linux下搭建python機器學習環境

前言

在 linux 下搭建 python 機器學習環境還是比較容易的，考慮到包依賴的問題，最好建立一個虛擬環境作為機器學習工作環境，在建立的虛擬環境中，再安裝各種需要的包，主要有以下6個（這是看這個慕課網視頻的第一節概述的時候老師講的，外加一點自己的理解）：

1. Numpy：數據結構基礎（存儲數據集）
2. Scipy：強大的科學計算方法（矩陣分析、信號分析、數理分析……）
3. Matplotlib：豐富的可視化套件（畫圖用的）
4. Pandas：基礎數據分析套件（在Numpy上又封裝了一層）
5. Scikit-learn：強大的數據分析建模庫（各種機器學習算法實現）
6. Keras：人工神經網絡（暫時用不到）

python 虛擬環境安裝

很簡單，直接看代碼：

cd /home
mkdir demo
virtualenv demo #執行完畢后，在demo文件夾中就建立了虛擬環境
cd demo
source bin/activate # 進入虛擬環境，source命令后面加指向activate的路徑就行，在任何文件夾下都可以通過敲這個命令進入該虛擬環境，進入之后可以看到提示符行首出現 "(demo)"，表示已經在虛擬環境中了
deactivate #在任意文件夾下，輸入此命令回車，退出虛擬環境

安裝上述6個包

也很簡單，直接看代碼：

source /home/demo/bin/activate  #進入虛擬環境
pip3 install Numpy
pip3 install scipy
pip3 install matplotlib
pip3 install scikit-learn
pip3 install pandas
pip3 install keras
#不出意外的話安裝應該比較順利，如果有問題，再百度解決——2017-12-06 21:42:26，除了 pandas 安裝遇到問題還沒有解決以外，其他安裝都很順利。

#下面是一些可能會用到的命令
pip3 list   #查看python下已安裝的模塊
pip3 uninstall xxx  #刪除已有的模塊，如果安裝錯了可以刪掉（注意 pandas 和 panda 不是一個）

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