


Résolution du problème "runtimeError : le package ne parvient pas à passer un contrôle d'intégrité" pour NumPy et Pandas
L'erreur "RuntimeError : le Numpy actuel l'installation ne réussit pas un contrôle d'intégrité en raison d'un bogue dans le runtime Windows" se produit lors de la tentative pour utiliser certaines versions de NumPy et Pandas.
La cause profonde
Comme indiqué dans le message d'erreur, ce problème est dû à un problème de compatibilité au sein du runtime Windows. Plus précisément, lors de l'utilisation de Python 3.9 et de NumPy version 1.19.4, la vérification d'intégrité échoue.
La solution
Pour résoudre ce problème, vous pouvez suivre les étapes suivantes :
- Désinstaller NumPy 1.19.4 : Supprimez la version incompatible de NumPy à l'aide du gestionnaire de packages approprié pour votre système (par exemple, pip, conda).
- Installez NumPy 1.19.3 : Installez un version de NumPy en remplaçant "1.19.4" par "1.19.3" dans l'installation command :
pip install numpy==1.19.3
Mise à jour (5 janvier 2021)
La dernière version de NumPy, la version 1.19.5, aurait résolu ce problème. La mise à jour vers cette version devrait résoudre l'erreur d'exécution.
Informations supplémentaires
Pour plus de détails sur ce problème, reportez-vous aux ressources suivantes :
- [Communauté de développeurs Visual Studio Discussion](https://developercommunity.visualstudio.com/content/problem/1207405/fmod-after-an-update-to-windows-2004-is-causing-a.html)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

Dans Python, vous pouvez utiliser pour les boucles, énumérer et les compréhensions de liste pour traverser les listes; En Java, vous pouvez utiliser des boucles traditionnelles et améliorées pour les boucles pour traverser les tableaux. 1. Les méthodes de traversée de la liste Python incluent: pour la compréhension de la boucle, de l'énumération et de la liste. 2. Les méthodes de traversée du tableau Java comprennent: traditionnel pour la boucle et amélioré pour la boucle.

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