python小白进阶一:如何安装scikit learn库
2017-07-09 17:29
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由于我学习python之前并没有过深的编程基础,因此在python进阶之中遇到的第一只拦山虎就是如何安装第三方库,好废话不多说,接下来讲讲我是如何解决这个问题的。
第一步,得先清楚你的python版本以及电脑信息。
在这里,请点开你的电脑命令提示符CMD,输入python,这会提示你的python版本
我的电脑是2.7版本32位的,这一步很重要,让你了解到你应该下什么版本的库文件
第二步,在装sckit learn 的库之前,你还需要装Numpy、Scipy、Matlotlib这几个库。库和库之间有些存在依赖关系,总而言之,一般都是按照这个顺序一个一个来安装
所有的库都推荐去官网进行下载,下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib
首先安装Numpy,按照我的电脑版本符合的有两个版本
不知道为什么我的电脑只能在1.13版本安装后面的所有库
安装方法:在CMD里,首先将命令行转到你存放安装包的文件夹,至于怎么转换输入cd 文件夹名。然后再输入
pip install numpy-1.13.1+mkl-cp27-cp27m-win32.whl
如图所示,就是安装成功了。
注意:其实还有一个方法是直接在线安装,直接输入pip install numpy。但是这么弄第一网速慢,第二安装后面的文件需要一个mkl的文件即intel的math kernel lib。所以建议大家还是手动去官网下载后再安装。
然后是scipy库,我所用的版本是scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win32,按照刚才的方法输入
pip install scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win32.whl
然后是matplotlib库,版本是matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win32
一样的方法,一样的配方哦
最后是我们的scikit learn 库,因为我是要搞深度学习的,这个库集成了很多函数对于深度学习特别有用,因此我们就装上最后的这个库。
第三步,我们来验证下效果如何
打开python自带的编辑器IDLE,输入一段代码
import matplotlib
import numpy
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
运行一下:
结果证明安装完好
最后总结一下,我们全程所用的工具叫做pip,是python的一个包安装工具,另外这些库安装的位置放在Python的lib里面,大家安装完可以查看一下。
第一步,得先清楚你的python版本以及电脑信息。
在这里,请点开你的电脑命令提示符CMD,输入python,这会提示你的python版本
我的电脑是2.7版本32位的,这一步很重要,让你了解到你应该下什么版本的库文件
第二步,在装sckit learn 的库之前,你还需要装Numpy、Scipy、Matlotlib这几个库。库和库之间有些存在依赖关系,总而言之,一般都是按照这个顺序一个一个来安装
所有的库都推荐去官网进行下载,下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib
首先安装Numpy,按照我的电脑版本符合的有两个版本
不知道为什么我的电脑只能在1.13版本安装后面的所有库
安装方法:在CMD里,首先将命令行转到你存放安装包的文件夹,至于怎么转换输入cd 文件夹名。然后再输入
pip install numpy-1.13.1+mkl-cp27-cp27m-win32.whl
如图所示,就是安装成功了。
注意:其实还有一个方法是直接在线安装,直接输入pip install numpy。但是这么弄第一网速慢,第二安装后面的文件需要一个mkl的文件即intel的math kernel lib。所以建议大家还是手动去官网下载后再安装。
然后是scipy库,我所用的版本是scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win32,按照刚才的方法输入
pip install scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win32.whl
然后是matplotlib库,版本是matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win32
一样的方法,一样的配方哦
最后是我们的scikit learn 库,因为我是要搞深度学习的,这个库集成了很多函数对于深度学习特别有用,因此我们就装上最后的这个库。
第三步,我们来验证下效果如何
打开python自带的编辑器IDLE,输入一段代码
import matplotlib
import numpy
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
运行一下:
结果证明安装完好
最后总结一下,我们全程所用的工具叫做pip,是python的一个包安装工具,另外这些库安装的位置放在Python的lib里面,大家安装完可以查看一下。
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