基于Python3.7解释器（conda环境创建）的scikit-learn安装详细教程（可以解决所有的问题）
安装前须知：
须知1：
scikit-learn库是需要在以下三个库的基础上进行安装的
- NumPy+mkl
- SciPy
- matplotlib
因此在安装scikit-learn库之前需要先安装这几个库（按照上面顺序安装）。
须知2：
如何下载3.7版本对应的whl文件，首先查看3.7版本下所能下载的格式
进入到创建的虚拟环境，输入python -m pip debug --verbose
回车可看到有27个标识可参考
以下是下载whl文件的27个参考标准
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正文
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1 下载相应库的.whl文件
下载链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
（如果打开的慢或者下载的慢，可以尝试梯子）
首先是Numpy库，由须知2我需要的是cp37，然后可以看到有mkl和vanilla两种，选择下载mkl的whl文件。
2 创建虚拟环境及将whl文件安装进去
将下载好的whl文件，放入D:\ProgramData\Anaconda3\envs\0508_Geo\Scripts中（这是使用conda创建的3.7的虚拟环境地址，环境名为0508_Geo），即可打开Anaconda Prowershell Promp（Anaconda Promp也可以，代码稍微变化）进行安装。
- conda create --name 0508_Geo python==3.7
创建3.7的虚拟环境 - conda env list
查看已安装的conda虚拟环境 - conda activate 0508_Geo
进入到0508_Geo虚拟环境 - cd D:\ProgramData\Anaconda3\envs\0508_Geo\Scripts
在该环境下进入到该路径 - conda install numpy-1.21.6+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
- pip install numpy-1.21.6+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
这里的5、6两种方式，5失败6成功，差别在于使用pip还是conda进行安装。
3 安装SciPy库
在SciPy库的介绍中说到需要先安装numpy+mkl库。
上图的最后一行有安装SciPy的代码，与numpy相同，不再讲述。
4 安装matplotlib库
在网页中找到该库
可以发现cp37有多个版本的matplotlib库对应并且需要提前安装一些库（这些库不用担心，会在安装这个whl文件时自动下载），但3.7并不是都可以兼容安装，3.5.1的版本会报错，如下：
所以选择往下选择一个版本，这里选择3.4.3版本（会自动安装需要的其他库），成功，如下：
5 查看这三个基础库是否成功安装
可以看到成功显示
6 安装scikit_learn库
和上述的安装过程相似
7 在pycharm中创建0508_Geo环境下的工程
按照上述步骤即可成功创建，可以看到安装的库都在里面
拓展1：国内镜像安装方式
如果需要安装第三方库不好找，可以尝试用以下的方式直接进行安装。
pip国内的一些镜像
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阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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豆瓣(douban) :http://pypi.douban.com/simple/
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清华大学: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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中国科学技术大学: http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
以该方式pip install XXX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple进行安装
注释：XXX是指要安装的库名
拓展2：win控制台查看安装的库，并测试是否可以导入
在这个路径（D:\ProgramData\Anaconda3\envs\0508_Geo）可以进入python编辑器，进行导入第三方库的测试，可以检测是否成功安装第三方库
在win控制台的这个路径（D:\ProgramData\Anaconda3\envs\0508_Geo\Scripts）可以利用pip list查看安装的第三方库
