Разница между scikit-learn и sklearn - программирование

В OS X 10.11.6 и python 2.7.10 Мне нужно импортировать из многообразия sklearn. У меня есть numpy 1.8 Orc1, scipy.13 Ob1 и scikit-learn 0.17.1. Я использовал pip для установки sklearn (0.0), но когда я пытаюсь импортировать из многообразия sklearn, я получаю следующее:

В чем разница между scikit-learn и sklearn? Также, Я не могу импортировать scikit-learn из-за ошибки синтаксиса

Ответы

Ответ 1

Вам может потребоваться переустановить numpy. Кажется, он установлен неправильно.

sklearn заключается в том, как вы вводите имя scikit-learn в python.

Кроме того, попробуйте запустить стандартные тесты в scikit-learn и проверить выход. Здесь вы найдете подробную информацию об ошибках.

Установлен ли nosetests? Попробуйте: nosetests -v sklearn. Вы вводите это значение в bash, а не в интерпретаторе python.

Ответ 2

Относительно разницы между sklearn и scikit-learn: пакет "scikit-learn" рекомендуется устанавливать с помощью pip install scikit-learn но в коде, импортированном с помощью import sklearn.

Это немного сбивает с толку, потому что вы также можете выполнить pip install sklearn и в итоге у вас будет установлен тот же пакет scikit-learn, потому что есть "фиктивный" пакет pypi sklearn, который установит scikit-learn для вас.

Из этой темы:

scikit-learn находится в install_requires файла sklearn setup.py, так что вы в конечном итоге получите установленный scikit-learn

Итак:

В конце, pip install sklearn или pip install scikit-learn - кроме надоедливого sklearn (0.0) показанного в pip list - установит последнюю доступную сборку из PyPI.