为什么我检查了 numpy、scikitlearn 和 scipy 的版本号却无法安装 NLTK？

我运行了代码

import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

如果我运行我的代码，我会看到以下内容：

File "sklearn/utils/murmurhash.pyx", line 1, init sklearn.utils.murmurhash ValueError：numpy.dtype 大小已更改，可能表示二进制不兼容。预期来自 C 标头的值为 96，来自 PyObject 的值为 88

我尝试创建一个新环境。我认为版本之间的兼容性存在问题。现在，我有 numpy 1.22、scipy 1.8 和 scikit-learn 1.0.2。

你遇到的错误信息 "ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility" 表明你安装的 scikit-learn 版本与你当前的 numpy 版本不兼容。

尽管你已经创建了新的环境并安装了 numpy 1.22 、 scipy 1.8 和 scikit-learn 1.0.2 ，但很可能你的环境中仍然存在旧版本的 numpy 或 scikit-learn ，导致了冲突。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 彻底清理环境 : 为了确保没有旧版本的库残留，建议你创建一个全新的虚拟环境并重新安装所有需要的库。

bash conda create -n new_env python=3.8 # 创建一个名为 new_env 的新环境，使用 Python 3.8 conda activate new_env # 激活新环境

1. 按照顺序安装库 : 安装库时，建议按照以下顺序进行，以避免版本冲突:

bash conda install numpy==1.22 # 首先安装 numpy 1.22 conda install scipy==1.8 # 然后安装 scipy 1.8 conda install scikit-learn==1.0.2 # 最后安装 scikit-learn 1.0.2 conda install nltk

1. 检查安装 : 安装完成后，进入 Python 解释器并检查库版本：

```python import numpy import scipy import sklearn import nltk

print(numpy. version ) print(scipy. version ) print(sklearn. version ) print(nltk. version ) ```

1. 测试 NLTK : 最后，运行你的 NLTK 代码，查看问题是否解决:

```python import nltk from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

# ... 其他 NLTK 代码 ... ```

如果问题仍然存在，请提供以下信息：

• 你使用的操作系统
• Python 版本
• 你是如何安装 numpy 、 scipy 、 scikit-learn 和 nltk 的 (例如，使用 conda 、 pip 还是从源码安装)

这将有助于我更好地理解问题并提供更具体的解决方案.