Je veux étudier l'apprentissage automatique, Parce que j'ai trouvé un temps d'intervalle et que je l'ai déplacé sporadiquement par essais et erreurs tels que anaconda et vscode L'environnement d'exécution a commencé à devenir confus. .. .. Puisque nous avons reconstruit à partir de la base zéro, nous résumerons la procédure.
Cet article est composé de ces deux parties.
Plus précisément, nous ferons ce qui suit.
Installez python à partir de ce qui suit https://www.python.org/downloads/windows/
Choisissez parmi les versions stables Cette fois, j'ai choisi "Installateur exécutable Windows x86-64".
Le fichier exe tombera, alors installez-le rapidement.
Ensuite, je voudrais recréer l'environnement avec vscode. Une icône qui ressemble au "champ" à l'extrême gauche est cassée (sélectionnez l'extension)
Tapez ensuite "python" et installez le Python qui atteint probablement le haut
↓↓
Dans le même temps, le jupyter dépendant est également installé
Spécifiez ensuite le chemin Python. Sélectionnez Paramètres pour les préférences
Et si vous appuyez sur la commande suivante
python.pythonpath
L'écran de spécification du chemin sera affiché, alors entrez le chemin correct.
Pour connaître le chemin dans Windows, je pense que vous devez ouvrir le fichier exécutable.
Si vous l'installez normalement, vous perdrez un tel chemin
user
C:\Users\*****\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Python 3.9
workspace
C:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe
Créez ensuite un fichier hello.py et exécutez-le avec le contenu suivant
msg = "hello world!"
print(msg)
Résultat de l'exécution ↓
hello world!
Toutes nos félicitations! Vous disposez maintenant d'un environnement minimum pour que python fonctionne! !! !!
Parce que numpy et matplotlib sont nécessaires Installez à l'aide de pip.
Tout d'abord, mettons à jour pip.
py -m pip install -U pip
Pour installer NumPy, exécutez la commande suivante.
py -m pip install numpy
Pour installer matplotlib, exécutez la commande suivante.
py -m pip install matplotlib
Ceci complète l'environnement de la bibliothèque pour dessiner des graphiques.
Écrasons et exécutons hello.py comme suit sans explication détaillée.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
msg = "Hello numpy and matplotlib"
print(msg)
x = np.linspace(0, 1, 5)
y = x ** 2
plt.plot(x, y)
plt.show()
Si vous pouvez dessiner un graphique comme celui ci-dessous, vous avez réussi!
Le but de cet article a été atteint, il se termine donc ici! Je vous remercie pour votre travail acharné!
Dans le but d'utiliser python Si vous voulez faire une analyse de régression, etc., c'est une bonne idée d'inclure la bibliothèque pandas en même temps.
py -m pip install pandas
Avec cela, vous pouvez compenser les données manquantes, trier les données, etc. C'est une bibliothèque utile lors de la préparation de l'analyse.