python机器学习-在 Windows 上设置 Anaconda

作者 : 慕源网 本文共1634个字,预计阅读时间需要5分钟 发布时间: 2021-10-18 共232人阅读

python机器学习-在 Windows 上设置 Anaconda

本文是Python 机器学习系列的一部分。您可以在此处找到本系列之前所有帖子的链接

介绍

您在上一节中学习了 Python 的基础知识。

您可以在本部分中学习如何安装和使用 Python Anaconda。尽管 Anaconda 可以在 Linux 和 Mac OS X 上使用和配置,但我们将在本部分中查看 ML 系统在 Windows 上的安装和使用。

Anaconda

Anaconda 是用于机器学习和数据科学项目的 R 和 Python 编程语言的开源和免费发行版。因此,它被称为专业的数据科学平台。它包含一个强大的环境管理器,它提供了不同类型的 Python 环境,例如 Spyder、Jupyter notebook 等。

好处
  1. Anaconda 是一个免费的开源分发程序
  2. 支持 Windows、Mac OS 和 Linux
  3. 管理大量 Python 库
  4. 然后通过虚拟化提供各种环境,
  5. 可以轻松应对大数据计算,
  6. 它无需任何管理权限即可正常工作。
支持的库或包
  • Numby
  • Scipy
  • Scikit learn
  • Matplotlib
  • NLTK
  • Pandas
  • Bokeh
  • R essential.

支持的应用程序

  • Jupyter notebook
  • Jupyterlab
  • Spyder
  • Orange
  • QtConsole
  • R studio
  • Visual Studio code.

Jupyter notebook

Jupyter notebook是在 Web 浏览器中运行的开源环境,允许您创建和共享属于 Python 和 R 程序的文档。它提供了数据清理、转换和可视化、静态建模和机器学习等工作设施。Jupyter 关注 Julia、Python 和 R 三种核心语言。它的文档是 JSON 文档,默认连接到 IPython 内核。它支持在不使用命令行命令的情况下启动和管理公寓包。

Spyder

Spyder 是用 Python 语言开发的机器学习项目中使用的 Scientific Python 开发环境的首字母缩写词。然后与 NumPy、SciPy、Matplotlib 和 IPython 等开源软件包集成。它也称为开源跨平台 IDE。Anaconda Spyder 具有一些基本功能,例如高级编辑、交互式测试和调试。

二、Jupyter notebook 中的程序

第 1 步 – 启动 Jupyter 笔记本
  • 从系统中打开 Anaconda 导航器;有许多可用的工作环境。
  • 选择 Jupyter notebook,然后单击“启动”。然后它将与您的默认 Web 浏览器一起出现。

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第 2 步 – 创建 Python 文件夹

在本地机器上运行 Jupyter notebook 后,点击网页右上角的“新建”图标,在你的系统中创建一个新的 Python“文件夹”。

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第 3 步 – 创建 Python 文件

单击新图标创建一个新的“python 3”文件(Python 程序文件)。

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第 4 步 – 添加代码并运行
  • 创建新的 Python 文件后,在矩形框中输入您的代码。
  • 单击“保存”并“运行”程序(通常 Jupyter 具有自动保存功能)。然后输出将显示在编码区域下。

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程序说明

“二”是一个变量,它将获得一个输入,你想要哪种类型的乘法表。如果 for 循环确定迭代 1 到 10,则迭代直到本身为假。然后“打印”语句将打印属于您想要的乘法表。

二、spyder中的程序

第 1 步 – 启动 Spyder

  • 打开 anaconda 导航器。
  • 选择“spyder”并单击“启动”。

第 2 步 – 添加代码并运行

  • 在您的 spyder 编辑器中输入您的代码并“保存”它。
  • 单击“运行”图标,代码将在 python 控制台环境中运行。

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程序说明

导入两种类型的库,例如 numpy 库作为“np”和 matplot 库作为“plt”。如果 x 变量包含属于 numpy 的 pi 值,那么它与 sin 和 cos 变量及其值有关。然后最后根据控制台环境中的显示查询“plt.show()”显示该值。

结论

在本章中,您了解了 Anaconda、Jupyter Notebook 和 Spyder,以及如何使用 Anaconda Navigator 设置 ML 环境。

在下一章中,我们将学习 Python NumPy。Python NumPy 主要用于添加对大型多维数组和矩阵的支持。


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