Xgboost: 导入错误：没有名为 numpy.distutils.core 的模块（Ubuntu xgboost 安装）
我是 Ubuntu 的新用户，最近与 Windows 10 一起下载了 Ubuntu 14.04 桌面版。
我的 PC 配置是：4 GB RAM，64 位
我从终端使用以下命令安装了 Anaconda（从网站下载后）：
bash Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh
安装成功。
现在在我的 ubuntu 终端中，我按照http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/build.html#building -on-ubuntu-debian 上的说明进行操作
- 安装了最新的 GNU C++ 编译器 --> 成功
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
构建也很成功，我可以构建“libxgboost.so”sudo apt-get install python-setuptools（成功）cd python-packagesudo python setup.py install
5. 命令在若干行后返回错误。 错误如下：
“导入错误：没有名为 numpy.distutils.core 的模块”
任何人都可以建议如何摆脱这个错误，以便我可以安装 xgboost 吗？
第五步后的完整日志如下：
_sidvash@sidvash-HP-Pavilion-g6-Notebook-PC:~/xgboost/python-package$ sudo python setup.py install
从以下位置安装 libxgboost：['/home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so']
运行安装
运行 bdist_egg
运行 egg_info
将需求写入 xgboost.egg-info/requires.txt
编写 xgboost.egg-info/PKG-INFO
将顶级名称写入 xgboost.egg-info/top_level.txt
将dependency_links 写入xgboost.egg-info/dependency_links.txt
读取清单文件“xgboost.egg-info/SOURCES.txt”
阅读清单模板“MANIFEST.in”
警告：在目录“xgboost/include”下找不到与“_”匹配的文件
警告：在目录“xgboost/src”下找不到与“_”匹配的文件
警告：在发行版中的任何地方都找不到与“xgboost/build/_”匹配的先前包含的文件
警告：在发行版中的任何地方都找不到与“xgboost/_.o”匹配的先前包含的文件
警告：在分发中的任何地方都找不到与“_.pyo”匹配的先前包含的文件
警告：在发行版中的任何地方都找不到与“_.pyc”匹配的先前包含的文件
写入清单文件“xgboost.egg-info/SOURCES.txt”
安装库代码到 build/bdist.linux-x86_64/egg
运行 install_lib
运行 build_py
创建 build/bdist.linux-x86_64/egg
创建 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/libpath.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/VERSION -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/build-python.sh -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/__init__.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/training.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/compat.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/core.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/sklearn.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
复制 build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/plotting.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/libpath.py 到 libpath.pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/ init .py 到init .pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/training.py 到 training.pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/compat.py 到 compat.pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/core.py 到 core.pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/sklearn.py 到 sklearn.pyc
字节编译 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/plotting.py 到 plotting.pyc
安装包数据到 build/bdist.linux-x86_64/egg
运行 install_data
复制 /home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
创建 build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/PKG-INFO -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/dependency_links.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/not-zip-safe -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/requires.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
复制 xgboost.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
创建“dist/xgboost-0.4-py2.7.egg”并添加“build/bdist.linux-x86_64/egg”
删除“build/bdist.linux-x86_64/egg”（及其下的所有内容）
处理 xgboost-0.4-py2.7.egg
删除“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg”（以及它下面的所有内容）
创建 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg
将 xgboost-0.4-py2.7.egg 解压到 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
xgboost 0.4 已经是 easy-install.pth 中的活动版本
安装/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg
处理 xgboost==0.4 的依赖项
寻找 scipy
阅读https://pypi.python.org/simple/scipy/
最佳匹配：scipy 0.17.0
下载https://pypi.python.org/packages/source/s/scipy/scipy-0.17.0.zip#md5 =28a4fe29e980804db162524f10873211
处理 scipy-0.17.0.zip
写/tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/setup.cfg
运行 scipy-0.17.0/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/egg-dist-tmp-z4NE5c
回溯（最近一次调用最后一次）：
文件“setup.py”，第 39 行，在
url='https://github.com/dmlc/xgboost')
设置中的文件“/usr/lib/python2.7/distutils/core.py”，第 151 行
dist.run_commands()
文件“/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py”，第 953 行，在 run_commands 中
self.run_command(cmd)
文件“/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py”，第 972 行，在 run_command
cmd_obj.run()
运行中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py”，第 73 行
self.do_egg_install()
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py”，第 96 行，在 do_egg_install
cmd.run()
运行中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 381 行
self.easy_install(spec, not self.no_deps)
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第597行，在easy_install中
返回 self.install_item(None, spec, tmpdir, deps, True)
install_item 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 648 行
self.process_distribution(spec, dist, deps)
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第694行，在process_distribution
[要求]、self.local_index、self.easy_install
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py”，第620行，解析
dist = best[req.key] = env.best_match(req, ws, installer)
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py”，第 858 行，在 best_match 中
return self.obtain(req, installer) # 尝试下载/安装
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py”，第870行，在获取
返回安装程序（要求）
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第616行，在easy_install中
返回 self.install_item(spec, dist.location, tmpdir, deps)
install_item 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 646 行
diss = self.install_eggs（规格，下载，tmpdir）
install_eggs 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 834 行
返回 self.build_and_install(setup_script, setup_base)
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 1040 行，在 build_and_install 中
self.run_setup(setup_script, setup_base, args)
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py”，第 1025 行，在 run_setup 中
运行设置（设置脚本，参数）
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py”，第50行，在run_setup
拉姆达：执行文件（
运行中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py”，第 100 行
返回函数（）
文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py”，第52行，在
{'文件'：setup_script，'名称'：'主'}
文件“setup.py”，第 265 行，在
文件“setup.py”，第 253 行，在 setup_package 中
导入错误：没有名为 numpy.distutils`_ 的模块
sidsvash26
所有17条评论
你确定你使用的是正确的python吗？
尝试
which python
或者
readlink -f `which python`
以确定您是否正在使用 Anaconda。
brickerino
于 2016-02-12
你好，
感谢您的评论。
which python 返回以下内容：
/home/sidvash/anaconda3/bin/python
sidsvash26
于 2016-02-12
@brickerino ：我刚刚在描述中的第 5 步之后更新了完整日志。 请看看这是否有帮助。
sidsvash26
于 2016-02-12
该消息显示您没有 numpy，请检查您的 PYTHON_PATH 是否指向 anaconda 包路径。 另外，如果还没有，请确保 conda install numpy
phunterlau
于 2016-02-13
@芬特劳：
我使用以下命令检查了 python_path：
python -c“导入系统；打印（系统路径）”
它返回：
['', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python35.zip', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/plat- linux'、'/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/lib-dynload'、'/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/site-packages'、'/home/sidvash/anaconda3/lib /python3.5/site-packages/Sphinx-1.3.5-py3.5.egg', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/cryptography-1.0.2-py3.5- linux-x86_64.egg', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/setuptools-19.6.2-py3.5.egg']
这对我来说看起来不错。 但是，我在我的第一篇文章中看到路径“/usr/lib/python2.7/dist-packages”出现在错误的多行中，我不确定它是否也应该出现在 python 路径中或不是。 你能提出什么建议吗？
我还运行了“conda install numpy”，它返回了以下内容：
使用 Anaconda Cloud api 站点https://api.anaconda.org
获取包元数据：....
解决封装规格：......................
环境/home/sidvash/anaconda3安装包方案：
将下载以下软件包：
| 包| 构建 |
| --- | --- |
| 车轮-0.29.0 | py35_0 82 KB |
以下软件包将被更新：
wheel: 0.26.0-py35_1 --> 0.29.0-py35_0
继续 ([y]/n)？ 是
正在获取包裹...
车轮-0.29.0-p 100% |##############################| 时间：0:00:01 50.38 kB/s
提取包...
[完成]|########################################### #####| 100%
正在取消链接包...
[完成]|########################################### #####| 100%
链接包...
[完成]|########################################### #####| 100
安装后尝试 sudo python setup.py install 但没有运气，仍然是同样的错误
sidsvash26
于 2016-02-13
好吧，你有来自系统的 python 和 anaconda，以及 python 2 3，而且你有系统的 setuptool，所以一些 env 搞砸了。 我可以建议创建一个 virtualenv 并安装 numpy scikit-learn 和 xgboost
phunterlau
于 2016-02-13
@phunterlau ：感谢您的评论。 我真的很感谢你的帮助。
我是 Ubuntu 的新手，不想再把事情搞砸了。
你能告诉我一步一步的过程吗？
我知道我可以使用以下方法创建一个 virtualenv：（不建议使用 conda 安装 virtualenv）
conda create -n <env_name> python=3.5 anaconda
然后我应该如何在这个 env 上安装 numpy scikit-learn 和 xgboost ？
我可以通过以下方式激活环境：
source activate <env_name>
我是否应该继续进行如下进一步的安装：
pip install numpy
pip install scikit-learn
对于 xgboost，我应该重复所有这些步骤吗？
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
cd python-package;
sudo python setup.py install
sidsvash26
于 2016-02-14
好的，所以我做了以下但仍然得到完全相同的错误：
conda create -n snakes python=3.5 numpy pandas scikit-learn
sidvash:~$ source activate snakes
discarding /home/sidvash/anaconda3/bin from PATH
prepending /home/sidvash/anaconda3/envs/snakes/bin to PATH
cd xgboost/python-package
sudo python setup.py install
不知什么原因，安装还是一直引用“/usr/lib/python2.7/dist-packages”
sidsvash26
于 2016-02-14
我按照以下步骤进行了整理：
- 删除我之前从 github 下载的名为“xgboost”的当前目录。
- pip 安装 xgboost
这就像一个魅力。 我之前没有尝试过，因为在 github 站点上提到您应该从 github 安装最新版本。
我在堆栈溢出上发布了这个问题，有人提出了这个建议。 这是链接：
http://stackoverflow.com/questions/35332300/importerror-no-module-named-numpy-distutils-core-ubuntu-xgboost-installation/35493714#35493714
无论如何，非常感谢您的帮助： @brickerino @phunterlau
sidsvash26
于 2016-02-20
很高兴pip install xgboost有所帮助:-)
phunterlau
于 2016-02-20
如果“pip install xgboost”对您不起作用，也可以通过执行以下操作来解决此问题
sudo -s
python setup.py install
问题是 'sudo python' 将使用系统的 Python 而不是 anacoda 的 Python。
更多细节： http :
knguyen0105
于 2016-06-11
@knguyen0105对我
ashish1302
于 2016-11-25
@knguyen0105给出错误
“/home/ashish/anaconda2/bin/../lib/libgomp.so.1：未找到版本‘GOMP_4.0’（/home/ashish/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/xgboost 需要） /./lib/libxgboost.so)”
有人可以帮忙吗？
ashish1302
于 2016-11-25
PYTHON_PATH应该返回什么？
brando90
于 2017-01-11
@knguyen0105对我来说效果很好！ 谢谢！
TiagoMHCSantana
于 2017-02-06
感谢 knguyen0105，Ubuntu 摘要，anaconda 2：
- http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html
- 须藤 -s
python setup.py 安装
代替
cd python 包； 须藤 python setup.py 安装
zebrabug
于 2017-02-14
＠knguyen0105，真的非常感谢
RSjakson
于 2017-10-30
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最有用的评论
如果“pip install xgboost”对您不起作用，也可以通过执行以下操作来解决此问题
问题是 'sudo python' 将使用系统的 Python 而不是 anacoda 的 Python。
更多细节： http :