安装ns3.37的时候提示pip subprocess to install backend dependencies did not run successfully.

时间: 2023-05-25 15:02:38 浏览: 2062
这个错误通常是由于缺少依赖项导致的。您需要安装缺少的依赖项才能成功安装ns3.37。 首先,您可以尝试执行以下命令来安装ns3.37的所有依赖项: ``` sudo apt-get install build-essential gcc g++ python python-dev mercurial bzr cmake \ libc6-dev libc6-dev-i386 g++-multilib qt5-default qttools5-dev-tools \ libqt5svg5-dev texlive texlive-extra-utils texlive-latex-extra \ texlive-font-utils texlive-lang-portuguese dvipng doxygen unzip ``` 如果上述命令无法解决问题,则您可以尝试升级pip或重新安装pip。您可以尝试运行以下命令进行pip升级: ``` pip install --upgrade pip ``` 如果仍然存在问题,则您可以尝试重新安装pip。您可以尝试运行以下命令进行pip重新安装: ``` sudo apt-get remove python-pip sudo apt-get install python-pip ``` 如果上述命令仍然无法解决问题,请尝试使用以下命令重新安装ns3.37: ``` ./waf configure ./waf build ``` 如果您仍然无法安装ns3.37,请考虑查看相关文档或询问论坛帮助。
相关问题

ns3.37安装时出现subprocess-exited-with-error错误

这种错误通常是由于系统缺少依赖项或者ns-3源代码下载不完整导致的。需要进行以下步骤来解决这个问题: 1. 确保系统已经安装了所有ns-3的依赖项,可以使用以下命令安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential python-dev python-pygraphviz python-kiwi python-gnome2 python-rsvg python-gtk2 python-wxgtk3.0 python-lxml sudo apt-get install bzr gdb valgrind gsl-bin libgsl2 libgsl-dev libxml2 libxml2-dev libc6-dev autoconf automake libtool python-pygoocanvas ``` 2. 检查下载的ns-3源代码是否完整,可以使用以下命令重新下载: ``` wget https://www.nsnam.org/releases/ns-allinone-3.37.tar.bz2 tar xjf ns-allinone-3.37.tar.bz2 ``` 3. 如果上述步骤仍然无法解决问题,可以尝试使用ns-3的启动脚本进行安装,可以使用以下命令: ``` wget https://www.nsnam.org/releases/ns-3.37.tar.bz2 tar xjf ns-3.37.tar.bz2 cd ns-3.37/ ./waf configure ./waf build ``` 如果上述方法仍然无法解决问题,可以考虑到官网上咨询技术支持或者在社区上发布问题以获取帮助。

ns3.37下载安装

您可以按照以下步骤下载和安装ns3.37: 1. 打开ns3官网(https://www.nsnam.org/),点击“Download”进入下载页面。 2. 在下载页面中,找到ns-3.37的下载链接,点击下载。 3. 下载完成后,解压缩文件。 4. 打开终端,进入解压缩后的文件夹。 5. 输入以下命令进行配置和编译: ./waf configure ./waf 6. 等待编译完成后,输入以下命令进行安装: sudo ./waf install

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2. 某商学院在招收研究生时,以学生在大学期间的平均学分(GPA)x1与管理能力考试(GMAT)成绩x2帮助录取研究生。对申请者划归为3类。G1:录取;G2:未录取;G3:待定。表2记录了近期报考者的x1,x2值和录取情况。 表2 某商学院研究生录取情况数据 G1:录取 G2:未录取 G3:待定 序号 x1 x2 序号 x1 x2 序号 x1 x2 1 2.96 596 30 3.76 646 59 2.90 384 2 3.14 473 31 3.24 467 60 2.86 494 3 3.22 482 32 2.54 446 61 2.85 498 4 3.29 527 33 2.43 425 62 3.14 419 5 3.69 505 34 2.20 474 63 3.28 371 6 3.46 693 35 2.36 531 64 2.89 447 7 3.03 626 36 2.57 542 65 3.15 313 8 3.19 663 37 2.35 4.6 66 3.50 402 9 3.63 447 38 2.51 412 67 2.89 485 10 3.59 588 39 2.51 458 68 2.80 444 11 3.30 563 40 2.36 399 69 3.13 416 12 3.40 553 41 2.36 482 70 3.01 471 13 3.50 572 42 2.66 420 71 2.79 490 14 3.78 591 43 2.68 414 72 2.89 431 15 3.44 692 44 2.48 533 73 2.91 466 16 3.48 528 45 2.46 509 74 2.75 546 17 3.47 552 46 2.63 504 75 2.73 467 18 3.35 520 47 2.44 366 76 3.12 463 19 3.39 543 48 2.13 408 77 3.08 440 20 3.28 523 49 2.41 469 78 3.03 419 21 3.21 530 50 2.55 538 79 3.00 509 22 3.58 564 51 2.31 505 80 3.03 438 23 3.33 565 52 2.41 469 81 3.05 399 24 3.40 431 53 2.19 411 82 2.85 283 25 3.38 605 54 2.35 321 83 3.01 453 26 3.26 664 55 2.60 394 84 3.03 414 27 3.60 609 56 2.55 528 85 3.04 446 28 3.37 559 57 2.72 399 29 3.80 521 58 2.85 381 (1)在先验概率按比例分配的假定下,对待定的申请者进行Bayes判别。 (2)用回代法与交叉确认法检验判别结果。

某商学院在招收研究生时,以学生在大学期间的平均学分(GPA)x1与管理能力考试(GMAT)成绩x2帮助录取研究生。对申请者划归为3类。G1:录取;G2:未录取;G3:待定。表2记录了近期报考者的x1,x2值和录取情况。 表2 某商学院研究生录取情况数据 G1:录取 G2:未录取 G3:待定 序号 x1 x2 序号 x1 x2 序号 x1 x2 1 2.96 596 30 3.76 646 59 2.90 384 2 3.14 473 31 3.24 467 60 2.86 494 3 3.22 482 32 2.54 446 61 2.85 498 4 3.29 527 33 2.43 425 62 3.14 419 5 3.69 505 34 2.20 474 63 3.28 371 6 3.46 693 35 2.36 531 64 2.89 447 7 3.03 626 36 2.57 542 65 3.15 313 8 3.19 663 37 2.35 4.6 66 3.50 402 9 3.63 447 38 2.51 412 67 2.89 485 10 3.59 588 39 2.51 458 68 2.80 444 11 3.30 563 40 2.36 399 69 3.13 416 12 3.40 553 41 2.36 482 70 3.01 471 13 3.50 572 42 2.66 420 71 2.79 490 14 3.78 591 43 2.68 414 72 2.89 431 15 3.44 692 44 2.48 533 73 2.91 466 16 3.48 528 45 2.46 509 74 2.75 546 17 3.47 552 46 2.63 504 75 2.73 467 18 3.35 520 47 2.44 366 76 3.12 463 19 3.39 543 48 2.13 408 77 3.08 440 20 3.28 523 49 2.41 469 78 3.03 419 21 3.21 530 50 2.55 538 79 3.00 509 22 3.58 564 51 2.31 505 80 3.03 438 23 3.33 565 52 2.41 469 81 3.05 399 24 3.40 431 53 2.19 411 82 2.85 283 25 3.38 605 54 2.35 321 83 3.01 453 26 3.26 664 55 2.60 394 84 3.03 414 27 3.60 609 56 2.55 528 85 3.04 446 28 3.37 559 57 2.72 399 29 3.80 521 58 2.85 381 在先验概率按比例分配的假定下,对待定的申请者进行Bayes判别。

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