系统环境ubuntu16.04LTS,系统默认的python版本为2.7。一般来说Ubuntu自带Python2和Python3 ,且默认python2。
打开终端,并输入python,若有如下所示,则键入quit()退出
如果python 2.7 没有问题 ,就可以进行下一步了
现在安装用于数值计算和绘图的包以及Sklearn 分别是numpy scipy matplotlib pandas 和 sklearn
apt-get命令如下:
sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib
sudo apt-get install python-pandas
sudo apt-get install python-sklearn
虽然安装 numpy scipy matplotlib pandas 以及 python-sklearn 可以不用pip ,但建议使用pip安装,主要是用pip 安装python-sklearn 稳妥一些。pip 用来解决项目依赖问题。将项目所有依赖的第三方库写在一个requirements.txt 中用pip 批量安装。一般和virtualenv 配合使用,将所有包安装在virtualenv 的环境中。下面给出用pip 安装 的方法:
在安装pip 之前 先安装 python-dev
apt-get安装命令
sudo apt-get install python-dev
如果上一条命令不管用,可使用以下命令解决
用aptitude 工具
sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install python-dev
现在安装好 python-dev 就可以安装 python-pip
sudo apt-get install python-pip
在终端中键入pip ,若如下图所示,则安装成功
由于国外的pip镜像安装太慢,可以换成国内的pip镜像
使用pip安装用于数值计算和绘图的包 分别是numpy scipy matplotlib pandas
sudo pip install numpy
sudo pip install scipy
sudo pip install matplotlib
sudo pip install pandas
最后在用pip安装 sklearn
sudo pip install -U scikit-learn
测试下是否全部安装成功,打开python解释器,输入以下命令,若无报错,则就成功。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
最后用python实现线性回归 (实现代码来自用Python开始机器学习)
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