Python 与 NumPy、Pandas、Matplotlib 版本对应关系表

Python 与常用数据科学库版本对应关系

在数据分析和机器学习项目中，环境依赖管理往往是踩坑的高发区。Python 核心版本与 NumPy、Pandas、Matplotlib 等第三方库之间存在严格的兼容性约束。为了减少配置时间，这里整理了一份基于官方文档和实践验证的版本对应表。

常用 Python 版本对应的库兼容版本

Python 版本	NumPy 兼容版本	Pandas 兼容版本	Matplotlib 兼容版本	推荐稳定组合示例
3.8.x	1.19.x ~ 1.21.x	1.1.x ~ 1.3.x	3.3.x ~ 3.5.x	Python3.8 + NumPy1.21.6 + Pandas1.3.5 + Matplotlib3.5.3
3.9.x	1.19.x ~ 1.24.x	1.1.x ~ 1.5.x	3.3.x ~ 3.7.x	Python3.9 + NumPy1.23.5 + Pandas1.4.4 + Matplotlib3.6.3
3.10.x	1.21.x ~ 1.24.x	1.4.x ~ 2.0.x	3.5.x ~ 3.7.x	Python3.10 + NumPy1.24.3 + Pandas1.5.3 + Matplotlib3.7.2
3.11.x	1.23.x ~ 2.0.x	1.5.x ~ 2.2.x	3.6.x ~ 3.8.x	Python3.11 + NumPy1.26.4 + Pandas2.1.4 + Matplotlib3.8.3
3.12.x	1.26.x ~ 2.0.x	2.1.x ~ 2.3.x	3.8.x ~ 3.9.x	Python3.12 + NumPy2.0.2 + Pandas2.3.3 + Matplotlib3.9.2

关键依赖说明

实际开发中，单纯看主版本号往往不够，还需要留意库之间的相互依赖：

1. 向下兼容范围：表中列出的是主流兼容区间。部分库的新版本可能支持旧版 Python（例如 Matplotlib 3.8 也能跑在 Python 3.10 上），但为了稳定性，建议优先选择同时间线的版本。
2. 强依赖约束：
   • Pandas 强依赖 NumPy，新版 Pandas 通常要求特定最低版本的 NumPy（如 Pandas 2.3 要求 NumPy ≥ 1.26）。
   • Matplotlib 同样依赖 NumPy 进行数值计算，安装时需确保两者版本匹配。

安装建议

为了避免依赖冲突，建议在虚拟环境中操作，并使用 pip 锁定具体版本范围。例如，针对 Python 3.8 的稳定环境，可以这样写命令：

pip install "numpy>=1.21,<1.22" "pandas>=1.3,<1.4" "matplotlib>=3.5,<3.6"

另外，全局安装时需注意系统路径下可能残留的旧包干扰，建议优先使用虚拟环境隔离依赖。