NumPy - NumPyのインストール

This page assumes you are comfortable using a terminal and are familiar with package managers. The only prerequisite for installing NumPy is Python itself. If you don’t have Python yet and want the simplest way to get started, we recommend you use the Anaconda Distribution - it includes Python, NumPy, and many other commonly used packages for scientific computing and data science.
NumPy のインストールする推奨の方法は、希望するワークフローによって異なります。 そこで、インストール方法を以下のカテゴリに分類しました。
あなたの目的に応じて最適な方法を選択してください。 どの方法を使うべきか分からない場合は、 環境ベースの方法 を元に、conda または pip を使って開始しましょう。
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。
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
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
Tip: Use a virtual environment for better dependency management
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。
Windows (Chocolatey):
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。
NumPy をインストールした後、以下のコードをPython シェルまたはスクリプトで実行して、インストールが正しく実施されているか確認してください。
インストールに問題が無い場合は、インストールされているNumPyのバージョンが表示されるはずです。
以下のメッセージが表示されてインストールに失敗した場合は、トラブルシューティング ImportErrorを参照してください。