from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
得到这个错误 从sklearn.feature_extraction.text导入CountVectorizer
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn__init __。py”，第57行，在 来自.base导入克隆
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ base.py”，第12行 从.utils.fixes导入签名
第11行中的文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils__init __。py” 来自.validation import（as_float_array，
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ validation.py”，第18行，在 从..utils.fixes导入签名
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ fixes.py”，行291，在 从scipy.sparse.linalg导入lsqr作为sparse_lsqr
from .eigen import *
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ sparse \ linalg \ eigen__init __。py”，第11行，在 从.arpack import *
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ sparse \ linalg \ eigen \ arpack__init __。py”，第22行，在 从.arpack import *
文件“ C：\ Users \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ sparse \ linalg \ eigen \ arpack \ arpack.py”，第45行，在 来自。导入_arpack
ImportError：DLL加载失败：找不到指定的模块。
答案 0 :(得分：2)
根据此github问题https://github.com/hmmlearn/hmmlearn/issues/87
“解决方案是安装mkl。”
conda install mkl
在这样的情况下，一般建议是使用谷歌搜索堆栈跟踪的最后两行，通常您会发现一个github或类似的线程。
答案 1 :(得分：1)
就我而言（这是orange3使用的依赖项之一），我不得不遵循https://github.com/hmmlearn/hmmlearn/issues/87中的其他建议之一，即安装numpy+mkl：
pip install "numpy-1.15.4+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl"