AttributeError：模块“numpy”没有属性“core”答案

【问题标题】：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'core'AttributeError：模块“numpy”没有属性“core”
【发布时间】：2017-09-20 13:42:06
【问题描述】：

我想知道在运行 spark 并尝试导入 numpy 时是否有人遇到此问题。 Numpy 在标准笔记本中正确导入，但是当我尝试通过运行 spark 的笔记本导入它时，出现此错误。我有最新版本的 numpy 并且正在运行最新的 anaconda python 3.6。

谢谢！

-------------------------------------------------- ------------------------- AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次）在（） ----> 1 导入 numpy /Users/michaelthomas/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/__init__.py in () 144 返回加载器（*包，**选项） 145 --> 146 来自 .导入 add_newdocs 第147章第148章 /Users/michaelthomas/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/add_newdocs.py () 11 from __future__ import Division, absolute_import, print_function 12 ---> 13 从 numpy.lib 导入 add_newdoc 14 15 ################################################# ############################## /Users/michaelthomas/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/__init__.py in () 6 从 numpy.version 导入版本为 __version__ 7 ----> 8 来自 .type_check 导入 * 9 来自 .index_tricks 导入 * 10 从 .function_base 导入 * /Users/michaelthomas/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/type_check.py in () 9 'common_type'] 10 ---> 11 将 numpy.core.numeric 导入为 _nx 12 从 numpy.core.numeric 导入 asarray, asanyarray, array, isnan, \ 13 obj2sctype，零 AttributeError：模块“numpy”没有属性“core”

【问题讨论】：

你有没有在你的工作目录中命名一个脚本numpy.py？
@juanpa.arrivillaga，不，它只是一个无标题的 Jupyter 笔记本。
向上。有什么想法吗？

标签： python numpy pyspark anaconda

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题，我尝试使用 pip 升级 numpy 包，它已经得到解决。

pip install --upgrade numpy

(base) C:\Users\Mohanavelu>pip install --upgrade numpy

Collecting numpy
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/53/d1/2499797c88de95ea3239ad7f6e6a47895fe51aad1aa2a116f50ec9e0ee74/numpy-1.15.0-cp36-none-win_amd64.whl (13.5MB)
    100% |████████████████████████████████| 13.5MB 1.6MB/s
Installing collected packages: numpy
  Found existing installation: numpy 1.14.0
    Uninstalling numpy-1.14.0:
      Successfully uninstalled numpy-1.14.0
Successfully installed numpy-1.15.0

【讨论】：

升级后，NumPy重启IDE

【解决方案2】：

除了升级和重新安装外，有时它是由您的 Pandas 引起的。它可能依赖于较旧的 numpy，因此如果单独升级 numpy 不能解决您的问题，您可能必须升级或重新安装 pandas。

【讨论】：