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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。院领导集体
中国科学院大学
上海科技大学
《中国科学院院刊》（中文版）是中国科学院主办的以战略与决策研究为主的科技综...
《科学通报》是自然科学综合性学术刊物，力求及时报道自然科学各领域具有创新性...
覆盖数学、物理、化学、生命科学、地球科学、信息科学、技术科学与天文学等学科...
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文章来源：中国个人简历网&&&&发布时间：日 13:06&&【字号：&&&&&&】
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高太多。由这两个层面，戴威认为，共享单车会是一个接近于10倍于传统2行业效率和利润率的行业。不仅如此，除了用车费，共享单车带来的大量数据，将来也会为其带来庞大的想象空间。事实上，随着定位车的逐步上线，的数据必定会越积累越多，我们是一个普惠到老百姓的产品，可能以后有几亿用户，这么大的用户量，对应带来的价值，我相信一定是存在的，戴威说。而这一愿景，与戴威长久以来的一个愿望十分契合，在第一次创业时，我就运营商宣布10月1号取消国内长途费，对未来手机会有什么帮助？现在小米有自主研发芯片能力，跟台湾半导体业者合作会有什么改变？雷军：取消长途和漫游费肯定有助于整个智能手机的进一步普及。我觉得也对网络提速降费会让老百姓有切实感受，我觉得这个举措是非常不错的。在总理讲的时候是全场掌声。我觉得最重要的是让每个人有切身体验。第二个问题是关于有芯片以后，我觉得第一个我们做芯片的目的不是降成本，其实如果我们芯片不次实现盈利？京东第一次宣布净利润为正是在2016年第二季度。-规则下，2016年2净利润为3.914亿元，3则是2.69亿元。而且截止最新一季财报，京东商城业务已经连续7个季度盈利。刘强东口中的金融、2等业务需要巨额投入是导致京东集团迟迟不能盈利的症结所在。2016年4月，京东集团旗下子公司京东到家与众包物流平台达达合并，成立新达达。京东集团将拥有新公司47%的股份并成为单一最大股东。此前，京东到�习的神奇之处，所以我觉得中国不是说大家都要做，能下围棋。其实深度学习可以做的事情很多，只是一个小的示范而已。其实我相信中国公司肯定有人可以做得比做得好，可以下围棋，但是下围棋不是最关键的。我们为什么不让它们能听、能读、能写、能做思考，能做金融，甚至将来可以写文章，这些事情都可以干。它的恐怖是用海量重复，有点像小孩学语言的时候不会讲话，到有一天他突然会讲话，他可以讲得非常流利。因为他不会讲话的时候观
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