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मैं एनाकोंडा 2.1.0 वितरण के माध्यम से scipy और numpy का उपयोग कर रहा हूँ। मैं स्पाइडर का उपयोग अपने पायथन आईडीई के रूप में करता हूं।numpy और Scipy संकुल के मॉड्यूल/उप-पैकेज आयात करने में अंतर
जब मैं import scipy as sp चलाने के लिए, मैं sp.
के माध्यम से इस तरह के अनुकूलन, linalg, क्लस्टर आदि के रूप में सबपैकेज, उपयोग नहीं कर सकते लेकिन, जब मैं import numpy as np चलाने के लिए, मैं इस तरह के रूप में अपनी सभी सबपैकेज तक पहुँचने के लिए, सक्षम हूँ np के माध्यम से linalg, यादृच्छिक, matrixlib, बहुपद, परीक्षण, आदि।
क्या कोई कारण है कि दो आयात विभिन्न तरीकों से क्यों काम करते हैं? import scipy as sp क्यों 0 s38yके नामस्थान में सभी scipy subpackages पकड़ नहीं है?
यह वास्तव में एक दिलचस्प सवाल है। मजेदार बात यह है कि 'sp. टाइपिंग' sp.optimize' के रूप में आयात करने के बाद आपको एक त्रुटि मिल जाएगी। लेकिन अगर आप 'scipy आयात अनुकूलन 'से करते हैं, तो अचानक' sp.optimize' आपको कोई त्रुटि नहीं देगा। यह समस्या एनाकोंडा के लिए विशिष्ट नहीं है। – cel
@cel, आपको अब त्रुटि नहीं मिलती है क्योंकि जब आप 'scipy आयात अनुकूलन' से टाइप करते हैं, तो दुभाषिया को पता चलता है कि यह पहले से ही मुख्य पैकेज 'scipy' लोड कर चुका है, और यह पहले से ही 'ऑप्टिमाइज़' को सबमिट करेगा लोड मॉड्यूल पहचानकर्ता 'एसपी' उसी मॉड्यूल को इंगित कर रहा है जैसा कि अब 'अपडेट किया गया' है, ताकि आप अब पहचानकर्ता के माध्यम से सबमिशन 'ऑप्टिमाइज़' तक पहुंच सकें। – gg349
@ gg349, ओह जो समझ में आता है - उसे नहीं पता था :) – cel