Matplotlib: Нос, Торнадо

Поскольку я пытаюсь установить jupyter на свой Mac, я обновил свой пипс. Это показало мне, что все в порядке, но потом я заметил это:

    Requirement already up-to-date: pip in /Library/Python/2.7/site-packages/pip-10.0.0b2-py2.7.egg (10.0.0b2)
     matplotlib 1.3.1 requires nose, which is not installed.
     matplotlib 1.3.1 requires tornado, which is not installed.
     matplotlib 1.3.1 has requirement numpy>=1.5, but you'll have numpy 1.8.0rc1 which is incompatible.

Что это значит? Будет ли мой matplotlib работать нормально, даже если у меня нет numphy> = 1.5?

Я попытался исправить это, как предположил, что matplotlib 1.3.1 имеет требование numpy> = 1.5, но у вас будет numpy 1.8.0rc1, который несовместим, но он не работает:

sudo -H pip install numphy

Password:
Requirement already satisfied: numphy in /Library/Python/2.7/site-packages (0.0.1)
matplotlib 1.3.1 requires nose, which is not installed.
matplotlib 1.3.1 requires tornado, which is not installed.
matplotlib 1.3.1 has requirement numpy>=1.5, but you'll have numpy 1.8.0rc1 which is incompatible.

Ответ 1

У меня такая же проблема. Вы должны установить указанные зависимости. Какая версия носа, торнадо и numpy больше 1,5. Сделайте следующее:

sudo easy_install nose
sudo easy_install tornado

Что касается последней части, касающейся версии numpy более 1,5, вам нужно получить последнюю версию python. См. Здесь

Ответ 2

После некоторого поиска я нашел способ установить пакеты без проверки текущей версии, например, для установки matplotlib:

sudo -H pip install --ignore-installed matplotlib

Я не уверен, есть ли лучший способ, но в аренду это позволило мне продолжать работать. Я надеюсь, что это помогает

Ответ 3

Когда я пытался установить awscli, у меня были nose и проблемы с tornado на OSX (High Sierra). Я получил nose и tornado с самой пипсой:

pip install tornado nose --user

После этого установка awscli прошла гладко

pip install awscli --user

Ответ 4

Просто попробуйте эту команду, если у вас установлен pip -

pip3 install pandas --user