Python报错:ImportError: scipy/special/_ufuncs.cpython-37m-darwin.so, 2): Library not loaded

解决Python scipy导入错误
本文详细介绍了在Python3中使用scipy库时遇到的导入错误问题,并分享了一种有效的解决方案:通过卸载后再重新安装scipy包来修复该问题。

Python3在使用scipy的时候报错

ImportError: dlopen(/python3.7/site-packages/scipy/special/ufuncs.cpython-37m-darwin.so, 2): Library not loaded: @rpath/libmkl_rt.dylib Referenced from: /Users/zhangsf/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/scipy/special/ufuncs.cpython-37m-darwin.so Reason: image not found

自己的解决办法: 卸载了scipy包,再重新安装scipy包

### 问题分析 在使用 `scipy` 库时,出现以下错误: ``` ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found ``` 该错误表明当前系统中安装的 `libstdc++` 共享库版本不足以支持程序所需的 `GLIBCXX_3.4.29` 版本。这通常发生在使用某些依赖 C++ 扩展的 Python 包(如 `scipy`, `protobuf`, `GDAL` 等)时,尤其是当它们是通过 Conda 或虚拟环境安装,并且与系统的 `libstdc++` 不兼容时。 ### 解决方案 #### 1. 检查当前 `libstdc++.so.6` 支持的 GLIBCXX 版本 运行以下命令查看当前系统或环境中 `libstdc++.so.6` 的版本信息: ```bash strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX ``` 如果输出中没有 `GLIBCXX_3.4.29`,则说明当前版本不足。 #### 2. 使用 Conda 安装或更新 `libstdcxx` Conda 提供了独立于系统的 C++ 运行时库版本,可以避免与系统库冲突。可以通过以下命令安装或升级: ```bash conda install -c conda-forge libstdcxx-ng ``` 此命令将确保 Conda 环境中的 `libstdc++` 版本足够新以满足需求[^3]。 #### 3. 替换目标路径下的 `libstdc++.so.6` 文件 如果某个 Conda 环境中已有高版本的 `libstdc++.so.6`(例如 `/home/dell/miniconda3/envs/metage/lib/libstdc++.so.6`),可以将其复制到出错路径替换旧版本: ```bash cp /home/dell/miniconda3/envs/metage/lib/libstdc++.so.6 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ ``` 执行前建议备份原文件: ```bash sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.bak ``` 然后替换并清理缓存: ```bash sudo ldconfig ``` #### 4. 使用软链接指定特定版本的 `libstdc++` 如果多个版本的 `libstdc++` 存在于系统中,可手动创建软链接指向所需版本: ```bash sudo ln -sf /opt/conda/envs/myenv/lib/libstdc++.so.6 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 ``` 其中 `/opt/conda/envs/myenv/lib/libstdc++.so.6` 是一个包含所需 GLIBCXX 版本的路径。 #### 5. 升级操作系统或 GCC 编译器 对于长期解决方案,考虑升级操作系统或安装更高版本的 GCC,这将带来更新的 `libstdc++` 版本。例如,在 Ubuntu 上可以使用以下命令安装最新版 GCC: ```bash sudo apt update && sudo apt install build-essential ``` ### 示例代码:检查 scipy 是否正常导入 验证修复是否成功,可通过以下 Python 脚本测试: ```python import scipy print(scipy.__version__) ``` 若无报错,则表示问题已解决。 ---
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