从pyxdameraulevenshtein导入会出现以下错误

pyxdameraulevenshtein==1.5.3
pandas==1.1.4
scikit-learn==0.20.2. 

Numpy是1.16.1。

在Python 3.6中工作良好,在Python 3.7中问题。

有人在使用Python 3.7(3.7.9)时遇到过类似的问题吗?

from pyxdameraulevenshtein import normalized_damerau_levenshtein_distance as norm_dl_dist
__init__.pxd:242: in init pyxdameraulevenshtein
    ???
E   ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

当前回答

在你安装任何包之后,确保你重新启动内核并且应该工作。通常包会自动升级,你所需要的只是快速重启。至少,这在我的情况下工作,当我试图安装和使用石榴时,我得到了同样的错误。

其他回答

不升级numpy的解决方案

虽然升级numpy版本通常可以解决这个问题,但并不总是可行的。一个很好的例子是,当你使用tensorflow==2.6.0时,它与最新的numpy版本不兼容(它需要~=1.19.2)。

正如在FZeiser的回答中已经提到的,在1.20.0版本中numpys C API发生了变化。有一些包在构建时依赖于这个C API,例如pyxdameraulevenshtein。鉴于pips依赖解析器不保证安装包的任何顺序,可能会发生以下情况:

pip figures out that it needs to install numpy and it chooses the latest version, 1.21.2 as of the time writing this answer. It then builds a package that depends on numpy and its C API, e.g. pyxdameraulevenshtein. This package is now compatible with numpy 1.21.2 C API. At a later point pip needs to install a package that has a requirement for an older version of numpy, e.g. tensorflow==2.6.0 which would try to install numpy==1.19.5. As a result, numpy==1.21.2 is uninstalled and the older version is installed. When running code that uses pyxdameraulevenshtein, its current installation relies on the updated numpy C API, yet the numpy version was downgraded which would result in the error.

解决方案

您应该使用过时的numpy C API重新构建包,以确保它与当前安装的numpy版本兼容。例如,对于pyxdameraulevenshtein:

pip uninstall pyxdameraulevenshtein
pip install pyxdameraulevenshtein --no-binary pyxdameraulevenshtein

尝试使用numpy==1.20.0,它在这里可以工作,尽管其他情况不同(alpine 3.12上的python3.8)。

的确,(构建和)安装numpy>=1.20.0应该可以工作,如下面的答案所指出的。然而,我认为一些背景可能会很有趣,并提供替代解决方案。

numpy 1.20.0中的C API发生了变化。在某些情况下,pip似乎下载了numpy的最新版本用于构建阶段,但随后该程序使用已安装的numpy版本运行。如果在<1.20中使用的构建版本,但安装的版本是=>1.20,这将导致一个错误。

(反过来说也没关系,因为向后兼容。但是如果用户使用的是numpy<1.20的安装版本,他们就不会预料到即将到来的更改。)

这就引出了解决问题的几种可能方法:

升级(构建版本)到numpy>=1.20.0 在pyproject中使用最小支持的numpy版本。toml (oldest-supported-numpy) 使用——no-binary安装 使用——no-build-isolation安装

有关潜在解决方案的更详细讨论,请参见 https://github.com/scikit-learn-contrib/hdbscan/issues/457 # issuecomment - 773671043。

我有这个问题,但无法更新numpy,因为一些不兼容的冲突,另一个包,我需要numpy<=1.21.0。错误numpy。Ndarray大小改变,可能表明二进制不兼容是由个人包生成的。解决方案是修改pyproject。我的包和设置Toml文件:

requires = ["numpy==1.21.0", <other packages>]

之前设置为“numpy>=1.21.0”,导致错误。

使用python虚拟环境并安装gensim:

pip install gensim==3.8.3