uf123 发表于 2017-6-27 16:39:53

Windows下安装scikit-learn

Windows下安装scikit-learn
  


准备工作


[*]Python (>= 2.6 or >= 3.3),
[*]Numpy (>= 1.6.1)
[*]Scipy (>= 0.9),
[*]Matplotlib(可选).
  NumPy
  NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。
  Scipy
  SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.
  Matplotlib
  matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。
  不建议使用pip安装scipy和numpy。

  也可以使用第三方的集成开发平台:Anaconda ,已经集成好了所需的库。


下载地址
  Python:https://www.python.org/downloads/
  Numpy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
  Scipy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
  Matplotlib:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib
  scikit-learn:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn
  本次安装中我选择的是:


[*]python3.5
[*]numpy-1.11.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
[*]scipy-0.18.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
[*]matplotlib-2.0.0b3-cp35-cp35m-win_amd64.whl
[*]scikit_learn-0.17.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
  文件名的组成为
  库名-库版本号-python版本-平台
  例如:
  scikit_learn-0.17.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
  代表的是
  scikit-learn 版本号 0.17.1
  cp35 代表 python3.5
  win_amd64 代表64位windows系统

安装
  首先安装python, 下载好的exe文件右键管理员运行安装,记得勾选加入到环境变量。
  然后依次安装numpy、scipy和matplotlib。
  将下载好的文件放到一个文件夹里,比如 C:\src\
  开始->运行->cmd 打开命令行
  

cd c:\src       #切换目录到src  
dir             #列出目录下的文件
  

  检查是否缺少文件,不缺少进行下一步:
  

pip install .\numpy-1.11.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl         #安装numpy  

  如果正确安装会返回这些信息:
  

Processing c:\src\numpy-1.11.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl  
Installing collected packages: numpy
  
Successfully installed numpy-1.11.1+mkl
  

  同样方法安装 scipy 、 matplotlib。
  

pip install .\scipy-0.18.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl         #安装scipy  
pip install .\matplotlib-2.0.0b3-cp35-cp35m-win_amd64.whl         #安装matplotlib
  

  最后安装 scikit-learn
  

pip install .\scikit_learn-0.17.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl         #安装scikit-learn  


测试
  简单的测试以下是否安装成功:
  

python  
>>> from sklearn import datasets
  
>>> iris = datasets.load_iris()
  
>>> digits = datasets.load_digits()
  
>>> print(digits.data)
  
[
  
  
  ...,
  
  
  ]
  

  
>>> digits.target
  
array()
  
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