pip2安装matplotlib, scikit-image

1. 问题:

pip2 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,显示

    Matplotlib 3.0+ does not support Python 2.x, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, or 3.4.
    Beginning with Matplotlib 3.0, Python 3.5 and above is required.
    
    This may be due to an out of date pip.
    
    Make sure you have pip >= 9.0.1.

    ----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-fPXzWv/matplotlib/


2. 解决:

pip2 install matplotlib==2.2.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 问题:

pip2 install scikit-image==0.13.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,显示

Collecting matplotlib>=1.3.1 (from scikit-image==0.13.0)
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ec/06/def4fb2620cbe671ba0cb6462cbd8653fbffa4acd87d6d572659e7c71c13/matplotlib-3.0.0.tar.gz
    Complete output from command python setup.py egg_info:
    
    Matplotlib 3.0+ does not support Python 2.x, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, or 3.4.
    Beginning with Matplotlib 3.0, Python 3.5 and above is required.
    
    This may be due to an out of date pip.
    
    Make sure you have pip >= 9.0.1.
    ----------------------------------------

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-fPXzWv/matplotlib/

4. 解决:

升级pip2,见pip升级后不能查看版本,不能安装包

然后

sudo pip2 install scikit-image==0.13.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

即可

 

 

### 如何处理 scikit-image 库与 NumPy 的依赖关系 在安装 `scikit-image` 库时,NumPy 是其核心依赖之一。这是因为 `scikit-image` 高度依赖于 NumPy 数组来表示和操作图像数据[^1]。以下是关于 NumPy 依赖的具体说明及其解决方法: #### 1. **确认 NumPy 已正确安装** 在安装 `scikit-image` 前,必须确保 NumPy 已经成功安装并兼容当前的 Python 版本。可以通过以下命令验证: ```bash python -c "import numpy; print(numpy.__version__)" ``` 如果未安装 NumPy 或版本过旧,则可能导致后续安装失败。 #### 2. **使用 Conda 自动管理依赖** 推荐使用 Conda 进行包管理,因为它可以自动解析和安装所需的依赖项。执行以下命令即可完成安装: ```bash conda install -c conda-forge scikit-image ``` 此过程中,Conda 将会检查并安装最新稳定版的 NumPy,从而避免手动配置带来的麻烦。 #### 3. **通过 Pip 手动安装 NumPy 并调整版本** 若选择使用 Pip 安装 `scikit-image`,则需提前单独安装 NumPy,并建议指定一个经过测试稳定的版本。例如: ```bash pip install numpy==1.21.0 scipy pip install scikit-image ``` 上述命令中的 NumPy 版本号可以根据具体需求调整,但通常推荐使用较新的稳定版本以获得更好的性能和支持[^4]。 #### 4. **解决潜在冲突问题** 当遇到因 NumPy 版本不匹配引发的错误时,可尝试降级至更低版本的 NumPy 和其他相关依赖库(如 PyWavelets)。例如: ```bash pip install numpy==1.19.5 scipy==1.7.3 pywavelets==1.1.1 pip install scikit-image ``` 这种方式适用于某些特定场景下的环境适配问题。 #### 5. **Linux 系统上的额外注意事项** 对于基于 Debian/Ubuntu 的 Linux 发行版,还可以利用系统包管理器预装部分基础依赖,这有助于减少重复构建的时间成本: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib ``` 虽然这种方法可能无法提供最新的软件版本,但在生产环境中有时更倾向于稳定性而非前沿特性[^3]。 综上所述,在安装 `scikit-image` 期间应优先考虑借助成熟的包管理系统简化流程;同时针对可能出现的各种异常情况采取灵活应对策略,最终实现顺利部署目标。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值