python依赖包numpy、scipy、scikit-learn运行冲突解决方案

在运行python的decision tree时，由于.py文件开头引入了sklearn包（见下表），导致运行错误。

import numpy as np
import scipy as sp
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.cross_validation import train_test_split

错误如下：

 

检查很久，饶了一圈，终于搞清楚原因。

numpy包必须包含MKL，网上的解释是：不带MKL的numpy包是免费版的，不能处理海量数据类型。

如果我们需要引用海量数据处理的函数，则需要带MKL的numpy。

解决方法：

到网站上http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载包含MKL的，与你操作系统对应的whl包，到本地，用pip install安装。

同样，在上述网站下载scipy到本地，用pip install安装。

再次运行程序，OK，问题解决，结果如下。

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还是建议用anaconda来安装python的依赖包，下一步我将学习怎么用它。

pip比easy_install还是方便些，但没有兼容性检查，运行时才出错，很费劲。

希望用anaconda能解决这些问题。

参考文章：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy