Xgboost: ImportError : aucun module nommé numpy.distutils.core (installation d'Ubuntu xgboost)

Créé le 11 févr. 2016 · 17Commentaires · Source: dmlc/xgboost

Je suis un nouvel utilisateur d'Ubuntu et j'ai récemment téléchargé la version de bureau Ubuntu 14.04 avec Windows 10.

Mes configs PC sont : 4 Go de RAM, 64 bits

J'ai installé Anaconda à l'aide de la commande suivante à partir du terminal (après téléchargement depuis le site Web) :
bash Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh

L'installation a réussi.

Maintenant, dans mon terminal ubuntu, j'ai suivi les étapes indiquées sur

Installé un compilateur GNU C++ récent --> réussi
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
La construction a également été un succès et j'ai pu construire 'libxgboost.so'
sudo apt-get install python-setuptools (Réussi)
cd python-package
sudo python setup.py install

La commande 5. renvoie une erreur après un certain nombre de lignes. L'erreur est la suivante :

'ImportError : aucun module nommé numpy.distutils.core'

Quelqu'un peut-il suggérer comment se débarrasser de cette erreur afin que je puisse installer xgboost ?

Le journal complet après l'étape 5. est le suivant :

_sidvash@sidvash-HP-Pavilion-g6-Notebook-PC:~/xgboost/python-package$ sudo python setup.py install
Installez libxgboost à partir de : ['/home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so']
installation en cours
exécuter bdist_egg
en cours d'exécution egg_info
écrire les exigences sur xgboost.egg-info/requires.txt
écrire xgboost.egg-info/PKG-INFO
écrire des noms de niveau supérieur dans xgboost.egg-info/top_level.txt
écrire des liens de dépendance dans xgboost.egg-info/dependency_links.txt
lecture du fichier manifeste 'xgboost.egg-info/SOURCES.txt'
lecture du modèle de manifeste 'MANIFEST.in'
avertissement : aucun fichier correspondant à '_' trouvé dans le répertoire 'xgboost/include'
avertissement : aucun fichier correspondant à '_' trouvé dans le répertoire 'xgboost/src'
avertissement : aucun fichier précédemment inclus correspondant à « xgboost/build/_ » n'a été trouvé dans la distribution
avertissement : aucun fichier précédemment inclus correspondant à 'xgboost/_.o' trouvé n'importe où dans la distribution
avertissement : aucun fichier précédemment inclus correspondant à '_.pyo' trouvé n'importe où dans la distribution
avertissement : aucun fichier précédemment inclus correspondant à '_.pyc' n'a été trouvé dans la distribution
écriture du fichier manifeste 'xgboost.egg-info/SOURCES.txt'
installer le code de la bibliothèque sur build/bdist.linux-x86_64/egg
exécuter install_lib
exécuter build_py
création de build/bdist.linux-x86_64/egg
création de build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/libpath.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/VERSION -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/build-python.sh -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/__init__.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/training.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/compat.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/core.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/sklearn.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
copier build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/plotting.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/libpath.py vers libpath.pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/ init .py pour init .pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/training.py vers training.pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/compat.py vers compat.pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/core.py vers core.pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/sklearn.py vers sklearn.pyc
compilation d'octets build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/plotting.py vers plotting.pyc
installer les données du package sur build/bdist.linux-x86_64/egg
exécuter install_data
copier /home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
création de build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/PKG-INFO -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/dependency_links.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/not-zip-safe -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/requires.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copier xgboost.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
créer 'dist/xgboost-0.4-py2.7.egg' et y ajouter 'build/bdist.linux-x86_64/egg'
suppression de 'build/bdist.linux-x86_64/egg' (et tout ce qui se trouve en dessous)
Traitement de xgboost-0.4-py2.7.egg
suppression de '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg' (et tout ce qui se trouve en dessous)
création de /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg
Extraction de xgboost-0.4-py2.7.egg dans /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
xgboost 0.4 est déjà la version active dans easy-install.pth

Installé /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg
Traitement des dépendances pour xgboost==0.4
Recherche scipy
Lecture https://pypi.python.org/simple/scipy/
Meilleure correspondance : scipy 0.17.0
Téléchargement https://pypi.python.org/packages/source/s/scipy/scipy-0.17.0.zip#md5 =28a4fe29e980804db162524f10873211
Traitement scipy-0.17.0.zip
Écriture de /tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/setup.cfg
Exécuter scipy-0.17.0/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/egg-dist-tmp-z4NE5c
Traceback (appel le plus récent en dernier) :
Fichier "setup.py", ligne 39, dans
url='https://github.com/dmlc/xgboost')
Fichier "/usr/lib/python2.7/distutils/core.py", ligne 151, dans setup
dist.run_commands()
Fichier "/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py", ligne 953, dans run_commands
self.run_command(cmd)
Fichier "/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py", ligne 972, dans run_command
cmd_obj.run()
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py", ligne 73, en cours d'exécution
self.do_egg_install()
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py", ligne 96, dans do_egg_install
cmd.run()
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 381, en cours d'exécution
self.easy_install(spec, pas self.no_deps)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 597, dans easy_install
return self.install_item(None, spec, tmpdir, deps, True)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 648, dans install_item
self.process_distribution(spec, dist, deps)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 694, dans process_distribution
[exigence], self.local_index, self.easy_install
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", ligne 620, en résolution
dist = best[req.key] = env.best_match(req, ws, installateur)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", ligne 858, dans best_match
return self.obtain(req, installer) # essayez de télécharger/installer
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", ligne 870, dans get
retourner l'installateur (exigence)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 616, dans easy_install
return self.install_item(spec, dist.location, tmpdir, deps)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 646, dans install_item
dists = self.install_eggs(spec, download, tmpdir)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 834, dans install_eggs
return self.build_and_install(setup_script, setup_base)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 1040, dans build_and_install
self.run_setup(setup_script, setup_base, args)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", ligne 1025, dans run_setup
run_setup(setup_script, arguments)
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", ligne 50, dans run_setup
lambda : execfile(
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", ligne 100, en cours d'exécution
retour func()
Fichier "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", ligne 52, dans
{' file ':setup_script, ' name ':' main '}
Fichier "setup.py", ligne 265, dans

Fichier "setup.py", ligne 253, dans setup_package

ImportError : aucun module nommé numpy.distutils`_

Source

sidsvash26

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Commentaire le plus utile

Si 'pip install xgboost' ne fonctionne pas pour vous, ce problème peut également être résolu en faisant

sudo -s
python setup.py install

Le problème est que 'sudo python' utilisera le Python du système au lieu du python d'anacoda.

Plus de détails : http://stackoverflow.com/questions/30626160/anaconda-python-not-available-from-sudo

knguyen0105 le 11 juin 2016

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Tous les 17 commentaires

Êtes-vous sûr d'utiliser le bon python?

Essayer

which python

readlink -f `which python`

pour déterminer si vous utilisez Anaconda ou non.

brickerino le 12 févr. 2016

Salut,

Merci d'avoir commenté.

quel python renvoie ce qui suit :
/home/sidvash/anaconda3/bin/python

sidsvash26 le 12 févr. 2016

@brickerino : Je viens de mettre à jour le journal complet après l'étape 5 de la description. S'il vous plaît voir si cela aide.

sidsvash26 le 12 févr. 2016

Le message indique que vous n'avez pas numpy, veuillez vérifier si votre PYTHON_PATH pointe vers le chemin du package anaconda. Assurez-vous également que conda install numpy si ce n'est pas encore fait

phunterlau le 13 févr. 2016

@phunterlau :
J'ai vérifié le python_path à l'aide de la commande suivante :
python -c "import sys; print(sys.path)"

Il renvoie :
['', '/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']

Cela m'a l'air bien. Cependant, je vois dans mon premier post que le chemin "/usr/lib/python2.7/dist-packages" apparaît dans un certain nombre de lignes dans l'erreur et je ne sais pas si cela devrait également être là dans le chemin python ou ne pas. Pourriez-vous suggérer quelque chose ?

J'ai également exécuté "conda install numpy" qui a renvoyé ce qui suit :

Utilisation du site API d'Anaconda Cloud https://api.anaconda.org
Récupération des métadonnées du package : ....
Résoudre les spécifications du package : ......................
Plan de package pour l'installation dans l'environnement /home/sidvash/anaconda3 :

Les packages suivants seront téléchargés :

| forfait | construire |
| --- | --- |
| roue-0.29.0 | py35_0 82 Ko |

Les packages suivants seront mis à jour :

wheel: 0.26.0-py35_1 --> 0.29.0-py35_0

Continuer ([o]/n) ? oui

Récupération des paquets...
wheel-0.29.0-p 100% |################################| Heure : 0:00:01 50,38 ko/s
Extraction des paquets...
[ COMPLET ]|############################################## #####| 100%
Dissociation des packages...
[ COMPLET ]|############################################## #####| 100%
Lier des packages...
[ COMPLET ]|############################################## #####| 100

J'ai essayé l'installation de sudo python setup.py après l'installation mais pas de chance, toujours la même erreur

sidsvash26 le 13 févr. 2016

eh bien, vous avez python du système et anaconda, et python 2 3 tous les deux, et vous avez l'outil de configuration du système, donc certains env ont foiré. je peux suggérer de créer un virtualenv et d'installer numpy scikit-learn et xgboost

phunterlau le 13 févr. 2016

@phunterlau : Merci pour votre commentaire. J'apprécie vraiment votre aide.

Je suis novice sur Ubuntu et je ne veux pas gâcher davantage les choses.

Pourriez-vous s'il vous plaît me dire un processus étape par étape pour le faire?

Je sais que je peux créer un virtualenv en utilisant ce qui suit : (l'installation de virtualenv n'est pas recommandée avec conda)
conda create -n <env_name> python=3.5 anaconda

Et puis comment dois-je installer numpy scikit-learn et xgboost sur cet env ?

Je peux activer l'env en :
source activate <env_name>

Dois-je alors procéder à d'autres installations comme suit :
pip install numpy
pip install scikit-learn

Et pour xgboost, je devrais répéter toutes ces étapes ?
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
cd python-package; sudo python setup.py install

sidsvash26 le 14 févr. 2016

Bon, j'ai fait ce qui suit mais j'obtiens toujours exactement la même erreur:
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

Pour une raison quelconque, l'installation continue de faire référence à "/usr/lib/python2.7/dist-packages"

sidsvash26 le 14 févr. 2016

Je l'ai réglé en suivant les étapes ci-dessous:

Supprimez le répertoire actuel nommé "xgboost" que j'ai précédemment téléchargé à partir de github.
pip installer xgboost

Cela a fonctionné comme un charme. Je n'ai pas essayé cela plus tôt car il a été mentionné sur le site github que vous devriez installer à partir de github pour la dernière version.

J'ai posté cette question sur le débordement de la pile et quelqu'un l'a suggéré. Voici le lien:
http://stackoverflow.com/questions/35332300/importerror-no-module-named-numpy-distutils-core-ubuntu-xgboost-installation/35493714#35493714

Quoi qu'il en soit, merci beaucoup pour votre aide les gars : @brickerino @phunterlau

sidsvash26 le 20 févr. 2016

Heureux que pip install xgboost aidé :-)

phunterlau le 20 févr. 2016

Si 'pip install xgboost' ne fonctionne pas pour vous, ce problème peut également être résolu en faisant

sudo -s
python setup.py install

Le problème est que 'sudo python' utilisera le Python du système au lieu du python d'anacoda.

Plus de détails : http://stackoverflow.com/questions/30626160/anaconda-python-not-available-from-sudo

knguyen0105 le 11 juin 2016

👍55 😄9 ❤1 🎉1

@ knguyen0105 Bien a fonctionné pour moi .... merci mec .... :)

ashish1302 le 25 nov. 2016

@knguyen0105 donnant une erreur
"/home/ashish/anaconda2/bin/../lib/libgomp.so.1 : version 'GOMP_4.0' introuvable (requis par /home/ashish/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/xgboost /./lib/libxgboost.so)"

quelqu'un peut-il aider?

ashish1302 le 25 nov. 2016

qu'est-ce que PYTHON_PATH suppose de retourner ?