Run:

pip list

应该生成一个包列表。滚动到numpy。

...
nbpresent (3.0.2)
networkx (1.11)
nltk (3.2.2)
nose (1.3.7)
notebook (5.0.0)
numba (0.32.0+0.g139e4c6.dirty)
numexpr (2.6.2)
numpy (1.11.3) <--
numpydoc (0.6.0)
odo (0.5.0)
openpyxl (2.4.1)
pandas (0.20.1)
pandocfilters (1.4.1)
....

Run:

pip list

应该生成一个包列表。滚动到numpy。

...
nbpresent (3.0.2)
networkx (1.11)
nltk (3.2.2)
nose (1.3.7)
notebook (5.0.0)
numba (0.32.0+0.g139e4c6.dirty)
numexpr (2.6.2)
numpy (1.11.3) <--
numpydoc (0.6.0)
odo (0.5.0)
openpyxl (2.4.1)
pandas (0.20.1)
pandocfilters (1.4.1)
....

import numpy
numpy.version.version

可以从终端执行的纯Python行(两者都是2。X和3。X版本):

python -c "import numpy; print(numpy.version.version)"

如果你已经在Python中，那么:

import numpy
print(numpy.version.version)

如果你正在使用Anaconda发行版中的NumPy，那么你可以这样做:

$ conda list | grep numpy
numpy     1.11.3     py35_0

这也提供了Python版本。

如果您想要一些奇特的东西，那么使用numexpr

它提供了很多信息，如下所示:

In [692]: import numexpr

In [693]: numexpr.print_versions()
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
Numexpr version:   2.6.2
NumPy version:     1.13.3
Python version:    3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)|
                   (default, Oct 13 2017, 12:02:49)
[GCC 7.2.0]
Platform:          linux-x86_64
AMD/Intel CPU?     True
VML available?     False
Number of threads used by default: 8 (out of 48 detected cores)
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=

简单的

pip show numpy

对于pip3

pip3 show numpy

适用于windows和linux。如果你使用pip，也应该在mac上工作。