Ubuntu安装sciki-learn及环境

本文介绍了如何在Ubuntu系统上安装Scikit-Learn及其依赖项Numpy、Scipy和Matplotlib的方法。首先需要安装python-dev包来简化后续的扩展包安装过程。接着通过apt-get命令安装必要的库,如果已有Numpy和Scipy,则可以直接使用pip安装Scikit-Learn。

http://scikit-learn.org/stable/install.html

安装python-dev

安装这个包,以后安装各种python扩展包,可以省很多事情。

sudo apt-get install python-dev


使用apt-get 安装

只需要下面的几个命令即可,亲测可用。

sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib

 

If you already have a working installation of numpy and scipy, the easiest way to install scikit-learn is using pip

pip install -U scikit-learn
### 如何在 Ubuntu安装 scikit-learn 要在 Ubuntu 系统上成功安装 `scikit-learn`,可以按照以下方法操作。以下是几种常见的安装方式及其依赖项说明。 #### 方法一:通过 `pip` 安装 可以直接使用 Python 的包管理工具 `pip` 来安装最新版本的 `scikit-learn`。对于 Python 2 和 Python 3 用户分别有如下命令: ```bash sudo pip install -U scikit-learn [^1] ``` 如果使用的是 Python 3,则需替换为 `pip3` 命令: ```bash sudo pip3 install -U scikit-learn [^2] ``` 此方法适用于已经配置好 Python 开发环境的情况,并能自动处理大部分依赖关系。 #### 方法二:通过系统包管理器 `apt-get` 安装 另一种更稳定的方式是利用系统的软件源来安装预编译好的 `scikit-learn` 及其依赖项。这通常适合于生产环境中需要更高稳定性的情形。 首先更新本地包索引并安装必要的开发库和科学计算基础组件: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy python-setuptools python-scipy libatlas-dev libatlas3-base [^4] ``` 接着可以通过 `apt-get` 安装官方维护的 `python-sklearn` 软件包: ```bash sudo apt-get install python-sklearn [^5] ``` 或者针对 Python 3 版本: ```bash sudo apt-get install python3-sklearn [^5] ``` 这种方法的优点在于它会严格控制兼容性和版本冲突问题,缺点则是可能无法获得最新的功能特性。 #### 注意事项 无论采用哪种方式进行安装,在实际运行前都应确认当前使用的 Python 解释器路径以及对应的 `pip` 是否一致。此外,为了更好地支持数据可视化需求,建议额外安装 Matplotlib 库作为补充工具: ```bash sudo apt-get install python3-matplotlib [^2] ``` 以上就是关于如何在 Ubuntu 平台上设置完整的 `scikit-learn` 学习框架的具体指导。
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