Backend-EntwicklungPython-TutorialWie behebe ich den „RuntimeError: Package Fails Sanity Check' für NumPy unter Windows?Wie behebe ich den „RuntimeError: Package Fails Sanity Check' für NumPy unter Windows?
Behebung von „RuntimeError: Package Fails Sanity Check“ für NumPy und Pandas
Es tritt ein „RuntimeError“ auf, der auf eine fehlgeschlagene Sanity Check für NumPy hinweist Dies kann frustrierend sein, insbesondere wenn die Fehlermeldung nur begrenzte Hinweise bietet. Um dieses Problem effektiv anzugehen, untersuchen wir die zugrunde liegende Ursache und bieten eine Lösung an.
Der Fehler tritt aufgrund eines Fehlers in der Windows-Laufzeit auf und betrifft Installationen mit Python 3.9 und NumPy 1.19.4. Das Problem tritt bei der Verwendung von PyCharm auf.
Lösung:
Um das Problem zu beheben, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Deinstallieren Sie NumPy 1.19.4 aus Ihrer Python-Umgebung.
- Installieren Sie NumPy Version 1.19.3 oder später.
Alternativ wurde am 5. Januar 2021 NumPy Version 1.19.5 veröffentlicht, die dieses Problem offenbar löst.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich den „RuntimeError: Package Fails Sanity Check' für NumPy unter Windows?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Python: Effiziente Möglichkeiten, zwei Listen zusammenzuführenMay 09, 2025 am 12:15 AMEs gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.
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