Matplotlib / должен установить версию 1.4.3 / Python 2.7 - PullRequest
Новая
       16

Matplotlib / должен установить версию 1.4.3 / Python 2.7

0 голосов
/ 09 ноября 2018

Я получил скрипт Python из архива от бывшего сотрудника. В нем говорится, что мне нужно:

  • питон 2,7
  • Numpy 1,92
  • scipy 0.15.1
  • scikit-image 0.11.3
  • scikit-learn 0.16.1
  • tifffile 0.5
  • Панды 0.16.2
  • matplotlib 1.4.3
  • pylab 1.9.2

Я создал виртуальную машину UbuntuMATE. Это идет с python2.7.15. Затем я перешел к установке пакетов, используя pip. Это прошло довольно хорошо до того момента, когда matplotlib 1.4.3 было плохое "яйцо". На улице ходили слухи, что установка была плохой. Я тогда установил matplotlib 1.5.3.

Но я не смог установить pylab. (Не удалось найти версию ...)

Совет заключался в том, что при достаточных matplotlib и scipy мне не нужно pylab.

Я запустил старый скрипт на python и получил много ошибок с matplotlibrc.

В качестве альтернативы я попытался установить matplotlib 2.0.0. Это приводит к еще большему количеству жалоб от pip, включая: неподдержку LaTEX, устаревшие функции.

Есть ли выход из этого беспорядка?

Почему может мой бывший коллега указал pylab 1.9.2, если он не может быть установлен?

Почему matplotlib 1.4.3 нельзя удалить?

Должен ли я стереть свою виртуальную машину и начать все сначала, или я могу спасти установку?

1 Ответ

0 голосов
/ 10 ноября 2018

pylab является частью matplotlib.По сути, это небольшой файл , в котором функции numpy, matplotlib.pyplot и некоторые функции matplotlib.cbook и matplotlib.dates доступны в одном и том же пространстве имен.

Вы не можете установить pylab самостоятельно.И нет pylab-версии.

Вы можете заметить, что список, который вы получили, содержит numpy 1.92 и pylab 1.9.2.Поскольку (а) никогда не было версии 1.92 numpy, и (б) никогда не было версии 1.9.2 matplotlib, что это, вероятно, означает: 

numpy 1.9.2

никакие детали не даны относительно того, почему установка терпит неудачу.Поэтому просто обратите внимание, что я смог установить все версии, кроме tifffile, прекрасно с помощью conda (-forge) 

>conda create -n sometest python=2.7 numpy=1.9.2 scipy=0.15.1 scikit-image=0.11.3 scikit-learn=0.16.1 pandas=0.16.2 matplotlib=1.4.3
...