要确认Python是否已正确配置NumPy，应在同一解释器中执行导入与版本路径核验、使用numpy.show_config()查看底层BLAS/LAPACK与编译选项，并进行一次小型数值与性能基准测试以排除隐性问题。同时确保python与pip/conda来源一致，记录环境清单与构建日志，在团队与CI流程中固化这些步骤，并通过项目协作系统沉淀核验模板与审计链，以提升可复制性与稳定性。

在现代 Python 项目中需安装 Pillow（PIL 的延续分支），然后使用 from PIL import Image 等方式导入并处理图像。推荐以虚拟环境管理依赖，并通过 python -m pip install Pillow 或 conda、poetry 安装，以确保安装与解释器绑定。常见报错多源于环境不一致与命名冲突，可通过检查解释器、激活虚拟环境、验证安装位置与使用预编译 wheels 解决，结合锁文件与CI可长期稳定交付。