NumPyのインストール

合理的なワークフローを求める、新規ユーザーにお勧めです。

• uvスピードとシンプルさを兼ね備えたモダンなPythonパッケージマネージャ。

  uv pip install numpy

• pixi: Pythonやその他の言語のためのクロスプラットフォームパッケージマネージャ

  pixi add numpy

pip と conda がPythonパッケージをインストールするための2つの主要なツールです。 これら二つのツールの機能は部分的に重複しますが(例えば、両方とも numpyをインストールできます)、一緒に動作することもできます。

pipとcondaの最初の違いは、Conda は複数の言語に対応しており Python 自体をインストールできるのに対し、pip は特定の Python 環境にインストールされ、その Python に対してのみパッケージをインストールすることができることです。 これら二つのツールの機能は部分的に重複しますが(例えば、両方とも numpyをインストールできます)、一緒に動作することもできます。

2つ目の違いは、pipはPython Packaging Index(PyPI) からパッケージをインストールするのに対し、condaは独自のチャンネル(一般的には “defaults “や “conda-forge “など) からインストールすることです。 PyPIは最大のパッケージ管理システムですが、人気のある全てのパッケージがcondaでも利用可能です。

3つ目の違いは、condaはパッケージ、依存関係、環境を管理するための統合されたソリューションであるのに対し、pipでは環境や複雑な依存関係を扱うために別のツールであることです。(他にもたくさん存在しています！) これらのツールは様々な環境や複雑な依存関係を取り扱うことができます

• Conda: conda を使用している場合、デフォルトの設定先、または conda-forge チャンネルから NumPyをインストールできます。

  conda create -n my-env
  conda activate my-env
  conda install numpy

• Pip:

  pip install numpy

python -m venv my-env
source my-env/bin/activate # macOS/Linux
my-env\Scripts\activate # Windows
pip install numpy

ほとんどのユーザーには推奨されませんが、こちらの方が便利な人向けに利用可能です。

macOS (Homebrew):

brew install numpy

Linux (APT):

sudo apt install python3-numpy

Windows (Chocolatey):

choco install numpy

NumPyをカスタマイズやデバッグしたい、経験豊富なユーザーや開発者向け

警告:ソースコードからNumPyをビルドすることは簡単では無い場合があります。 前述のいずれかの方法であなたの環境NumPyを使用できる場合は、バイナリを使用することをお勧めします. ソースからのビルドの詳細な方法については、Numpy docsのソースガイドからのビルドを参照してください。