博客
关于我
No module named 'sklearn'
阅读量:694 次
发布时间:2019-03-17

本文共 529 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在Anaconda环境中遇到"No module named 'sklearn'"问题时,可以按照以下步骤进行解决操作:

一、重装Anaconda环境为了确保Anaconda的环境配置正确,建议首先卸载现有的sklearn模块,并通过以下命令进行环境重装:

conda remove --name anaconda --allconda install anaconda

二、通过命令行安装sklearn进入Anaconda的虚拟环境,安装相应的包:

conda install scikit-learn

成功安装后,打开Python解释器,运行以下代码验证是否解决安装问题:

import sklearnprint("Sklearn Succesfully installed")

如果运行上述代码没有报错,表明安装过程已完成。

三、通过图形界面安装(仅适用于Anaconda Pro用户)打开Anaconda Prompt,将以上命令逐步输入并执行。对于使用Anaconda Pro的用户,可以在界面右键点击进入终端,输入上述安装命令实现。

通过以上步骤,可以轻松解决"No module named 'sklearn'"问题,确保您的开发环境运行顺畅。

转载地址:http://xsfhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
查看>>
nump模块
查看>>
Nutch + solr 这个配合不错哦
查看>>
NuttX 构建系统
查看>>
NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
查看>>
NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
查看>>
NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
查看>>
NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
查看>>
Nuxt Time 使用指南
查看>>
NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
查看>>
NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
查看>>
NVelocity标签使用详解
查看>>
NVelocity标签设置缓存的解决方案
查看>>
Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
查看>>
NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
查看>>
nvidia 各种卡
查看>>
Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择,各自的配置详细与架构详细介绍,分别运用于哪些项目场景
查看>>
NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
查看>>
nvidia-htop 使用教程
查看>>
nvidia-smi 参数详解
查看>>