python scikit-learn机器学习库安装

本文介绍了如何安装scikit-learn机器学习库,并解决了在安装过程中可能出现的UnicodeDecodeError错误。文章提供了详细的步骤说明,包括必要的环境配置。

一.准备工作

你需要安装matplotlib , numpy,scipy函数库.

二.安装scikit-learn机器学习库

 sudo python setup.py install
  • 当运行上面的代码时会报错:

UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe5 in position 108: ordinal not in range(128)

解决的办法是:
用vim打开scikit-learn-master中setup.py文件,在import sys和import os之间加入如下代码:

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
  • 最后,进入scikit-learn-master文件夹,执行如下代码:
 sudo python setup.py install

上述出错的原因:


python2 里边的 str 和 unicode 数据类型在编码时产生了混淆,对于需要 str数据类型转unicode数据类型 的代码,可以在前边写上:

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

参考文献

### 如何在 Stata 中集成和调用 Python 脚本及函数 #### 集成环境配置 为了使 Stata 支持 Python 功能,需确认安装版本支持 `python` 命令。对于不自带该特性的旧版软件,则应升级至更新版本[^2]。 #### 数据交互方法 通过特定命令实现两种编程语言间的数据交换。例如,在 Stata 内部定义局部宏变量并赋初值之后,能够借助 `scalar.setvalue()` 方法把计算所得的结果存入指定位置;同样地,利用 `macro.getlocal()` 获取存储于内存中的数值型数据供后续操作使用。 #### 执行外部脚本实例 假设存在名为 `pyex.py` 的外部 Python 文件,其中实现了简单的加法运算逻辑 `calcsum(x,y)` 。此时可以在 Stata Do-file 编辑器里编写如下指令序列完成整个流程: ```stata * 设置工作目录以便定位目标文件路径 * cd "D:\example_path" * 初始化两个整数类型的本地常量 * local a = 2 local b = 3 * 启动内嵌解释器加载自定义模块* python script pyex.py * 显示最终返回值得到预期输出 * display "`result'" ``` 上述过程展示了如何无缝衔接这两种工具的优势特性,从而更好地服务于统计分析任务需求。 #### Fortran与Python互操作案例 当涉及到更复杂的应用场景时——比如气象模型模拟过程中频繁使用的累积降水算法——可以通过构建适配层的方式让不同平台上的程序组件协同作业。具体来说就是创建一对辅助接口 (`get`, `set`) 来管理共享状态对象内的键值对关系,并以此为基础间接触发远程服务端的方法调用[^1]。 ```fortran ! 使用CFFI简化跨语言边界访问机制 use iso_c_binding implicit none type(c_ptr) :: state_dict ! C侧映射句柄 integer(8), parameter:: n=1000 real(kind=8)::q(n),temperature(n) call set("Q", q) call set("T", temperature) call set("another_arg", 1_8) call call_function("cumulus","compute_precipitation") call get("prec", prec) ``` 此段伪代码片段体现了Fortran子程序怎样准备输入参数并通过预置桥接件激活远端的Python业务处理单元,进而获取所需结果集用于下一步骤的科学可视化等工作环节之中。
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