每次安装单独的包时，都会有各种问题导致安装失败或者调用失败。
比如，
遇到 Exception 和 Error：
明明已经提示 Sklearn 安装成功，但是在调用时却显示：
ImportError: No module named sklearn
还有用 Numpy 的时候：
ValueError: numpy.dtype has the wrong size, try recompiling
看到大家说用虚拟环境比较好，我就也自己安了一个，果然在 virtualenv 上安装各种包都很顺利，用起来也非常顺畅，没再出现什么问题。
virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境，保持一个干净的环境。只需要通过命令创建一个虚拟环境，不用的时候通过命令退出，删除。
下面介绍一下安装方法：
安装 virtualenv
安装 virtualenvwrapper
安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等
安装 virtualenv
$ sudo pip install virtualenv
然后建立一个测试目录：
$ mkdir testvirtual
$ cd testvirtual
就可以成功创建一个虚拟环境 env1：
$ virtualenv env1
安装 virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，可以更方便地新增，删除，复制，切换虚拟环境。
运行下面命令就安装成功了，默认安装在/usr/local/bin下面：
$ sudo easy_install virtualenvwrapper
接下来创建一个文件夹，用来存放所有的虚拟环境：
$ mkdir ~/workspaces
$ cd ~/workspaces
但是在使用virtualenvwrapper之前，要运行virtualenvwrapper.sh文件，需要设置环境变量，也就是把下面两行代码写进~/.bashrc里，但是我的电脑里并没有~/.bashrc，查了一下解决办法，比如自己创建个bashrc写进去两行代码，也不管用。
export WORKON_HOME=~/workspaces
source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh
最后的办法就是，直接在命令行写，成功了：
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
接下来，创建一个或者多个虚拟环境 env1，env2：
$ mkvirtualenv env1
成功后，当前路径前面就会有(env1)
$ mkvirtualenv env2
下面是一些基本操作命令
列出虚拟环境：
$ lsvirtualenv -b
env1
env2
切换虚拟环境：
$ workon env1
查看环境里安装了哪些包：
$ lssitepackages
进入当前环境：
$ cdvirtualenv
进入当前环境的site-packages：
$ cdsitepackages
$ cdsitepackages pip
复制虚拟环境：
$ cpvirtualenv env1 env3
Copying env1 as env3...
退出虚拟环境：
$ deactivate
删除虚拟环境：
$ rmvirtualenv env2
Removing env2...
安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等
接下来安装Python的各种包，就比较顺畅了，比如安在env1上：
$ workon env1
安装numpy
pip install numpy
安装scipy
$ pip install scipy
安装matplotlib
$ pip install matplotlib
安装ipython
$ pip install ipython[all]
安装pandas
$ pip install pandas
安装Statsmodel
$ pip install statsmodel
安装scikit-learn
$ pip install scikit-learn
按照顺序全部安装成功，后续就可以在虚拟环境上做分析了。
以后每次进入虚拟环境就执行如下代码即可，
不过因为我的环境变量没有写进bashrc里，所以都要多执行两行：
$ cd ~/workspaces
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ workon env1
退出虚拟环境就用
$ deactivate
作者：不会停的蜗牛
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來源：简书
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