pycharm中安装scikit-learn、scipy报错问题---【降低python版本】

〇、pycharm运行环境

我这里采用的是pycharm2022。

安装步骤:【pycharm和Java ideaIU为同一公司产品,链接有说明】https://mp.weixin.qq.com/s/fiSfard5pT3lGln_a_v2LQ

如果安装了pycharm2021的小伙伴,也可以按照这个步骤,因为下面运行环境都是在终端上配置的。

一、降低python版本

原来的python3.9不用卸载,现在直接安装python3.6

1.1 安装python3.6到计算机

按照此步骤将python3.6安装到计算机 【只需要做到第7步】 https://mp.weixin.qq.com/s/-OxcIo15lV8a7jD7K8KpAA

其中这一步文件位置要记住,后面要用
在这里插入图片描述

1.2 将安装好的python3.6配置到pycharm

在这里插入图片描述
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二、代码样例

在这里插入图片描述

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc=OneHotEncoder()
enc.fit([[0,1,2],
        [1,0,0],
        [0,2,1],
        [1,0,1]])
print("取值范围整数个数:",enc.n_values_)
print("编码后:",enc.transform([[0,1,1]]).toarray())
print("特征开始位置的索引:",enc.feature_indices_)

三、终端上安装软件包(也叫标准库)

3.1 机器学习常用到的几个软件包

当安装import **软件包报错,解决办法:

  1. 换成下面的名称,比如代码中用import sklearn安装却要用pip install scikit-learn
  2. 降级,特别是numpy,比如pip install numpy==1.19.5
# 相当于一个别名
bokeh 
numpy==1.19.5
scipy==1.5.4
scikit-learn==0.19.2
Keras 
pandas_datareader 
pywt 
fix_yahoo_finance 
tensorflow 
matplotlib 
pandas 
aylien_news_api 
nltk 
rpy2 
textblob 
vaderSentiment 
pywavelets

3.2 终端上安装软件包

在这里插入图片描述

3.3 安装软件包代码(注意后面的版本号)

没有用官方的,因为有时会因为网络问题报错,这里采用豆瓣镜像源 参考

1.安装scikit-learn==0.19.2

pip --default-timeout=1688 install scikit-learn==0.19.2 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

2.运行代码,报错说没有安装numpy

pip --default-timeout=1688 install numpy==1.19.5 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

3.【numpy安装没有报错的小伙伴可以忽略这一步】升级pip

由于安装numpy==1.19.5时候报错,提示需要升级pip,然后我就做了这一步

python -m pip install --upgrade pip

然后再次安装numpy==1.19.5

【pip升级后又想降级可以参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_34078572/article/details/126120734

4.运行代码,报错说没有安装scipy

pip --default-timeout=1688 install scipy==1.5.4 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 

【如果有小伙伴先安装scipy,再安装scikit-learn时候报错,或者由于其他软件包互不兼容报错,不妨卸载(uninstall)部分软件包,再按照上述scikit-learn、numpy、scipy的顺序依次安装。】

四、大功告成

在这里插入图片描述

五、其他程序步骤

比如文件夹13里面有若干py文件

5.1 删除.idea文件

程序如果是别人电脑上运行过的项目然后粘贴过来的或者需要按照下面步骤切换Python版本,一般都是需要删的。

其他情况一般不用删。

在这里插入图片描述

5.2 在pycharm中打开文件夹(项目文件夹)

右键,open folder as pycharm project

在这里插入图片描述

5.3.将环境改为已经配置好的python3.6

在这里插入图片描述

5.4 等下面所有程序刷完

在这里插入图片描述

5.5 完工!收工!

在这里插入图片描述

PyCharm中使用scikit-learn模块处理数据,首先你需要安装这个库。如果你还没有安装,可以在命令行或者PyCharm的终端(Terminal或Console)里输入`pip install scikit-learn`来安装。 一旦scikit-learn安装完成,你可以按照以下步骤导入并使用它: 1. **打开Python文件**:在PyCharm中创建一个新的Python文件(`.py`),或者打开已有的文件。 2. **导入模块**:在文件顶部添加以下代码来导入所需的模块: ```python from sklearn import datasets # 导入整个模块 # 或者导入特定功能,如加载数据集 from sklearn.datasets import load_iris ``` 3. **加载数据**:如果你的数据是一个CSV文件或类似结构,可以使用pandas库读取。如果是sklearn内置的数据集,可以直接通过`load_iris()`等函数加载: ```python iris = load_iris() # 加载鸢尾花数据集 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 如果数据在csv文件中,替换为你的路径 ``` 4. **预处理数据**:清洗、分割和转换数据,如果需要的话,可以使用sklearn提供的工具,如`StandardScaler`, `MinMaxScaler`等。 5. **训练模型**:选择合适的算法(如线性回归、决策树、SVM等),然后实例化模型并拟合数据: ```python model = LinearRegression() # 例如使用线性回归 model.fit(X_train, y_train) # X_train和y_train是你准备好的特征和目标变量 ``` 6. **评估和预测**:对测试数据进行预测,并使用评估指标检查模型性能。 记得每次运行前确认数据路径的正确性和文件格式是否符合预期。在开始编写代码之前,也可以查阅scikit-learn的官方文档来获取更详细的指导:https://scikit-learn.org/stable/
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