2017-01-16 1 views
1

내가 Windows에서 아나콘다 3, 파이썬 3를 사용하고 10 16기가바이트 RAM (64)를 다시 시작, 사망파이썬 커널 비트

C:\DATASET>conda --version 
conda 4.3.4 
C:\DATASET>python --version 
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.0.0 (64-bit)\ 

Spyder version 2.3.8 
windows 10 

나는 그것이 커널 다이와 파이썬에서 만드는 약 32000 데이터 세트의이 명령을 제공 상관없이 직접 파이썬 프로그램이 창문에서 죽는 지 확인하라. 내가 선 3 그래프를 묻는 메시지가 파이썬에 스파이더 또는 직접 그것을 실행에 상관없이 위의 코드에서

1.import matplotlib.pyplot as plt 
2.#Basic relationship between x and y axis this is not residual plot 
3.plt.scatter(X_train,Y_train,color=['red','blue']) 
4.#Residual plots are here 
5.plt.scatter(lm.predict(X_train),(lm.predict(X_train) -  
Y_train),s=40,alpha=0.5,color=['red','blue']) 
6.plt.scatter(lm.predict(X_test),(lm.predict(X_test) - Y_test),s=40,color= 
['red','blue']) 

문제없이 그려 되나 라인 5. 충돌로 실패합니다. 은 PLT의하기 matplotlib에서 충돌하고 있기 때문에 그래서 내가하고 다음은 해결해야한다고 생각 :

conda update matplotlib 

그러나 이것은이 충돌 5 번째 줄에 문제가 여전히 존재 전혀 도움이되지 않았다. 나는 5 번째로 논평했고, 그 다음 제 6의 줄과 같은 충돌 문제를 달리게했다.

다음은 CONDA 목록이 설치되어있는 패키지 :

C:DATASET>conda list 
# packages in environment at C:\Anaconda3: 
# 
alabaster     0.7.7     py35_0 
anaconda     4.0.0    np110py35_0 
anaconda-client   1.4.0     py35_0 
anaconda-navigator  1.1.0     py35_0 
argcomplete    1.0.0     py35_1 
astropy     1.1.2    np110py35_0 
babel      2.2.0     py35_0 
beautifulsoup4   4.4.1     py35_0 
bitarray     0.8.1     py35_1 
blaze      0.9.1     py35_0 
bokeh      0.11.1     py35_0 
boto      2.39.0     py35_0 
bottleneck    1.0.0    np110py35_0 
bzip2      1.0.6     vc14_2 [vc14] 
cffi      1.5.2     py35_0 
chest      0.2.3     py35_0 
cloudpickle    0.1.1     py35_0 
clyent     1.2.1     py35_0 
colorama     0.3.7     py35_0 
comtypes     1.1.2     py35_0 
conda      4.3.4     py35_0 
conda-build    1.20.0     py35_0 
conda-env     2.6.0       0 
conda-manager    0.3.1     py35_0 
configobj     5.0.6     py35_0 
console_shortcut   0.1.1     py35_1 
cryptography    1.4      py35_0 
curl      7.45.0     vc14_1 [vc14] 
cycler     0.10.0     py35_0 
cython     0.23.4     py35_0 
cytoolz     0.7.5     py35_0 
dask      0.8.1     py35_0 
datashape     0.5.1     py35_0 
decorator     4.0.9     py35_0 
dill      0.2.4     py35_0 
docutils     0.12      py35_1 
dynd-python    0.7.2     py35_0 
et_xmlfile    1.0.1     py35_0 
fastcache     1.0.2     py35_0 
flask      0.10.1     py35_1 
flask-cors    2.1.2     py35_0 
freetype     2.5.5     vc14_0 [vc14] 
gevent     1.1.0     py35_0 
greenlet     0.4.9     py35_0 
h5py      2.5.0    np110py35_4 
hdf5      1.8.15.1     vc14_4 [vc14] 
heapdict     1.0.0     py35_0 
icu      57.1      vc14_0 [vc14] 
idna      2.0      py35_0 
ipykernel     4.3.1     py35_0 
ipython     4.1.2     py35_1 
ipython_genutils   0.1.0     py35_0 
ipywidgets    4.1.1     py35_0 
itsdangerous    0.24      py35_0 
jdcal      1.2      py35_0 
jedi      0.9.0     py35_0 
jinja2     2.8      py35_0 
jpeg      8d      vc14_0 [vc14] 
jsonschema    2.4.0     py35_0 
jupyter     1.0.0     py35_2 
jupyter_client   4.2.2     py35_0 
jupyter_console   4.1.1     py35_0 
jupyter_core    4.1.0     py35_0 
libdynd     0.7.2       0 
libpng     1.6.27     vc14_0 [vc14] 
libsodium     1.0.3       0 
libtiff     4.0.6     vc14_1 [vc14] 
llvmlite     0.9.0     py35_0 
locket     0.2.0     py35_0 
lxml      3.6.0     py35_0 
markupsafe    0.23      py35_1 
matplotlib    1.5.3    np111p y35_1 
menuinst     1.3.2     py35_0 
mistune     0.7.2     py35_0 
mkl      2017.0.1      0 
mkl-service    1.1.2     py35_2 
mpmath     0.19      py35_0 
multipledispatch   0.4.8     py35_0 
nbconvert     4.1.0     py35_0 
nbformat     4.0.1     py35_0 
networkx     1.11      py35_0 
nltk      3.2      py35_0 
nose      1.3.7     py35_0 
notebook     4.1.0     py35_2 
numba      0.24.0    np110py35_0 
numexpr     2.6.1    np111py35_2 
numpy      1.11.3     py35_0 
odo      0.4.2     py35_0 
openpyxl     2.3.2     py35_0 
openssl     1.0.2g     vc14_0 [vc14] 
pandas     0.18.0    np110py35_0 
partd      0.3.2     py35_1 
path.py     8.1.2     py35_1 
patsy      0.4.0    np110py35_0 
pep8      1.7.0     py35_0 
pickleshare    0.5      py35_0 
pillow     3.1.1     py35_0 
pip      8.1.1     py35_1 
pip      9.0.1      <pip> 
ply      3.8      py35_0 
psutil     4.1.0     py35_0 
py      1.4.31     py35_0 
pyasn1     0.1.9     py35_0 
pycosat     0.6.1     py35_0 
pycparser     2.14      py35_0 
pycrypto     2.6.1     py35_3 
pyflakes     1.1.0     py35_0 
pygments     2.1.1     py35_0 
pymongo     3.4.0      <pip> 
pyopenssl     16.2.0     py35_0 
pyparsing     2.0.3     py35_0 
pyqt      5.6.0     py35_1 
pyreadline    2.1      py35_0 
pytables     3.2.2    np110py35_2 
pytest     2.8.5     py35_0 
python     3.5.2       0 
python-dateutil   2.5.1     py35_0 
pytz      2016.2     py35_0 
pywin32     220      py35_1 
pyyaml     3.11      py35_3 
pyzmq      15.2.0     py35_0 
qt      5.6.2     vc14_0 [vc14] 
qtawesome     0.3.2     py35_0 
qtconsole     4.2.0     py35_1 
qtpy      1.0      py35_0 
requests     2.12.4     py35_0 
rope      0.9.4     py35_1 
ruamel_yaml    0.11.14     py35_1 
scikit-image    0.12.3    np110py35_0 
scikit-learn    0.18.1    np111py35_1 
scipy      0.18.1    np111py35_1 
seaborn     0.7.1      <pip> 
setuptools    20.3      py35_0 
simplegeneric    0.8.1     py35_0 
singledispatch   3.4.0.3     py35_0 
sip      4.18      py35_0 
six      1.10.0     py35_0 
snowballstemmer   1.2.1     py35_0 
sockjs-tornado   1.0.1     py35_0 
sphinx     1.3.5     py35_0 
sphinx_rtd_theme   0.1.9     py35_0 
spyder     2.3.8     py35_1 
sqlalchemy    1.0.12     py35_0 
statsmodels    0.6.1    np110py35_0 
sympy      1.0      py35_0 
tk      8.5.18     vc14_0 [vc14] 
toolz      0.7.4     py35_0 
tornado     4.3      py35_0 
traitlets     4.2.1     py35_0 
unicodecsv    0.14.1     py35_0 
vboxapi     1.0      <pip> 
vs2015_runtime   14.00.23026.0     0 
werkzeug     0.11.4     py35_0 
wheel      0.29.0     py35_0 
xlrd      0.9.4     py35_0 
xlsxwriter    0.8.4     py35_0 
xlwings     0.7.0     py35_0 
xlwt      1.0.0     py35_0 
zlib      1.2.8     vc14_2 [vc14] 

위의 패키지는 갈등의 조짐이나 다른 문제를주는? 내가 여기에 붙어있어 어떤 제안을주십시오. 위의

업데이트 실험 :

xt=lm.predict(X_train) 
xytrain=xt-Y_train 
**plt.scatter(xt,xytrain)** 

**Kernel died, restarting** 

**Kernel died, restarting** 

내가 대신 아마 사전에 계산하고 도울 수있는 함수에 변수를 넣어 산란 기능 무거운을 생각하지만

이상 볼 수없는 커널은 추락하지

답변

2

필자의 경우 솔루션은 CUDA 개발 도구와 MS Visual Studio Community 2015의 업데이트를 복원 한 것입니다.

관련 문제