Instalando o NumPy

Tip

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:

Baseados em projeto (por exemplo, uv, pixi) (recomendados para novos usuários)
Baseados em ambientes (por exemplo, pip, conda) (o fluxo de trabalho tradicional)
Gerenciadores de pacotes de sistema (não recomendados para a maioria dos usuários)
A partir do código-fonte (para usuários avançados e para fins de desenvolvimento)

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.
```
uv pip install numpy
```
pixi: Um gerenciador de pacotes multiplataforma para Python e outras linguagens.
```
pixi add numpy
```

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.

Conda: se você usar o conda, você pode instalar o NumPy do canal default ou do conda-forge:
```
conda create -n my-env
conda activate my-env
conda install numpy
```
Pip:
```
pip install numpy
```

Tip

Dica: Use um ambiente virtual para melhor gerenciamento de dependências

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

Não recomendado para a maioria dos usuários, mas disponível por conveniência.

macOS (Homebrew):

brew install numpy

Linux (APT):

sudo apt install python3-numpy

Windows (Chocolatey):

choco install numpy

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.

Recomendações#

Depois de instalar o NumPy, verifique a instalação, executando o seguinte em um shell ou script Python:

import numpy as np
print(np.__version__)

Isto deve imprimir a versão instalada do NumPy sem erros.

Solução de problemas#

Se sua instalação falhar com a mensagem abaixo, consulte Solucionando ImportError.

IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!

Importing the numpy c-extensions failed. This error can happen for
different reasons, often due to issues with your setup.

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