Xgboost: ImportError: numpy.distutils.core라는 모듈이 없습니다(Ubuntu xgboost 설치)

에 만든 2016년 02월 11일 · 17코멘트 · 출처: dmlc/xgboost

저는 Ubuntu의 새로운 사용자이며 최근에 Windows 10과 함께 Ubuntu 14.04 데스크탑 버전을 다운로드했습니다.

내 PC 구성: 4GB RAM, 64비트

터미널에서 다음 명령을 사용하여 Anaconda를 설치했습니다(웹사이트에서 다운로드한 후).
bash Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh

설치에 성공했습니다.

이제 내 우분투 터미널에서 http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/build.html#building -on-ubuntu-debian 지침에 따라 단계를 따랐습니다.

최근 GNU C++ 컴파일러 설치 -->성공
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
빌드도 성공했고 'libxgboost.so'를 빌드할 수 있었습니다.
sudo apt-get install python-setuptools (성공)
cd python-package
sudo python setup.py install

5. 명령은 여러 줄 뒤에 오류를 반환합니다. 오류는 다음과 같습니다.

'가져오기 오류: numpy.distutils.core라는 모듈이 없습니다'

누구든지 xgboost를 설치할 수 있도록 이 오류를 제거하는 방법을 제안할 수 있습니까?

5단계 이후의 전체 로그는 다음과 같습니다.

_sidvash@sidvash-HP-Pavilion-g6-Notebook-PC:~/xgboost/python-package$ sudo python setup.py 설치
['/home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so']에서 libxgboost를 설치합니다.
설치 실행
실행 bdist_egg
실행 중인 egg_info
xgboost.egg-info/requires.txt에 요구사항 쓰기
xgboost.egg-info/PKG-INFO 쓰기
xgboost.egg-info/top_level.txt에 최상위 이름 쓰기
xgboost.egg-info/dependency_links.txt에 dependency_links 쓰기
매니페스트 파일 'xgboost.egg-info/SOURCES.txt' 읽기
매니페스트 템플릿 'MANIFEST.in' 읽기
경고: 'xgboost/include' 디렉토리에서 '_'와 일치하는 파일을 찾을 수 없습니다.
경고: 'xgboost/src' 디렉토리에서 '_'와 일치하는 파일을 찾을 수 없습니다.
경고: 배포판에서 'xgboost/build/_'와 일치하는 이전에 포함된 파일을 찾을 수 없습니다.
경고: 배포판에서 'xgboost/_.o'와 일치하는 이전에 포함된 파일을 찾을 수 없습니다.
경고: 배포판에서 '_.pyo'와 일치하는 이전에 포함된 파일을 찾을 수 없습니다.
경고: 배포판에서 '_.pyc'와 일치하는 이전에 포함된 파일을 찾을 수 없습니다.
매니페스트 파일 'xgboost.egg-info/SOURCES.txt' 작성 중
build/bdist.linux-x86_64/egg에 라이브러리 코드 설치
install_lib 실행
build_py 실행 중
build/bdist.linux-x86_64/egg 생성
build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 만들기
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/libpath.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/VERSION 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/build-python.sh -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/__init__.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/training.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/compat.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/core.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/sklearn.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost 복사
build/lib.linux-x86_64-2.7/xgboost/plotting.py 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/libpath.py to libpath.pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/ init .py to init .pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/training.py to training.pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/compat.py to compat.pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/core.py to core.pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/sklearn.py to sklearn.pyc
바이트 컴파일 build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost/plotting.py to plotting.pyc
build/bdist.linux-x86_64/egg에 패키지 데이터 설치
install_data 실행 중
복사 /home/sidvash/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so -> build/bdist.linux-x86_64/egg/xgboost
빌드/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO 생성
xgboost.egg-info/PKG-INFO 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
xgboost.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO 복사
xgboost.egg-info/dependency_links.txt 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
xgboost.egg-info/not-zip-safe 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
xgboost.egg-info/requires.txt 복사 -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
xgboost.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO 복사
'dist/xgboost-0.4-py2.7.egg' 생성 및 'build/bdist.linux-x86_64/egg' 추가
'build/bdist.linux-x86_64/egg'(및 그 아래의 모든 것) 제거
xgboost-0.4-py2.7.egg 처리
'/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg'(및 그 아래의 모든 것) 제거
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg 생성
xgboost-0.4-py2.7.egg를 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages로 추출
xgboost 0.4는 easy-install.pth에서 이미 활성 버전입니다.

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/xgboost-0.4-py2.7.egg 설치
xgboost==0.4에 대한 처리 종속성
scipy를 검색하다
읽기 https://pypi.python.org/simple/scipy/
베스트 매치: scipy 0.17.0
다운로드 https://pypi.python.org/packages/source/s/scipy/scipy-0.17.0.zip#md5 =28a4fe29e980804db162524f10873211
scipy-0.17.0.zip 처리 중
/tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/setup.cfg 쓰기
scipy-0.17.0/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-2YPTnH/scipy-0.17.0/egg-dist-tmp-z4NE5c 실행
역추적(가장 최근 호출 마지막):
파일 "setup.py", 39행,
url='https://github.com/dmlc/xgboost')
설정에서 파일 "/usr/lib/python2.7/distutils/core.py", 151행
dist.run_commands()
run_commands에서 파일 "/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py", 라인 953
self.run_command(cmd)
run_command에서 파일 "/usr/lib/python2.7/distutils/dist.py", 972행
cmd_obj.run()
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py", 73행, 실행 중
self.do_eg_install()
do_egg_install의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/install.py", 96행
cmd.run()
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 라인 381, 실행 중
self.easy_install(스펙, self.no_deps 아님)
easy_install에서 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 597행
return self.install_item(없음, 사양, tmpdir, deps, True)
install_item의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 648행
self.process_distribution(사양, dist, deps)
process_distribution의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 694행
[요구사항], self.local_index, self.easy_install
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", 620행, 확인 중
dist = best[req.key] = env.best_match(req, ws, 설치 프로그램)
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", 858행, best_match
return self.obtain(req, installer) # 다운로드/설치 시도
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", 라인 870, 획득
반환 설치 프로그램(요구 사항)
easy_install에서 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 616행
반환 self.install_item(spec, dist.location, tmpdir, deps)
install_item의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 646행
dists = self.install_eggs(사양, 다운로드, tmpdir)
install_eggs의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 834행
self.build_and_install(setup_script, setup_base) 반환
build_and_install의 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 1040행
self.run_setup(setup_script, setup_base, args)
run_setup에서 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/command/easy_install.py", 라인 1025
run_setup(setup_script, args)
run_setup에서 파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", 50행
람다: execfile(
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", 100행, 실행 중
반환 함수()
파일 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/setuptools/sandbox.py", 52행,
{' 파일 ':setup_script, ' 이름 ':' 메인 '}
파일 "setup.py", 265행,

setup_package의 파일 "setup.py", 253행

ImportError: numpy.distutils`_라는 모듈이 없습니다.

출처

sidsvash26

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가장 유용한 댓글

'pip install xgboost'가 작동하지 않으면 다음을 수행하여 이 문제를 해결할 수도 있습니다.

sudo -s
python setup.py install

문제는 'sudo python'이 anacoda의 python 대신 시스템의 Python을 사용한다는 것입니다.

자세한 내용: http://stackoverflow.com/questions/30626160/anaconda-python-not-available-from-sudo

knguyen0105 에 2016년 06월 11일

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모든 17 댓글

올바른 파이썬을 사용하고 있습니까?

노력하다

which python

또는

readlink -f `which python`

Anaconda를 사용 중인지 여부를 확인합니다.

brickerino 에 2016년 02월 12일

안녕하세요,

댓글 주셔서 감사합니다.

어떤 파이썬이 다음을 반환합니다:
/home/sidvash/anaconda3/bin/python

sidsvash26 에 2016년 02월 12일

@brickerino : 설명의 5단계 이후에 전체 로그를 방금 업데이트했습니다. 도움이 되는지 확인하세요.

sidsvash26 에 2016년 02월 12일

메시지는 numpy가 없다는 것을 보여줍니다. PYTHON_PATH가 아나콘다 패키지 경로를 가리키는지 확인하십시오. 또한 아직 설치되지 않은 경우 conda가 numpy를 설치해야 합니다.

phunterlau 에 2016년 02월 13일

@phunterlau :
다음 명령을 사용하여 python_path를 확인했습니다.
python -c "시스템 가져오기; 인쇄(sys.path)"

다음을 반환합니다 .
['', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python35.zip', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5', '/home/sidvash/anaconda3/lib/python3.5/plat- 리눅스', '/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']

이것은 나에게 괜찮아 보인다. 그러나 첫 번째 게시물에서 "/usr/lib/python2.7/dist-packages" 경로가 오류의 여러 줄에 나타나는 것을 보았고 이것이 파이썬 경로에도 있어야 하는지 확실하지 않습니다. 아니다. 당신은 무엇이든 제안할 수 있습니까?

나는 또한 다음 을

Anaconda Cloud API 사이트 사용 https://api.anaconda.org
패키지 메타데이터를 가져오는 중: ....
패키지 사양 해결: ...........................
/home/sidvash/anaconda3 환경에 설치하기 위한 패키지 계획:

다음 패키지가 다운로드됩니다.

| 패키지 | 빌드 |
| --- | --- |
| 휠-0.29.0 | py35_0 82KB |

다음 패키지가 업데이트됩니다.

wheel: 0.26.0-py35_1 --> 0.29.0-py35_0

계속([y]/n)? 와이

패키지를 가져오는 중...
휠-0.29.0-p 100% |#################################| 시간: 0:00:01 50.38kB/s
패키지 추출 중...
[ 완료 ]|############################################### #####| 100%
패키지 연결 해제 중...
[ 완료 ]|############################################### #####| 100%
패키지 연결 중...
[ 완료 ]|############################################### #####| 100

이것을 설치한 후 sudo python setup.py install 을 시도했지만 운이 없었지만 여전히 동일한 오류

sidsvash26 에 2016년 02월 13일

글쎄, 당신은 시스템과 아나콘다의 파이썬과 파이썬 2 3 둘 다 있고 시스템의 setuptool이 있어서 일부 환경이 엉망이 되었습니다. virtualenv를 만들고 numpy scikit-learn 및 xgboost를 설치하는 것이 좋습니다.

phunterlau 에 2016년 02월 13일

@phunterlau : 귀하의 의견에 감사드립니다. 도움을 주셔서 정말 감사합니다.

저는 Ubuntu의 초보자이며 더 이상 일을 엉망으로 만들고 싶지 않습니다.

이 작업을 수행하는 단계별 프로세스를 알려주시겠습니까?

다음을 사용하여 virtualenv를 만들 수 있다는 것을 알고 있습니다. (conda에서는 virtualenv를 설치하지 않는 것이 좋습니다.)
conda create -n <env_name> python=3.5 anaconda

그런 다음 이 환경에 numpy scikit-learn 및 xgboost를 어떻게 설치해야 합니까?

다음을 통해 환경을 활성화할 수 있습니다.
source activate <env_name>

다음과 같이 추가 설치를 진행해야 합니다.
pip install numpy
pip install scikit-learn

xgboost의 경우 이 모든 단계를 반복해야 합니까?
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4
cd python-package; sudo python setup.py install

sidsvash26 에 2016년 02월 14일

좋아, 그래서 나는 다음을 수행했지만 여전히 똑같은 오류가 발생합니다.
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

어떤 이유로 설치가 계속 "/usr/lib/python2.7/dist-packages"를 참조합니다.

sidsvash26 에 2016년 02월 14일

아래 단계에 따라 정리했습니다.

이전에 github에서 다운로드한 "xgboost"라는 현재 디렉토리를 제거합니다.
핍 설치 xgboost

이것은 매력처럼 작동했습니다. github 사이트에서 최신 버전을 설치하려면 github에서 설치해야 한다고 언급했기 때문에 이전에 시도하지 않았습니다.

나는 이 질문을 스택 오버플로에 게시했고 누군가가 이것을 제안했습니다. 링크는 다음과 같습니다.
http://stackoverflow.com/questions/35332300/importerror-no-module-named-numpy-distutils-core-ubuntu-xgboost-installation/35493714#35493714

어쨌든 도움을 주셔서 감사합니다. @brickerino @phunterlau

sidsvash26 에 2016년 02월 20일

pip install xgboost 도움이 되었다니 다행입니다 :-)

phunterlau 에 2016년 02월 20일

'pip install xgboost'가 작동하지 않으면 다음을 수행하여 이 문제를 해결할 수도 있습니다.

sudo -s
python setup.py install

문제는 'sudo python'이 anacoda의 python 대신 시스템의 Python을 사용한다는 것입니다.

자세한 내용: http://stackoverflow.com/questions/30626160/anaconda-python-not-available-from-sudo

knguyen0105 에 2016년 06월 11일

👍55 😄9 ❤1 🎉1

@knguyen0105 수고하셨습니다 ....고마워요....:)

ashish1302 에 2016년 11월 25일

@knguyen0105 오류 발생
"/home/ashish/anaconda2/bin/../lib/libgomp.so.1: 버전 `GOMP_4.0'을(를) 찾을 수 없음(/home/ashish/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/xgboost에서 필요) //lib/libxgboost.so)"

아무도 도울 수 있습니까?

ashish1302 에 2016년 11월 25일

PYTHON_PATH 은(는) 무엇을 반환할까요?