Windows上でのPythonマシン学習環境の設定

目次:

introduction

First steps

Setting up the environment folder

creating the custom environment

Jupyter notebook interface

How to exit from the environment

Final thoughts

導入

Pythonで機械学習を学ぶことができるように、まず環境を設定しなければなりません.
Python用のマシン学習環境を作成するにはAnaconda , 我々が実際に始める必要があるすべてのパッケージを持っているソフトウェア.
宇宙の3ギガンダの周りにアナコンダ重量は、我々は必要がありますすべてのツールを持っていますが、初心者のためにそれは圧倒的であり、我々はそれのすべてを使用することはありません、少なくとも今のところ、それのすべては、私たちがminicondaをダウンロードするでしょう理由は、すべてのパッケージを我々は必要なすべてのパッケージをJupyterノートブック、データを表示するには良いソフトウェアにインポートします.

ファーストステップ

minicondaのリンクはhere .
次のようなページが表示されます.
をクリックして
Minicondaをダウンロードするには、他のすべてのソフトウェアをインストールするためのすべての同じ手順を通過する必要がありますので、私はこの部分をカバーしません.次に、抽出を待って何かを変更せずに次をクリックすることができます.
これは古いイメージですので、より高いバージョンをインストールすることを期待します
インストールが完了したら、環境を設定するためにアナコンダプロンプトを開きます.

あなたがそれを開いた後、あなたはあなたの前にアナコンダコマンドプロンプトを見るでしょう.

だから今、私たちはすべての基本を行う、次の部分を通過しましょう.

環境フォルダの設定

まず最初に、デスクトップ上のフォルダを作成したいので、簡単にアクセスできるようにする必要があります

(base) C:\Users\name> cd Desktop

「名前」があなたのユーザの名前であるところ、あなたが既に見たように、私のものは「Gabri」でした
これで、デスクトップ上では、コマンドプロンプトが表示されます

(base) C:\Users\name\Desktop>

そして今、私たちはちょうどその中にパッケージをダウンロードするためのプロジェクトを含むフォルダを作成する必要があります.

(base) C:\Users\name\Desktop> mkdir sample_project

それから

(base) C:\Users\name\Desktop> cd sample_project

我々が我々のプロジェクトについてのすべてが格納されるフォルダにいる今、我々はそれを我々の習慣的な環境にすることを進めることができます.

カスタム環境の作成

コマンドフォルダでカスタム環境を有効にするには、コマンドプロンプトでこれを入力します

(base) C:\Users\name\Desktop\sample_project> conda create --prefix ./env pandas numpy matplotlib scikit-learn

しかし、我々はここで何をしていますか?
私たちはカスタム環境になるフォルダーENVを作成しています.
コマンドを入力した後、非常に似たようなものが表示されます

スクロールダウンを続行する要求を参照してください.
ジャストタイプY .

ダウンロード終了後、環境が作成され、アクティブにするには

(base) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> conda activate C:\Users\name\Desktop\sample_project\env

今、「(ベース)」は消えます、そして、経路は類似しているように見えます

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> 

今、私は目的で、まだインストールされていないjupyter notebook .
環境設定の完了後もパッケージ/コンポーネントをインストールする方法を示しました.
あなたタイプ

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> conda install jupyter notebook 

ダウンロードが完了したら、あなたはanacondaコマンドプロンプトでその名前を書いてJupyterノートブックを開くことができます

(C:\Users\name\Desktop\sample_project\env) C:\Users\name\Desktop\sample_project\env> jupyter notebook 

ノートブックインタフェース

Jupyterはあなたのブラウザでインターフェイスを開きます

ノートブックファイルを作成するには、新しいし、Python 3をクリックしてください

クリックすると、新しいタブが開きます

これはPythonのシェルに似ていて、実際にコマンドを書くことができます

さて、最後のステップは、マシンの学習を開始するために必要なすべてのライブラリをインポートすることです.
Jupyterノートブックシェルのタイプ

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as ply
import sklearn # abbreviation of sci kit

そして、これは我々のマシンの学習環境を設定するすべてです

環境からの脱出方法

我々の環境から出るために、我々はanacondaコマンドプロンプトを開けて、Control + Cを押して、次に入力しなければなりません

それからcondaをアクティブにします

今、これはマシンの学習環境ではなく、単純なフォルダです.

最後の思考

我々が我々の機械学習環境を準備するために必要としたすべてをした今、我々はちょうど働き始めなければなりません.