NumPy - Instalando o NumPy

Esta página assume que você está confortável usando um terminal e está familiarizado com gerenciadores de pacotes. O único pré-requisito para instalar o NumPy é o próprio Python. Se você ainda não tem Python e quer a maneira mais simples de começar, recomendamos que use a Distribuição Anaconda - ela inclui Python, NumPy e muitos outros pacotes comumente usados para computação científica e ciência de dados.
O método recomendado de instalar o NumPy depende do seu fluxo de trabalho preferido. A seguir, dividimos os métodos de instalação entre as seguintes categorias:
Escolha o método mais adequado às suas necessidades. Se não tiver certeza, comece com um método baseado em ambientes usando conda ou pip.
Recomendado para novos usuários que queiram um fluxo de trabalho simplificado.
uv: Um gerenciador de pacotes Python moderno projetado para velocidade e simplicidade.
pixi: Um gerenciador de pacotes multiplataforma para Python e outras linguagens.
As duas principais ferramentas que instalam pacotes do Python são pip e conda. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma série de ferramentas complementares ao pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o Spack.
A primeira diferença é que conda é multilinguagens e pode instalar o Python, enquanto o pip é instalado em um determinado Python em seu sistema e instala outros pacotes apenas para essa mesma instalação de Python. Elas têm algumas funcionalidades em comum (por exemplo, ambas podem instalar o numpy). No entanto, elas também podem trabalhar juntas.
A segunda diferença é que o pip instala do Python Packaging Index (PyPI), enquanto o conda instala de seus próprios canais (tipicamente “defaults” ou “conda-forge”). O PyPI é a maior coleção de pacotes, no entanto, todos os pacotes populares estão disponíveis para conda também.
A terceira diferença é que conda é uma solução integrada para gerenciar pacotes, dependências e ambientes, enquanto com pip você pode precisar de outra ferramenta (há muitas!) para lidar com ambientes ou dependências complexas.
Dica: Use um ambiente virtual para melhor gerenciamento de dependências
Não recomendado para a maioria dos usuários, mas disponível por conveniência.
Windows (Chocolatey):
Para usuários avançados e desenvolvedores que querem personalizar ou depurar o NumPy.
Um pequeno aviso: construir o Numpy a partir do código-fonte pode ser um exercício não-trivial. Recomendamos o uso de binários se eles estiverem disponíveis para a sua plataforma através de um dos métodos anteriores. Para obter detalhes sobre como construir a partir do código-fonte, consulte o guia de construção a partir do código-fonte na documentação do Numpy.
Depois de instalar o NumPy, verifique a instalação, executando o seguinte em um shell ou script Python:
Isto deve imprimir a versão instalada do NumPy sem erros.
Se sua instalação falhar com a mensagem abaixo, consulte Solucionando ImportError.