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

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)。

其他回答

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)。

我在使用tensorflow对象api时遇到了这个问题。Tensorflow目前不兼容numpy==1.20(尽管这个问题直到后面才会显现出来)。 在我的例子中,这个问题是由pycocotools引起的。我通过安装旧版本来解决这个问题。

pip install pycocotools==2.0.0

将python版本升级到numpy ==1.21.1对我有用!

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。

这对我很有用(当这一页上的任何东西都不起作用时):

# Create environment with conda or venv.
# Do *not* install any other packages here.
pip install numpy==1.21.5
# Install all other packages here.
# This works as a package may build against the currently installed version of numpy.

这解决了一个特别残酷的问题,截至2022-04-11,本页上的所有其他答案都无法解决:

其他答案试图在问题发生后解决问题,这种方法在问题发生前解决问题。

此外,可以尝试不同版本的Python,例如3.8、3.9、3.10。

@FZeiser的回答很好,解释了为什么这种方法有效。