科研最后一步之机器学习环境配置篇

系列文章目录

初章 科研最后一步之机器学习环境配置篇
第一章 科研最后一步之Pandas基础百问篇

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前言

Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。

• 丰富的第三方库和管理包
  Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。
  Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。

• 虚拟环境管理
  在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

• Anaconda还包含一些功能强大的工具：

  **Anaconda Navigtor ：**用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

  **Jupyter notebook ：**基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。

  **qtconsole ：**一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。

  spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

  我们进行数据分析，推荐使用Jupyter notebook或者Spyder工具。

一、Anaconda下载与安装

第一步：Anaconda下载

进入官网进行下载，传送门Anaconda官网，点击下载Anaconda

第二步：安装 Anaconda

安装较为简单，基本都是下一步：
1.双击打开安装包

2. 选择安装路径

   

3. Next直到安装出现这个，听话，不需要选择add PATH。

4. 最后点击Finish即可完成安装。

第三步： Anaconda环境配置

此电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量—>用户变量—>path—>编辑—>新建

第四步：检验是否安装成功

windows+R，输入 cmd 或者ctrl+shift+enter，
输入 ：python，——查看是否有Python环境？

在cmd中输入 ：conda --version，——查看是否有conda环境？ (检验安装成功的标志)

在cmd中输入： conda info，——查看是否有？ (检验安装成功的标志)

如果没有，或者提示conda不是内部或外部命令，那就意味anaconda没有把环境变量配置好。

二、Python pip换源

Python需要安装各种模块，而pip是很强大的模块安装工具。 但是由于国外官方默认pip访问速度慢,，所以我们最好是将自己使用的pip源更换一下，这样就能解决被墙导致的装不上库的烦恼。

1）永久换源（推荐）

在资源管理器的地址栏输入 %appdata% 后回车：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
timeout = 6000
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

2）临时换源安装第三方库

  pip install 包名 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

一些常用的国内源：

清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

豆瓣：http://pypi.douban.com/simple

三、Python Jupyter工具 换默认地址

如果你想用的是JupyterLAB桌面版，请选择anaconda环境

一般人打开 Anaconda Prompt输入，LAB桌面版是进入打开Terminal 输入

jupyter notebook --generate-config

然后找到并用记事本打开jupyter_notebook_config.py

找到#c.NotebookApp.notebook_dir = ‘ ‘

把它改成 c.NotebookApp.notebook_dir = ‘你想要设置的路径‘

修改完后 你会发现还是没有用 这时候你继续

打开 Jupyter notebook 快捷方式的属性

将目标（T）中的 “%USERPROFILE%/”去掉 保存 。

然后重新打开 jupyter 就会修改成功

总结

本章内容为开始机器学习之前，配置开发环境。到这里，Anaconda安装与环境配置就算完成了，接下来就要进入到数据分析常用工具Jupyter LAB的使用了。