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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何安装scikit-learn及其依赖库skimage。通过配置Python环境、安装相关依赖包，以及使用pip命令进行安装，为用户提供了一步一步的操作指南，助力顺利完成scikit-learn的安装。

本文目录导读：

安装Python环境
安装pip
安装scikit-learn
验证安装

在数据分析与机器学习领域，scikit-learn是一个非常强大的Python库，提供了大量简单易用的算法和工具，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装scikit-learn，让读者能够快速上手使用这个库。

安装Python环境

确保您的Ubuntu系统已经安装了Python，可以使用以下命令检查：

python --version

如果系统没有安装Python，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

为了方便后续操作，建议创建一个Python虚拟环境，安装python3-venv：

sudo apt-get install python3-venv

创建一个虚拟环境并激活：

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

安装pip

pip是Python的包管理工具，用于安装Python库，在虚拟环境中，可以使用以下命令安装pip：

sudo apt-get install python3-pip

安装scikit-learn

有多种方法可以在Ubuntu上安装scikit-learn，以下是三种常用的方法：

1、使用pip安装

在虚拟环境中，使用以下命令安装scikit-learn：

pip install scikit-learn

2、使用conda安装

如果您的系统中安装了Anaconda，可以使用conda命令安装scikit-learn：

conda install scikit-learn

3、源代码编译安装

如果需要自定义scikit-learn的某些选项，可以选择从源代码编译安装，从scikit-learn的GitHub仓库克隆源代码：

git clone https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git
cd scikit-learn

安装依赖项：

sudo apt-get install -y python3-dev python3-numpy python3-scipy python3-cython python3-pandas python3-setuptools python3-wheel

编译安装：

python3 setup.py install

验证安装

安装完成后，可以使用以下命令验证scikit-learn是否安装成功：

python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"

如果输出了scikit-learn的版本号，则表示安装成功。

本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装scikit-learn的多种方法，包括使用pip、conda以及源代码编译安装，希望读者能够根据自身需求选择合适的安装方式，快速上手使用scikit-learn。

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