linux下搭建python机器学习环境
前言
在 linux 下搭建 python 机器学习环境还是比较容易的,考虑到包依赖的问题,最好建立一个虚拟环境作为机器学习工作环境,在建立的虚拟环境中,再安装各种需要的包,主要有以下6个(这是看这个慕课网视频的第一节概述的时候老师讲的,外加一点自己的理解):
- Numpy:数据结构基础(存储数据集)
- Scipy:强大的科学计算方法(矩阵分析、信号分析、数理分析……)
- Matplotlib:丰富的可视化套件(画图用的)
- Pandas:基础数据分析套件(在Numpy上又封装了一层)
- Scikit-learn:强大的数据分析建模库(各种机器学习算法实现)
- Keras:人工神经网络(暂时用不到)
python 虚拟环境安装
很简单,直接看代码:
cd /home
mkdir demo
virtualenv demo #执行完毕后,在demo文件夹中就建立了虚拟环境
cd demo
source bin/activate # 进入虚拟环境,source命令后面加指向activate的路径就行,在任何文件夹下都可以通过敲这个命令进入该虚拟环境,进入之后可以看到提示符行首出现 "(demo)",表示已经在虚拟环境中了
deactivate #在任意文件夹下,输入此命令回车,退出虚拟环境
安装上述6个包
也很简单,直接看代码:
source /home/demo/bin/activate #进入虚拟环境
pip3 install Numpy
pip3 install scipy
pip3 install matplotlib
pip3 install scikit-learn
pip3 install pandas
pip3 install keras
#不出意外的话安装应该比较顺利,如果有问题,再百度解决——2017-12-06 21:42:26,除了 pandas 安装遇到问题还没有解决以外,其他安装都很顺利。#下面是一些可能会用到的命令
pip3 list #查看python下已安装的模块
pip3 uninstall xxx #删除已有的模块,如果安装错了可以删掉(注意 pandas 和 panda 不是一个)
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