Cómo crear un entorno virtual de sklearn en anaconda
¿Por qué deberíamos usar sklearn?
scikit-learn es una herramienta de aprendizaje automático basada en el lenguaje Python
- Herramientas de análisis y minería de datos simples y eficientes
- Se puede reutilizar en varios entornos.
- Construido sobre NumPy, SciPy y matplotlib
- Licencia BSD de código abierto, disponible comercialmente
- En resumen, es conveniente de usar, algunosLos modelos y los datos se pueden llamar directamente¡Estudiar es fácil!
Por que elegimos anaconda
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Anaconda es una distribución de Python, que incluye Python y muchas bibliotecas de software comunes, y un administrador de paquetes conda. Se incluyen bibliotecas informáticas científicas comunes, lo que facilita la instalación que la instalación normal de Python.
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Anaconda es una versión de Python que se centra en el análisis de datos, incluidos más de 190 paquetes científicos y sus dependencias, como conda y Python.
Las ventajas de Anaconda se pueden resumir en ocho palabras:Ahorre tiempo, preocupaciones y herramienta de análisis.
Hay muchas descargas de anaconda en Internet.
Crea un entorno virtual sklearn
¡Entonces comencemos a crear un entorno virtual sklearn en sklearn ahora!
Cree un nuevo entorno virtual en conda
condacreate-n nombre del entorno python = número de versión Por
ejemplo: el entorno que creamos se llamaaprendizaje automático, La versión de Python es3.6；
conda create -n machine-learning python=3.6
Ver la lista de paquetes del entorno virtual
Primero, tenemos que activar el entorno.
conda activate 环境名
Entonces podemos llamar a la lista
conda list
Este es el paquete para el entorno inicial.
Descarga el paquete correspondiente
Los paquetes que necesitamos descargar son
numpy scipy scikit-aprender
pip install numpy
pip install scipy
pip3 install -U scikit-learn # 这是3.+版本的安装命令
Después de la instalación, vemos los resultados de la lista.
