Как правильно управлять версиями NumPy в разных операционных системах?

Для правильного управления версиями NumPy в разных операционных системах рекомендуется учитывать следующие аспекты:

• Совместимость с Python. 1 Необходимо убедиться, что установленная версия NumPy совместима с версией Python. 1 Старые версии Python могут не поддерживать последние версии NumPy. 1
• Зависимости библиотек. 1 Такие пакеты, как Pandas, SciPy или TensorFlow, часто зависят от конкретных версий NumPy. 1
• Зависимые от версии функции. 1 В разных версиях NumPy появляются новые функции и устаревают старые. 1 Для получения более подробной информации можно обратиться к примечаниям к выпускам NumPy. 1
• Виртуальные среды. 1 Их можно использовать для тестирования версий NumPy без влияния на глобальную среду. 1

Для управления версиями NumPy можно использовать, например, менеджеры пакетов pip и pip3 для Python 2 и Python 3 соответственно. 5

Перед любыми изменениями рекомендуется создать резервную копию текущей среды, чтобы можно было вернуться к исходному состоянию в случае возникновения проблем. 2