下载大小:3,006 kB 所需的空间:12.3 kB / 63.9 GB 可用 获取:1 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali kali-rolling/main amd64 libjs-sphinxdoc all 8.1.3-5 [30.5 kB] 获取:2 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali kali-rolling/main amd64 python3-pip all 25.0+dfsg-1 [1,454 kB] 获取:3 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali kali-rolling/main amd64 python3-pip-whl all 25.0+dfsg-1 [1,522 kB] 已下载 3,006 kB,耗时 0秒 (7,918 kB/s) (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 400952 个文件和目录。) 准备解压 .../libjs-sphinxdoc_8.1.3-5_all.deb ... 正在解压 libjs-sphinxdoc (8.1.3-5) 并覆盖 (7.4.7-4) ... 准备解压 .../python3-pip_25.0+dfsg-1_all.deb ... 正在解压 python3-pip (25.0+dfsg-1) 并覆盖 (24.3.1+dfsg-1) ... 准备解压 .../python3-pip-whl_25.0+dfsg-1_all.deb ... 正在解压 python3-pip-whl (25.0+dfsg-1) 并覆盖 (24.3.1+dfsg-1) ... 正在设置 python3-pip-whl (25.0+dfsg-1) ... 正在设置 python3-pip (25.0+dfsg-1) ... 正在设置 libjs-sphinxdoc (8.1.3-5) ... 正在处理用于 man-db (2.13.0-1) 的触发器 ... 正在处理用于 kali-menu (2024.4.0) 的触发器 ... error: externally-managed-environment × This environment is externally managed ╰─> To install Python packages system-wide, try apt install python3-xyz, where xyz is the package you are trying to install. If you wish to install a non-Kali-packaged Python package, create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv. Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make sure you have pypy3-venv installed. If you wish to install a non-Kali-packaged Python application, it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a virtual environment for you. Make sure you have pipx installed. For more information, refer to the following: * https://www.kali.org/docs/general-use/python3-external-packages/ * /usr/share/doc/python3.12/README.venv note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages. hint: See PEP 668 for the detailed specification. ┌──(root㉿kali)-[~] └─#

时间: 2025-03-15 21:15:29 浏览: 51
从日志内容来看,您尝试更新或安装 Python 包时遇到了一个问题:“externally-managed-environment”。这是由于 Kali Linux 对于全局环境中直接使用 `pip` 安装包的行为进行了限制,以避免破坏系统预设的软件环境。因此当运行某些涉及 pip 的命令时会报错,并给出相关建议。 ### 解决方案如下: #### 方案一:通过 APT 安装所需的 Python 库 如果该库已经被打包成 Debian 软件包,则可以直接利用APT工具链来进行管理而无需借助PIP。 ```bash apt update && apt install python3-<package_name> ``` 将 `<package_name>` 替换为你实际需要的模块名称。 #### 方案二:创建虚拟环境(推荐) 对于那些不在官方仓库内的第三方依赖项,最安全的做法就是设立独立的Python虚拟环境。以下是具体步骤: 1. 创建新的虚拟环境 ```bash python3 -m venv my_env ``` 2. 激活这个刚生成好的虚拟环境 - 在 bash/zsh 中: ```bash source my_env/bin/activate ``` - 在 fish shell 中: ```fish source my_env/bin/activate.fish ``` 3. 接下来就可以在这个隔离出来的区域内自由地运用pip添加额外功能啦! #### 方案三:采用 Pipx 工具 Pipx 是另一个简单易用的选择,专门设计用来简化这类场景下的操作流程——即只打算临时试验某项目而不愿永久改动整体配置的情况下尤为合适。首先得保证已经正确设置了pipx本身; 然后按照指引依次执行下列指令即可开始体验目标应用了哦~ ```bash pipx ensurepath pipx install <your_package> ``` 以上三种途径各有优劣,请根据自身需求选取最适合的一种吧~ ---
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import numpy as np from PIL.ImageFilter import Color3DLUT from scipy.optimize import minimize import pandas as pd T =np.array([ 0,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 ,10 ,11 ,12 ,13 ,14 ,15 ,16 ,17 ,18 ,19 ,20 , 21 ,22 ,23 ,24 ,25 ,26 ,27 ,28 ,29 ,30 ,31 ,32 ,33 ,34 ,35 ,36 ,37 ,38 ,39 ,40 , 41 ,42 ,43 ,44 ,45 ,46 ,47 ,48 ,49 ,50 ,51 ,52 ,53 ,54 ,55 ,56 ,57 ,58 ,59 ]) y = np.array([ 32.5, 34.1, 35.7, 37.3, 38.9, 40.5, 53.1, 54.7, 56.3, 57.9, 59.5, 61.1, 62.7, 64.3, 51.9, 53.5, 55.1, 56.7, 71.3, 71.9, 72.5, 73.1, 73.7, 74.3, 74.9, 75.5, 64.5, 64.5, 64.5, 64.5, 64.5, 64.5, 64.5, 64.5, 75.5, 75.5, 75.5, 75.5, 75.5, 75.9, 76.3, 76.7, 63.1, 63.5, 63.9, 64.3, 78.7, 79.1, 79.5, 79.9, 80.3, 80.7, 81.1, 81.5, 70.9, 71.3, 71.7, 72.1, 72.5, 72.9,]) def f1(c1): return c1 def f2(T,a1,a2,b1,b2,c2): res = np.zeros_like(T, dtype=float) for i in range(len(T)): if T[i]<=25: res[i]=a1*T[i]+b1 if 38<=T[i]<=59: res[i]=a2*T[i]+b2 else: res=c2 return res def f3(T,a3,b3,m): res = np.zeros_like(T, dtype=float) for i in range(len(T)): if T[i]<=m: res[i] = a3 * T[i] + b3 else: res[i] =res[i] return res def f4(T,a4,b4,): res = np.zeros_like(T, dtype=float) for i in range(len(T)): res[i] = a4 *np.sin(omega*T[i])) + b4 return res def objective(sj): a1,a2,a3,b1,b2,b3,m,c1,c2,c3,= sj m=int(m) y=f4(T,a4,b4)+f3(a3,a3, b3, m)+f2(a1,a2,b1,b2,c2)+f1(c1) error = np.sum((y -objective ) ** 2) return error guess = [0.1,0.1,0.1,10,10,10,30,10,10,10] bounds = [(0, None)] * len(guess) result = minimize(sj,guess, bounds=bounds) a1, a2, a3, b1, b2, b3, m, c1, c2, c3=result.x m=int(m) a1, a2, a3, b1, b2, b3, m, c1, c2, c3 = result.x m=int(round(m)) print(f1) print(f2) print(f3) print(f4) print(m) 修改一下使其正确输出

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