Linux下安装scikit-learn numpy scipy

本文介绍了在Ubuntu环境下,如何通过安装python-sklearn包来一次性解决scikit-learn及其依赖numpy和scipy的安装问题,简化了机器学习开发环境的配置过程。

scikit-learn

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块,其安装依赖numpy scipy等模块。
官方文档介绍有如下依赖:

Scikit-learn requires:

  • Python (>= 2.6 or >= 3.3),
  • NumPy (>= 1.6.1),
  • SciPy (>= 0.9).

之前写过一篇linux下安装 numpy scipy 的文章,过程艰难之极~~。
今天需要重新配置 机器学习开发环境,都不敢动手了。后来看到 scikit-learn的官方安装文档提到,在安装scikit-learn之前同样需要一大波依赖,(装个环境不容易-.-)。看到文档后半部分提到这么一段话:

Third party distributions of scikit-learn

Some third-party distributions are now providing versions of scikit-learn integrated with their package-management systems.
These can make installation and upgrading much easier for users since the integration includes the ability to automatically install dependencies (numpy, scipy) that scikit-learn requires.
The following is an incomplete list of Python a

### 升级 scikit-learnnumpyscipy 的方法 为了确保 scikit-learnnumpyscipy 的版本兼容性,可以通过 Conda 包管理器将这些库升级到最新版本。以下是具体的升级方法: #### 使用 Conda 升级 在终端或命令行中运行以下命令以升级所需库: ```bash conda update numpy scipy scikit-learn ``` 这会自动将 numpyscipyscikit-learn 更新到与当前 Conda 环境兼容的最新版本[^1]。 如果需要检查当前安装的版本,可以使用以下命令: ```bash conda list numpy scipy scikit-learn ``` #### 处理潜在问题 如果之前使用 pip 安装过这些库,可能会导致版本冲突或导入错误。建议先卸载通过 pip 安装的版本,然后仅通过 Conda 进行安装。例如: ```bash pip uninstall numpy scipy scikit-learn conda install numpy scipy scikit-learn ``` 这样可以避免因混合使用 pip 和 Conda 导致的问题[^3]。 #### 验证安装 完成升级后,可以在 Python 环境中验证安装是否成功。例如: ```python import numpy as np import scipy as sp import sklearn as sk print(f"NumPy version: {np.__version__}") print(f"SciPy version: {sp.__version__}") print(f"Scikit-learn version: {sk.__version__}") ``` 如果出现 `ImportError` 或其他异常,可能是由于环境配置问题。此时可以尝试重新创建一个干净的 Conda 环境并重新安装依赖项。例如: ```bash conda create -n myenv python=3.9 conda activate myenv conda install numpy scipy scikit-learn ``` #### 注意事项 确保使用的 Python 版本与这些库的最新版本兼容。例如,某些 scikit-learn 的功能可能需要 Python 3.7 或更高版本[^4]。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何在升级后使用这些库: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import scipy as sp # 示例数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) y = np.array([0, 1, 0, 1]) # 使用 train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25) print("Training set:") print(X_train) print(y_train) print("Testing set:") print(X_test) print(y_test) ``` ---
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