обновление изображения scikit от 0,10 до 0,13

Question 1

Я работаю над Ubuntu 16.04 с версией python 2.7.

Установленный таким образом пакет изображений Scikit равен 0,10,

Я хочу обновить его до 0,13.

Как я могу это сделать?

Question 2

У вас есть два основных варианта:

Использование conda / anaconda

Использование conda / anaconda может быть самым простым способом, если вам нужно работать с несколькими пакетами python.

Использование conda / anaconda

pip позволяет вам установить определенный пакет, а также, если хотите, выбрать, какая версия должна быть установлена.

Чтобы проверить, какая версия уже установлена, вы должны запустить:

pip search scikit-learn

В моем случае поиск возвратил много информации, часть которой:

scikit-learn (0.19.0)           - A set of python modules for machine learning and data mining
  INSTALLED: 0.17.1
  LATEST:    0.19.0

Вы можете установить последнюю версию scikit-learn, используя следующую команду:

pip install -U scikit-learn

. Чтобы установить конкретную версию пакета, вы можете использовать:

pip install -Iv scikit-learn==0.13

Официальные инструкции по установке scikit сайта Установка последней версии Scikit-learn требует:

Python (>= 2.7 or >= 3.3),
NumPy (>= 1.8.2),
SciPy (>= 0.13.3).

Если у вас уже есть рабочая установка numpy и scipy, самый простой способ установки scikit-learn - использовать pip

pip install -U scikit-learn

или conda:

conda install scikit-learn

Если вы еще не установили NumPy или SciPy, вы также можете установить их с помощью cond a или pip. При использовании pip убедитесь, что используются двоичные диски, а NumPy и SciPy не перекомпилируются из источника, что может случиться при использовании определенных конфигураций операционной системы и оборудования (например, Linux на малине Pi). Создание numpy и scipy из источника может быть сложным (особенно в Windows) и требует тщательной настройки, чтобы гарантировать, что они связаны с оптимизированной реализацией линейных алгоритмов. Вместо этого используйте сторонний дистрибутив, как описано ниже. Если вы должны установить scikit-learn и его зависимости с помощью pip, вы можете установить его как scikit-learn [alldeps]. Наиболее распространенный вариант использования этого файла - файл requirements.txt, используемый как часть процесса автоматической сборки для приложения PaaS или изображения Docker. Этот параметр не предназначен для ручной установки из командной строки.

Question 3

Question 4

У вас есть два основных варианта:

Использование conda / anaconda

Использование conda / anaconda может быть самым простым способом, если вам нужно работать с несколькими пакетами python.

Использование conda / anaconda

pip позволяет вам установить определенный пакет, а также, если хотите, выбрать, какая версия должна быть установлена.

Чтобы проверить, какая версия уже установлена, вы должны запустить:

pip search scikit-learn

В моем случае поиск возвратил много информации, часть которой:

scikit-learn (0.19.0)           - A set of python modules for machine learning and data mining
  INSTALLED: 0.17.1
  LATEST:    0.19.0

Вы можете установить последнюю версию scikit-learn, используя следующую команду:

pip install -U scikit-learn

. Чтобы установить конкретную версию пакета, вы можете использовать:

pip install -Iv scikit-learn==0.13

Официальные инструкции по установке scikit сайта Установка последней версии Scikit-learn требует:

Python (>= 2.7 or >= 3.3),
NumPy (>= 1.8.2),
SciPy (>= 0.13.3).

Если у вас уже есть рабочая установка numpy и scipy, самый простой способ установки scikit-learn - использовать pip

pip install -U scikit-learn

или conda:

conda install scikit-learn

Если вы еще не установили NumPy или SciPy, вы также можете установить их с помощью cond a или pip. При использовании pip убедитесь, что используются двоичные диски, а NumPy и SciPy не перекомпилируются из источника, что может случиться при использовании определенных конфигураций операционной системы и оборудования (например, Linux на малине Pi). Создание numpy и scipy из источника может быть сложным (особенно в Windows) и требует тщательной настройки, чтобы гарантировать, что они связаны с оптимизированной реализацией линейных алгоритмов. Вместо этого используйте сторонний дистрибутив, как описано ниже. Если вы должны установить scikit-learn и его зависимости с помощью pip, вы можете установить его как scikit-learn [alldeps]. Наиболее распространенный вариант использования этого файла - файл requirements.txt, используемый как часть процесса автоматической сборки для приложения PaaS или изображения Docker. Этот параметр не предназначен для ручной установки из командной строки.

Yaron · Answer 1 · 18 July 2018 в 06:35

У вас есть два основных варианта:

Использование conda / anaconda

Использование conda / anaconda может быть самым простым способом, если вам нужно работать с несколькими пакетами python.

Использование conda / anaconda

pip позволяет вам установить определенный пакет, а также, если хотите, выбрать, какая версия должна быть установлена.

Чтобы проверить, какая версия уже установлена, вы должны запустить:

pip search scikit-learn

В моем случае поиск возвратил много информации, часть которой:

scikit-learn (0.19.0)           - A set of python modules for machine learning and data mining
  INSTALLED: 0.17.1
  LATEST:    0.19.0

Вы можете установить последнюю версию scikit-learn, используя следующую команду:

pip install -U scikit-learn

. Чтобы установить конкретную версию пакета, вы можете использовать:

pip install -Iv scikit-learn==0.13

Официальные инструкции по установке scikit сайта Установка последней версии Scikit-learn требует:

Python (>= 2.7 or >= 3.3),
NumPy (>= 1.8.2),
SciPy (>= 0.13.3).

Если у вас уже есть рабочая установка numpy и scipy, самый простой способ установки scikit-learn - использовать pip

pip install -U scikit-learn

или conda:

conda install scikit-learn

Если вы еще не установили NumPy или SciPy, вы также можете установить их с помощью cond a или pip. При использовании pip убедитесь, что используются двоичные диски, а NumPy и SciPy не перекомпилируются из источника, что может случиться при использовании определенных конфигураций операционной системы и оборудования (например, Linux на малине Pi). Создание numpy и scipy из источника может быть сложным (особенно в Windows) и требует тщательной настройки, чтобы гарантировать, что они связаны с оптимизированной реализацией линейных алгоритмов. Вместо этого используйте сторонний дистрибутив, как описано ниже. Если вы должны установить scikit-learn и его зависимости с помощью pip, вы можете установить его как scikit-learn [alldeps]. Наиболее распространенный вариант использования этого файла - файл requirements.txt, используемый как часть процесса автоматической сборки для приложения PaaS или изображения Docker. Этот параметр не предназначен для ручной установки из командной строки.

Yaron · Answer 2 · 24 July 2018 в 18:38

У вас есть два основных варианта:

Использование conda / anaconda

Использование conda / anaconda может быть самым простым способом, если вам нужно работать с несколькими пакетами python.

Использование conda / anaconda

pip позволяет вам установить определенный пакет, а также, если хотите, выбрать, какая версия должна быть установлена.

Чтобы проверить, какая версия уже установлена, вы должны запустить:

pip search scikit-learn

В моем случае поиск возвратил много информации, часть которой:

scikit-learn (0.19.0)           - A set of python modules for machine learning and data mining
  INSTALLED: 0.17.1
  LATEST:    0.19.0

Вы можете установить последнюю версию scikit-learn, используя следующую команду:

pip install -U scikit-learn

. Чтобы установить конкретную версию пакета, вы можете использовать:

pip install -Iv scikit-learn==0.13

Официальные инструкции по установке scikit сайта Установка последней версии Scikit-learn требует:

Python (>= 2.7 or >= 3.3),
NumPy (>= 1.8.2),
SciPy (>= 0.13.3).

Если у вас уже есть рабочая установка numpy и scipy, самый простой способ установки scikit-learn - использовать pip

pip install -U scikit-learn

или conda:

conda install scikit-learn

Если вы еще не установили NumPy или SciPy, вы также можете установить их с помощью cond a или pip. При использовании pip убедитесь, что используются двоичные диски, а NumPy и SciPy не перекомпилируются из источника, что может случиться при использовании определенных конфигураций операционной системы и оборудования (например, Linux на малине Pi). Создание numpy и scipy из источника может быть сложным (особенно в Windows) и требует тщательной настройки, чтобы гарантировать, что они связаны с оптимизированной реализацией линейных алгоритмов. Вместо этого используйте сторонний дистрибутив, как описано ниже. Если вы должны установить scikit-learn и его зависимости с помощью pip, вы можете установить его как scikit-learn [alldeps]. Наиболее распространенный вариант использования этого файла - файл requirements.txt, используемый как часть процесса автоматической сборки для приложения PaaS или изображения Docker. Этот параметр не предназначен для ручной установки из командной строки.

Я попробовал установку с помощью pip, но, наконец, это приводит к ошибке, вот так: — image, 19 September 2017 в 13:27
Исключение: Traceback (последний последний вызов): File / quot; /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip/basecommand.py" ;, строка 215, в главном состоянии = self.run (опции, args) Файл & quot; /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip/commands/install.py" ;, строка 342, в префиксе запуска = options.prefix_path, File & quot; / usr / local / lib / python2. 7 / dist-packages / pip / req / req_set.py & quot ;, строка 784, в установке ** kwargs 1064, в move_wheel_files isolated = self.isolated, IOError: [Errno 13] Permission denied: '/ usr / local / lib / python2.7 / расстояние-пакеты / six.py» — image, 19 September 2017 в 13:28

обновление изображения scikit от 0,10 до 0,13

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: