安装numpy+mkl

引子:

　　运行from sklearn.dataset import load_iris 时提示：　　

Traceback (most recent call last):
  File "F:/github/MiningStart/Chapter1/affinity.py", line 5, in <module>
    from sklearn.datasets import load_iris  # 鸢尾属植物
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 57, in <module>
    from .base import clone
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 9, in <module>
    from scipy import sparse
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 61, in <module>
    from numpy._distributor_init import NUMPY_MKL  # requires numpy+mkl
ImportError: cannot import name NUMPY_MKL

　　然后在pip freeze命令查看到只安装了numpy而没有mkl

　　Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.core directory.

　　于是下载重新安装numpy+mkl 

一、了解mkl：

　　Python下有很多关于机器学习的库，最常用的组合有一下四个:

　　numpy :主要用来做一些科学运算，主要是矩阵的运算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。
　　scipy：主要是一些科学工具集，信号处理工具集（如线性代数使用LAPACK库，快速傅立叶变换使用FFTPACK库）及数值计算的一些工具（常微分方程求解使用ODEPACK库，非线性方程组求解以及最小值求解等）。
　　scikit-learn：里面有很多机器学习相关的算法（如聚类算法，SVM等）。
　　matplotlib：是一个画图工具和Matlab中的画图工程类似。

二、安装

　　pip install mkl 失败

　　然后在上边的地址中下载numpy+mkl的.whl文件

　　下载了:numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

　　 然后安装的时候显示:　　

C:\Users\Plain>pip install C:\Users\Plain\Desktop\numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

　　傻乎乎的不知道为什么，然后才慢慢想通， cp35是给python3.5用的应该用cp27的。ps下载35的原因是一直以为35是最新新版本

　　下载numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl 安装成功。

C:\Users\Plain>pip install "F:\python whl collections\py27\numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl"
Processing f:\python whl collections\py27\numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
  Found existing installation: numpy 1.11.1
    Uninstalling numpy-1.11.1:
      Successfully uninstalled numpy-1.11.1
Successfully installed numpy-1.11.1+mkl

 

 

 

-------2016-7-27 22:47:03--

　　　　source:【1】python 机器学习的开发环境搭建（numpy，scipy,matplotlib）