[python] 安装numpy+scipy+matlotlib+scikit-learn及问题解决
这篇文章主要讲述如何安装Numpy、Scipy、Matlotlib、Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法。最近安装这个真是一把泪啊，各种不兼容问题和报错，希望文章对你有所帮助吧！你可能遇到的问题包括：
ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found
Microsoft Visual C++ 9.0 is required Unable to find varsall.bat
Numpy Install RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
ImportError: cannot import name __check_build
ImportError: No module named matplotlib.pyplot
一. 安装过程
最早我是使用&pip install scikit-learn&命令安装的Scikit-Learn程序，并没有注意需要安装Numpy、Scipy、Matlotlib，然后在报错&No module named Numpy&后，我接着使用PIP或者下载exe程序安装相应的包，同时也不理解安装顺序和版本的重要性。其中最终都会报错& ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块&，此时我的解决方法是：
错误：sklearn ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
重点：安装python第三方库时总会出现各种兼容问题，应该是版本问题，版本需要一致。
第一步：卸载原始版本，包括Numpy、Scipy、Matlotlib、Scikit-Learn
pip uninstall scikit-learn
pip uninstall numpy
pip uninstall scipy
pip uninstall matplotlib
第二步：不使用&pip install package&或&easy_install package&安装，或者去百度\CSDN下载exe文件，而是去到官网下载相应版本。
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn
安装过程中最重要的地方就是版本需要兼容。其中操作为64位，Python为2.7.8 64位，下载的四个whl文件如下，其中cp27表示CPython 2.7版本，cp34表示CPython 3.4，win_arm64指的是64位版本。
numpy-1.10.2-cp27-none-win_amd64.whl
scipy-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
matplotlib-1.5.0-cp27-none-win_amd64.whl
scikit_learn-0.17-cp27-none-win_amd64.whl
PS：不推荐使用&pip install numpy&安装或下载如&numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe&类似文件，地址如：
http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy
http://sourceforge.net/projects/scipy/files/Scipy
第三步：去到Python安装Scripts目录下，再使用pip install xxx.whl安装，先装Numpy\Scipy\Matlotlib包，再安装Scikit-Learn。
其中我的python安装路径&G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts&，同时四个whl文件安装核心代码：
pip install G:\numpy+scipy+matplotlib\numpy-1.10.2-cp27-none-win_amd64.whl
pip install G:\numpy+scipy+matplotlib\scikit_learn-0.17-cp27-none-win_amd64.whl
G:\&cd G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts
G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts&pip install G:\numpy+s
cipy+matplotlib\numpy-1.10.2-cp27-none-win_amd64.whl
Processing g:\numpy+scipy+matplotlib\numpy-1.10.2-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.10.2
G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts&pip install G:\numpy+s
cipy+matplotlib\matplotlib-1.5.0-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: matplotlib
Successfully installed matplotlib-1.5.0
G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts&pip install G:\numpy+s
cipy+matplotlib\scipy-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
Processing g:\numpy+scipy+matplotlib\scipy-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: scipy
Successfully installed scipy-0.16.1
G:\software\Program software\Python\python insert\Scripts&pip install G:\numpy+s
cipy+matplotlib\scikit_learn-0.17-cp27-none-win_amd64.whl
Processing g:\numpy+scipy+matplotlib\scikit_learn-0.17-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: scikit-learn
Successfully installed scikit-learn-0.17
第四步：此时配置完成，关键是Python64位版本兼容问题和Scripts目录。最后用北邮一个神人的回复结束这个安装过程：&傻孩子，用套件啊，给你介绍一个Anaconda或winpython。只能帮你到这里了！ &
二. 测试运行环境
搞了这么半天，为什么要装这些呢？给几个用例验证它的正确安装和强大吧！
Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可。Scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。
NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展，一个用python实现的科学计算包。它提供了许多高级的数值工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。
内容包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
SciPy (pronounced &Sigh Pie&) 是一个开源的数学、科学和工程计算包。它是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等等。
Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。它是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
第一个代码：斜线坐标，测试matplotlib
import matplotlib
import numpy
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
运行结果：
第二个代码：桃心程序，测试numpy和matplotlib
代码参考：Windows 下 Python easy_install 的安装 - KingsLanding
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
x, y = np.meshgrid(X, Y)
f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225
fig = plt.figure()
cs = plt.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')
plt.show()
运行结果：
第三个程序：显示Matplotlib强大绘图交互功能
代码参考：Python-Matplotlib安装及简单使用 - bery
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
(2, 3, 4, 1, 2)
ind = np.arange(N)
# the x locations for the groups
width = 0.35
# the width of the bars
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(ind, menMeans, width, color='r', yerr=menStd)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
womenStd =
(3, 5, 2, 3, 3)
rects2 = ax.bar(ind+width, womenMeans, width, color='y', yerr=womenStd)
# add some
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(ind+width)
ax.set_xticklabels( ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5') )
ax.legend( (rects1[0], rects2[0]), ('Men', 'Women') )
def autolabel(rects):
# attach some text labels
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*height, '%d'%int(height),
ha='center', va='bottom')
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)
plt.show()
运行结果：
第四个代码：矩阵数据集，测试sklearn
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
digits = datasets.load_digits()
print digits.data
运行结果：
第五个代码：计算TF-IDF词语权重，测试scikit-learn数据分析
参考代码：http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/
# coding:utf-8
__author__ = &liuxuejiang&
import jieba
import jieba.posseg as pseg
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
if __name__ == &__main__&:
corpus=[&我 来到 北京 清华大学&,
#第一类文本切词后的结果 词之间以空格隔开
&他 来到 了 网易 杭研 大厦&,
#第二类文本的切词结果
&小明 硕士 毕业 与 中国 科学院&,
#第三类文本的切词结果
&我 爱 北京 天安门&]
#第四类文本的切词结果
#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
vectorizer=CountVectorizer()
#该类会统计每个词语的tf-idf权值
transformer=TfidfTransformer()
#第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
#获取词袋模型中的所有词语
word=vectorizer.get_feature_names()
#将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
weight=tfidf.toarray()
#打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
for i in range(len(weight)):
print u&-------这里输出第&,i,u&类文本的词语tf-idf权重------&
for j in range(len(word)):
print word[j],weight[i][j]
运行结果：
三. 其他错误解决方法
这里虽然讲解几个安装时遇到的其他错误及解决方法，但作者更推荐上面的安装步骤。
在这之前，我反复的安装、卸载、升级包，其中遇到了各种错误，改了又改，百度了又谷歌。常见PIP用法如下：
* pip install numpy
--安装包numpy
* pip uninstall numpy
--卸载包numpy
* pip show --files PackageName
--查看已安装包
* pip list outdated
--查看待更新包信息
* pip install --upgrade numpy
* pip install -U PackageName
* pip search PackageName
* pip help
--显示帮助信息
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
python安装numpy时出现的错误，这个通过stackoverflow和百度也是需要python版本与numpy版本一致，解决的方法包括&pip install -U numpy&升级或下载指定版本&pip install numpy==1.8&。但这显然还涉及到更多的包，没有前面的卸载下载安装统一版本的whl靠谱。
Microsoft Visual C++ 9.0 is required(unable to find vcvarsall.bat)
因为Numpy内部矩阵运算是用C语言实现的，所以需要安装编译工具，这和电脑安装的VC++或VS2012有关，解决方法：如果已安装Visual Studio则添加环境变量VS90COMNTOOLS即可，不同的VS版本对应不同的环境变量值：
Visual Studio 2010 (VS10)设置 VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%
Visual Studio 2012 (VS11)设置 VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%
Visual Studio 2013 (VS12)设置 VS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%
但是这并没有解决，另一种方法是下载Micorsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7的包。
PS：这些问题基本解决方法使用pip升级、版本一致、重新下载相关版本exe文件再安装。2013年10月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二2012年2月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2013年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三2012年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三2011年6月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器Ubuntu下pip工具安装遇到的问题 - CSDN博客
Ubuntu下pip工具安装遇到的问题
Ubuntu 14.04.3环境下进行Python开发的时候遇到如下问题。
安装pip的时候，首先需要安装setuptools，使用命令sudo apt-get install python-setuptools进行setuptools的安装。
出现如下错误：
The following packages have unmet dependencies:
python-setuptools : Depends: python-pkg-resources (= 3.3-1ubuntu1) but 3.3-1ubuntu2 is to be installed
E: Unable to correct problems, you have held broken packages.
解决办法：
sudo apt-get install python-pkg-resources=3.3-1ubuntu1
sudo apt-get install python-setuptools
然后使用sudo easy_install pip进行pip的安装。
本文已收录于以下专栏：
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Failed building wheel for
failed with exit status 2
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1、安装pandas
sudo apt-get install python-pip
sudo pip install numpy
sudo pip install pandas
在安装numpy时...
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安装apt-get install python-pip 遇到以下问题。
一、问题描述root@ubuntu:/home/chao# apt-get install python-pip
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树
正在读取状态...
pip很方便使用起来
今天刚用，但是遇到了安装后import的时候提示找不到的问题
观察了一下
python能找的到的包都在/usr/local/lib下面
看了一下pip的log，显然它的默认是把包...
Two Methods:
You can install through Ubuntu Software Center.
Open Ubuntu Software Center and sea...
ubuntu直接安装anaconda是不能直接使用pip 的，因为pip install需要sudo权限，而sudo pip是系统自带的python的pip
这两个是不一样的。
之前还试过在~/a...
AttributeError: 'module' object has no attribute 'packaging'
这个错误实在是离谱，我前几天装python模块都好好，突然出现...
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