Python3.9 Jupyter中scipy/sklearn架构不兼容报错求助

方案1：通过Rosetta 2运行终端，重装x86_64架构依赖 #

• 打开终端的「显示简介」，勾选「使用Rosetta打开」，重启终端
• 卸载所有可能存在架构冲突的依赖：

  pip uninstall -y scipy scikit-learn numpy
  

• 确认当前pip为x86_64版本（路径应为/usr/local/bin/pip3）：

  which pip3
  

• 重新安装适配x86_64的依赖：

  pip3 install scipy scikit-learn
  

方案2：用Conda创建纯x86_64的Python3.9环境 #

• 在Rosetta终端中安装x86_64版本的Miniconda
• 创建指定架构和Python版本的虚拟环境：

  conda create -n py39_x86 python=3.9
  

• 激活环境：

  conda activate py39_x86
  

• 安装依赖：

  conda install scipy scikit-learn
  

• 将该环境添加到Jupyter Notebook的kernel列表：

  python -m ipykernel install --user --name=py39_x86
  

• 打开Jupyter后切换到py39_x86 kernel即可使用

方案3：修复现有环境的架构一致性 #

• 检查当前Python的架构：

  file $(which python3)
  

• 检查scipy模块的架构：

  file $(python3 -c "import scipy; print(scipy.__file__)")
  

• 若两者架构不一致，彻底卸载冲突依赖：

  pip3 freeze | grep -E 'scipy|scikit-learn|numpy' | xargs pip3 uninstall -y
  

• 使用对应架构的pip重新安装（arm64用/opt/homebrew/bin/pip3，x86_64用/usr/local/bin/pip3），强制源码编译适配当前架构：

  pip3 install --no-binary :all: scipy scikit-learn
  

额外注意事项 #

• 确保Jupyter Notebook使用的kernel与安装依赖的Python环境一致，可在Jupyter的「Kernel」菜单中切换
• 避免同时混用arm64和x86_64的包管理工具（如同时使用/opt/homebrew和/usr/local的homebrew）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lakeside52