windows 安裝 sklearn

如果是用的anacond 已經自動安裝了

如果是隻安裝了python 和pip ，要首先安裝sklearn 的依賴包:numpy+mkl 和scipy

numpy+mkl 和 scipy 可以在這個網址安裝

numpy+mkl位址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

scipy位址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

下載下傳合适的安裝包

打開下載下傳連結如下：

我們可以看到有很多版本。我們以如下版本為例

numpy‑1.19.1+mkl‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

其中 numpy‑1.19.1+mkl 是指的numpy 的版本，我們可以選擇一個比較新的版本

cp37‑cp37m‑win_amd64 是指我們電腦的資訊;這個我們要在自己電腦中檢視，找到對應自己電腦的版本

要運作如下python代碼

import pip._internal
print(pip._internal.pep425tags.get_supported())
           

結果如下

[('cp37', 'cp37m', 'win_amd64'), ('cp37', 'none', 'win_amd64'), ('py3', 'none', 'win_amd64'), ('cp37', 'none', 'any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('py37', 'none', 'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py36', 'none', 'any'), ('py35', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any'), ('py33', 'none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('py30', 'none', 'any')]
           

可以看出我的電腦對應的就是cp37‑cp37m‑win_amd64

下載下傳對應版本的numpy和scipy 即可，建議用vpn 下載下傳速度會快一點

安裝下載下傳好的安裝包

打開cmd，切換到安裝包的下載下傳路勁

我的安裝包安裝到了C:\Users\86131\Downloads

接下來終端輸入

pip install --user scipy-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install --user numpy-1.19.1+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip 安裝sklearn

終端輸入

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user scikit-learn

安裝成功:

Installing collected packages: threadpoolctl, joblib, scikit-learn
Successfully installed joblib-0.16.0 scikit-learn-0.23.1 threadpoolctl-2.1.0