org

Autor: Travis E. Oliphant et al.

Correo electrónico del autor: Ninguno

Licencia: BSD

Ubicación: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages

Requiere: 

Requerido por: yellowbrick, xgboost, xarray, wordcloud, torchvision, torchtext, tifffile, thinc, Theano-PyMC, tensorflow, tensorflow-probability, tensorflow-hub, tensorflow-datasets, tensorboard, tablas, statsmodels, spacy, sklearn-pandas, seaborn, scs, scipy, scikit-learn, scikit-image, resampy, qdldl, PyWavelets, python-louvain, pystan, pysndfile, pymc3, pyerfa, pyemd, pyarrow, plotnine, patsy, pandas, osqp, opt-einsum, opencv- python, opencv-contrib-python, numexpr, numba, nibabel, netCDF4, moviepy, mlxtend, mizani,missingno, matplotlib, matplotlib-venn, lightgbm, librosa, preprocesamiento de Keras, kapre, jpeg4py, jaxlib, jax, imgaug, desequilibrio- learn, imageio, hyperopt, holoviews, h5py, gym, gensim, folium, fix-yahoo-finance, fbprophet, fastprogress, fastdtw, fastai, fa2, ecos, daft, cvxpy, cufflinks, cmdstanpy, cftime, Bottleneck, bokeh, blis,autograd, atari-py, astropy, arviz, altair, albumentations

La instalación sigue siendo la misma para todos los demás sistemas operativos y software, solo cambia la plataforma. Si nuestra instalación es exitosa, cualquier código NumPy funcionará bien 

Ejemplo: programa para crear una array NumPy y mostrar

#import module
import numpy
  
# create an numpy array with 5 elements
data = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])
  
# display
data

Producción:

array([1, 2, 3, 4, 5])