一分钟解决import pandas出现‘ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expe

本文主要是介绍一分钟解决import pandas出现‘ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expe,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题描述:

**import pandas 时,报错:" numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject’"

但是 import numpy as np 没有报错**

问题探究:

是由于numpy 版本与pandas不适配,此时是因为numpy版本较高

解决问题:

安装合适版本的numpy

  • 第一步:卸载现有的numpy

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  • 第二步:安装低版本numpy

在这里插入图片描述

  • 第三步:升级numpy到匹配版本

在这里插入图片描述

  • 第四步:检验

在这里插入图片描述

  • 第五步:修复warning

在这里插入图片描述

  • 第六步:再次检验

在这里插入图片描述

这篇关于一分钟解决import pandas出现‘ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expe的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/403461

相关文章

解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题

《解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题》:本文主要介绍解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录IDEA报错:编码GBK的不可映射字符终端软件问题描述原因分析解决方案方法1:将命令改为方法2:右下jav

MyBatis模糊查询报错:ParserException: not supported.pos 问题解决

《MyBatis模糊查询报错:ParserException:notsupported.pos问题解决》本文主要介绍了MyBatis模糊查询报错:ParserException:notsuppo... 目录问题描述问题根源错误SQL解析逻辑深层原因分析三种解决方案方案一:使用CONCAT函数(推荐)方案二:

IntelliJ IDEA 中配置 Spring MVC 环境的详细步骤及问题解决

《IntelliJIDEA中配置SpringMVC环境的详细步骤及问题解决》:本文主要介绍IntelliJIDEA中配置SpringMVC环境的详细步骤及问题解决,本文分步骤结合实例给大... 目录步骤 1:创建 Maven Web 项目步骤 2:添加 Spring MVC 依赖1、保存后执行2、将新的依赖

Pandas透视表(Pivot Table)的具体使用

《Pandas透视表(PivotTable)的具体使用》透视表用于在数据分析和处理过程中进行数据重塑和汇总,本文就来介绍一下Pandas透视表(PivotTable)的具体使用,感兴趣的可以了解一下... 目录前言什么是透视表?使用步骤1. 引入必要的库2. 读取数据3. 创建透视表4. 查看透视表总结前言

Spring 中的循环引用问题解决方法

《Spring中的循环引用问题解决方法》:本文主要介绍Spring中的循环引用问题解决方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录什么是循环引用?循环依赖三级缓存解决循环依赖二级缓存三级缓存本章来聊聊Spring 中的循环引用问题该如何解决。这里聊

pandas中位数填充空值的实现示例

《pandas中位数填充空值的实现示例》中位数填充是一种简单而有效的方法,用于填充数据集中缺失的值,本文就来介绍一下pandas中位数填充空值的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是中位数填充?为什么选择中位数填充?示例数据结果分析完整代码总结在数据分析和机器学习过程中,处理缺失数

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决

《关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决》:本文主要介绍关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录MongoDB图片URL存储异常问题项目场景问题描述原因分析解决方案预防措施js总结MongoDB图