Python机器学习包scikit-learn安装步骤,包含了各种可能遇到的错误!!!

更新@2016.11.01:参考http://blog.csdn.net/u014265088/article/details/52983130


写在前面:如果是windows环境下安装的话,各种包都推荐下载exe直接安装。

为了图方便的,可以先试试pip install xxx,如果报错还是建议直接下载exe文件!!!

 

以下是安装过程~

Python机器学习包scikit-learn安装步骤:

1.    首先安装几个依赖包:

pip install numpy

pip install scipy

pip install matplotlib (可选,用于画图的辅助包,建议安装)

2.    再安装scikit-learn

pip install scikit-learn

以上,(关于python环境的搭建以及pip的安装就不再细说啦)

 

幸运(?)的同学,通过以上的步骤就搭好了环境啦。而另一部分悲催(?)的同学(比如我?==?)再试了很多次之后,选择了。。。。

直接下载exe安装

推荐一套可用的~

http://download.csdn.net/detail/sindy_jen/8532855

直接下载安装就可以拉~

 

特别注意不是numpy,是numpy-MKL


因为我是之前装过numpy,所以没注意这里需要的是numpy-MKL,以至于我在import某个具体模块时报错如下:

Python机器学习包scikit-learn安装步骤,包含了各种可能遇到的错误!!!_第1张图片

不过好在上述报错比较良心,明显可以看出是numpy的问题,再google一下就找到问题啦~

 

啊,以上,终于可以好好的开发(码代码啦)!~


Update at 2016-04-10

前两天在另一台电脑上也按照以上方法安装了sklearn,但是又出现了新的报错

主要的原因是scipy安装出现了问题,导致在from skearn import 某些具体模块时,会报错。

在被折腾得头都大了的时候发现了anaconda这个神器!!!

简介:由于在windows环境下没有很好的python包依赖管理工具。出现了这一款集成了python科学计算环境的神器anaconda,这里面已经自动包含了numpy、scipy、matplotlib等。

Btw,如果你使用的是pycharms进行开发的话,再设置一下解释器就ok啦。


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