使用 Python 安装或设置

Created: November-22, 2018

1）scikit 学习

scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 模块，建立在 SciPy 之上，并根据 3-Clause BSD 许可证进行分发。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k 均值和 DBSCAN，旨在与 Python 数值和科学库 NumPy 和 SciPy 互操作。

目前稳定版的 scikit-learn 需要：

Python（> = 2.6 或> = 3.3），
NumPy（> = 1.6.1），
SciPy（> = 0.9）。

对于大多数安装，pip python 包管理器可以安装 python 及其所有依赖项：

pip install scikit-learn

但是对于 linux 系统，建议使用 conda 包管理器来避免可能的构建过程

conda install scikit-learn

要检查你是否有 scikit-learn，请在 shell 中执行：

python -c 'import sklearn; print(sklearn.__version__)'

Windows 和 Mac OSX 安装：

除了用于 Windows 的大量科学 python 库，Mac OSX（也与 Linux 相关）之外， Canopy 和 Anaconda 都提供了最新版本的 scikit-learn 。

官方源代码回复： https ： //github.com/scikit-learn/scikit-learn

2）用于智能计算的 Numenta 平台

Numenta 智能计算平台（NuPIC）是一个实现 HTM 学习算法的机器智能平台。HTM 是新皮层的详细计算理论。HTM 的核心是基于时间的连续学习算法，用于存储和调用空间和时间模式。NuPIC 适用于各种问题，特别是流数据源的异常检测和预测。

NuPIC 二进制文件可用于：

Linux x86 64 位
OS X 10.9
OS X 10.10
Windows 64 位

在所有操作系统上安装 NuPIC 需要以下依赖项。

Python 2.7
点子> = 8.1.2
setuptools 的> = 25.2.0
轮> = 0.29.0
numpy 的
C++ 11 编译器，如 gcc（4.8+）或 clang

其他 OS X 要求：

Xcode 命令行工具

运行以下命令以安装 NuPIC：

pip install nupic

官方源代码回复： https ： //github.com/numenta/nupic

3）nilearn

Nilearn 是一个 Python 模块，用于快速简便地统计 NeuroImaging 数据。它利用 scikit-learn Python 工具箱进行多变量统计，并使用预测建模，分类，解码或连接分析等应用程序。

使用该软件所需的依赖关系是：

Python> = 2.6，
setuptools 的
Numpy> = 1.6.1
SciPy> = 0.9
Scikit-learn> = 0.14.1
Nibabel> = 1.1.0

如果你正在使用 nilearn 绘图功能或运行示例，则需要 matplotlib> = 1.1.1。

如果要运行测试，则需要 nose> = 1.2.1，coverage> = 3.6。

首先确保已安装上面列出的所有依赖项。然后，你可以通过在命令提示符中运行以下命令来安装 nilearn：

pip install -U --user nilearn

官方源代码回复： https ： //github.com/nilearn/nilearn/

4）使用 Anaconda

Anaconda 提供了许多科学 Python 库。你可以从此处获取安装文件。一方面，使用 Anaconda，你不需要安装和配置许多软件包，它是 BSD 许可的，并且具有简单的安装过程，可用于 Python 3 和 Python 2，而另一方面，它会降低灵活性。举个例子，一些最先进的深度学习 python 包可能会使用不同版本的 numpy 然后安装 Anaconda。但是，这个缺点可以单独使用另一个 python 安装来处理（例如在 linux 和 MAC 中你的默认安装）。

Anaconda 安装程序会提示你安装位置选择，并提示你添加 PATH 选项。如果你将 Anaconda 添加到你的 PATH，你的操作系统应该会发现 Anaconda Python 是默认的。因此，仅适用于此 Python 版本的修改和将来的安装。

为了说清楚，安装 Anaconda 并将其添加到 PATH 后，如果键入，则使用 Ubuntu 14.04 via terminal

python

https://i.stack.imgur.com/U9ot4.jpg

Voila，Anaconda Python 是你的默认 Python，你可以立即开始享受使用许多库。但是，如果你想使用旧的 Python

/usr/bin/python

https://i.stack.imgur.com/hhJUO.jpg

简而言之，Anaconda 是使用 Python 开始机器学习和数据分析的最快方式之一。