NumPy是Python中一个很重要的数学库，提供了很多高效的数学函数和数据结构，被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。在使用NumPy时，我们需要查看其版本号，以确定其是否为最新版本或是否需要更新。本文将从多个角度分析如何查看NumPy版本。
1. 使用numpy.version模块查看版本
NumPy提供了一个version模块，可以用来查看当前安装的NumPy版本。在Python交互式界面或Python脚本中，我们可以使用以下代码来查看NumPy的版本：
```
import numpy as np
print(np.version.version)
```
运行结果为：
```
1.18.5
```
这里的np.version.version返回的是一个字符串，表示当前安装的NumPy版本号。
2. 使用numpy.__version__属性查看版本
除了使用version模块外，我们还可以使用numpy.__version__属性来查看NumPy版本号。在Python交互式界面或Python脚本中，我们可以使用以下代码来查看NumPy的版本：
```
import numpy as np
print(np.__version__)
```
运行结果为：
```
1.18.5
```
这里的np.__version__返回的也是一个字符串，表示当前安装的NumPy版本号。
3. 使用pip show命令查看版本
除了使用Python代码来查看NumPy版本号外，我们还可以使用pip命令来查看已安装的NumPy版本。在终端或命令行中输入以下命令：
```
pip show numpy
```
运行结果为：
```
Name: numpy
Version: 1.18.5
Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python.
Home-page: https://numpy.org/
Author: NumPy Developers
Author-email: numpy-discussion@numpy.org
License: BSD
Location: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages
Requires:
Required-by: scipy, pandas, matplotlib
```
这里的Version项表示当前安装的NumPy版本号。
4. 使用conda list命令查看版本
如果你是使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境的，那么可以使用conda命令来查看已安装的NumPy版本。在终端或命令行中输入以下命令：
```
conda list numpy
```
运行结果为：
```
# packages in environment at /home/user/anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
numpy 1.18.5 py38h1fcfbd6_0
```
这里的Version项也表示当前安装的NumPy版本号。
5. 使用numpy.show_config()函数查看版本
除了查看NumPy版本号外，我们还可以使用numpy.show_config()函数来查看NumPy的配置信息，包括编译器、库文件、优化选项等等。在Python交互式界面或Python脚本中，我们可以使用以下代码来查看NumPy的配置信息：
```
import numpy as np
np.show_config()
```
运行结果为：
```
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/usr/local/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/usr/local/include']
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/usr/local/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/usr/local/include']
mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/usr/local/include']
runtime_library_dirs = ['/usr/local/lib']
```
这里的信息可能会因不同的编译器、操作系统和NumPy版本而有所不同。
综上所述，我们可以使用多种方法来查看当前安装的NumPy版本号和配置信息。这对于我们在使用NumPy时确定其版本、特性和优化选项等都有很大的帮助。
