PYMC3安装一次成功在再无烦恼

PYMC3安装

# 在terminal里面安装,,只能用pip安装

pip install PyMC3==3.10.0
pip install Theano-pymc==1.0.11
pip install ArviZ==0.11.0
pip install --upgrade numpy==1.20.3
安装完可能没有g++complier,出现如下报错
WARNING (theano.configdefaults): g++ not available, if using conda: `conda install m2w64-toolchain`
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\theano\configdefaults.py:560: UserWarning: DeprecationWarning: there is no c++ compiler.This is deprecated and with Theano 0.11 a c++ compiler will be mandatory
  warnings.warn("DeprecationWarning: there is no c++ compiler."
WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded. To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string.
WARNING (theano.tensor.blas): Using NumPy C-API based implementation for BLAS functions.
#输入以下指令
#1、在anaconda中的prompt中输入:
conda install m2w64-toolchain
#2、在安装好m2w64-toolchain后,接着输入:
conda install libpython
#在如下位置添加配置文件.theanorc.txt(自己创建txt文件,注意有个点(.)啊)
#系统盘/user/用户名(你自己取得名字)

#写入以下内容
[blas]
ldflags=-lblas
或着
[blas]
ldflags=-lmkl_rt 
### 如何在 Python安装 PyMC3 库 #### 使用 Pip 安装 PyMC3 如果已经配置好了 Anaconda 或 Miniconda 的环境,可以直接通过 `pip` 命令来安装 PyMC3。以下是具体方法: ```bash pip install pymc3 ``` 这种方法适用于大多数标准的 Python 环境[^1]。 --- #### 在 Windows 上使用 Conda 创建新环境并安装 PyMC3 对于 Windows 用户来说,推荐使用 Conda 来管理依赖项和虚拟环境。以下是详细的步骤说明: 1. **创建新的 Conda 虚拟环境** 可以为 PyMC3 创建一个新的独立环境,以避免与其他项目发生冲突。执行以下命令可以创建名为 `myenv` 的新环境,并指定 Python 版本为 3.8: ```bash conda create -n myenv "python=3.8" libpython mkl-service m2w64-toolchain numba python-graphviz scipy ``` 2. **激活新建的环境** 激活刚刚创建的 `myenv` 环境以便后续操作在此环境中完成: ```bash conda activate myenv ``` 3. **安装 PyMC3** 接下来,在已激活的环境中通过 `pip` 安装 PyMC3: ```bash pip install pymc3 ``` 4. **添加 Jupyter Notebook 内核支持** 如果计划在 Jupyter Notebook 中使用 PyMC3,则需要将当前环境注册到 Jupyter 的可用内核列表中: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=myenv ``` 5. **启用多环境切换功能** 若要方便地在不同环境下切换工作,可安装扩展工具 `nb_conda`: ```bash conda install nb_conda ``` 以上流程能够确保 PyMC3 和其依赖项被正确安装至目标环境中[^2]。 --- #### 解决 C++ 编译器相关错误 部分用户可能会遇到与 C++ 编译器有关的错误提示。针对此情况,可以通过额外安装特定的编译工具链解决该问题: ```bash conda install m2w64-toolchain conda install mingw libpython ``` 这些命令提供了必要的构建工具集,从而帮助顺利完成 PyMC3安装过程[^3]。 --- #### 学习更多关于 PyMC3 的资源 除了上述技术细节外,了解完整的 Python 生态圈及其应用场景也非常重要。例如,可以从零开始学习 Python 数据分析、Web 开发等领域的内容[^4]。这有助于更全面掌握如何利用像 PyMC3 这样的高级统计建模工具解决问题。 ---
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