安装scikit-learn显示Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [21 lines of output]

在安装 `scikit-learn` 时出现 `'Preparing metadata (pyproject.toml) ... error'` 错误，通常与 Python 环境、依赖版本或构建工具不兼容有关。以下是几种可能的解决方法： ### 方法一：升级 pip 和 setuptools 确保使用的 `pip` 和 `setuptools` 是最新版本，因为旧版本可能无法正确处理基于 `pyproject.toml` 的项目配置。 ```bash python -m pip install --upgrade pip setuptools ``` ### 方法二：使用特定镜像源安装如果网络连接较慢或者默认源不稳定，可以尝试使用国内镜像源进行安装。例如，使用阿里云镜像： ```bash pip install scikit-learn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com ``` 该方式能有效避免因下载速度慢或网络不稳定导致的安装失败问题[^1]。 ### 方法三：清理缓存并重新安装有时缓存文件可能导致安装失败，建议清除 pip 缓存后再次尝试安装： ```bash pip cache purge pip install scikit-learn ``` ### 方法四：指定安装 wheel 文件如果直接通过 pip 安装失败，可以手动下载对应的 `.whl` 文件进行安装。前往 [PyPI](https://pypi.org/project/scikit-learn/#files) 下载适用于当前 Python 版本和操作系统的 wheel 文件，然后使用以下命令安装： ```bash pip install scikit_learn-<version>-cp<python_version>-cp<python_version>-win_amd64.whl ``` ### 方法五：检查环境兼容性某些情况下，错误可能源于与其他库（如 `numpy` 或 `tensorflow`）的版本冲突。建议检查相关依赖是否满足要求，并根据需要调整版本。例如，可以通过以下命令查看当前 `numpy` 版本： ```bash pip show numpy ``` 如果发现版本不兼容，可以尝试降级或升级到合适版本： ```bash pip install numpy==<compatible_version> ``` 这有助于解决由于依赖版本不匹配引起的安装问题[^3]。 ### 方法六：启用调试模式获取更多信息运行 pip 命令时添加 `-v` 参数以获取更详细的错误日志，帮助定位具体问题： ```bash pip install scikit-learn -v ``` ### 方法七：使用虚拟环境为了避免全局环境中的依赖冲突，建议使用虚拟环境进行安装。创建并激活虚拟环境后，再尝试安装 `scikit-learn`： ```bash python -m venv env source env/bin/activate # Linux/MacOS env\Scripts\activate # Windows pip install scikit-learn ``` ### 方法八：检查编译工具链对于某些平台（如 Windows），如果系统缺少必要的编译工具链（如 Microsoft Visual Studio），也可能导致安装失败。请确保已安装合适的开发工具包，例如 Visual C++ Build Tools[^4]。 ---

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