安装scikit-learn/sklearn并验证安装成功


一、安装

  • 打开命令行,并进入环境

通过conda进行安装,会检查当前环境下所有包之间的依赖关系
通过pip进行安装,并没有考虑现有的包,可能会出现安装也不能工作的情况(但很少出现)
一般情况下,pip安装比conda安装更快

1. conda安装

## 添加可用源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

## 显示源(安装包时显示channel的url,由此可知包的安装来源)
conda config --set show_channel_urls yes

## 安装scikit-learn
conda update scikit-learn

2. pip安装

## 指定源安装
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、验证

  • 进入python
import sklearn
sklearn.__version__
### 在 PyCharm 中安装 sklearn 的方法 要在 PyCharm 中成功安装 `sklearn` 库,需要注意以下几点: #### 方法一:通过 PyCharm 内置工具安装 PyCharm 提供了一个内置的包管理器来方便地安装 Python 库。可以通过以下方式操作: 1. 打开 PyCharm 进入项目的设置界面。 2. 转至 **File → Settings → Project: <项目名称> → Python Interpreter**。 3. 点击右上角的加号 (`+`) 图标以打开可用包列表。 4. 搜索 `scikit-learn`(注意不是 `sklearn`),点击安装按钮。 这种方法利用了 PyCharm 自带的依赖管理功能,能够自动处理兼容性和路径问题[^1]。 #### 方法二:使用清华镜像源手动安装 如果上述方法未能正常工作,则可能是网络连接或默认源的问题。此时可以切换到国内镜像源进行安装。执行以下命令即可完成安装: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn ``` 此命令指定了清华大学开源软件镜像站作为下载地址,通常能显著提高下载速度和成功率[^2]。 #### 方法三:指定特定虚拟环境下的安装 当存在多个 Python 环境时,需确认正在向正确的环境中添加库文件。例如,在 Anaconda 创建的名为 TF2.1 的环境下,应先激活对应环境再执行安装命令: ```bash activate TF2.1 python -m pip install scikit-learn -i https://pypi.douban.com/simple ``` 这样可确保所安装的库被放置到了目标环境中而不是全局或其他无关位置[^3]。 #### 解决常见错误 有时即使遵循以上步骤也可能遇到一些技术障碍,比如出现类似于 “use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)” 的编译警告而导致整个过程失败的情况。这种现象往往与本地系统的开发工具链配置不当有关。解决方案之一是从头更新系统中的构建工具集以及相关依赖项;或者尝试更换不同版本的 pip 工具本身来进行修复尝试[^4]。 综上所述,推荐优先采用官方渠道即直接搜索全名形式的 `scikit-learn` 来实现自动化部署流程简化用户体验的同时兼顾稳定性保障需求达成目的。
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