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    如何搭建一個用于AI預測的Python環境

    • 發布: 州的先生
    • 來源: 州的先生
    • 時間:2018-03-12 12:08

    2017年人工智能的火把Python燒的熱血沸騰,聽說很多公司因為Python開發人員需求暴漲導致的薪資上升而不得不切換到其他語言上去。PS:好像需求爆漲和薪資上升都跟我沒沾上半點關系,還是苦逼一個,:)

    既然如此,我們這些與AI不相干的Pythoner也來蹭一蹭Python人工智能這團火,看看能不能從中取一點暖。所以就有了這套《Python 極簡入門》的文章。

    沒敢稱之為“教程”,是因為本來就是個半吊子,然后又講一個半吊子的東西,純屬自娛自樂,入不了專業AI人士的法眼(專業人士可以繞過了)。

    又因為是半吊子講半吊子的東西,所以整套文章不會有公式和算法的詳細講解(專業人士可以再次繞過了),我們從不生產算法,我們只是機器學習庫的搬運工。

    不要介意做一個調庫俠,工具的發明本來就是為了降低某些操作的難度,還不是專業人士,暫且不用自己創造改造算法,輪子太多,揀著合適的用就行。廢話不多說,開始~

     

    1

    創建一個Virtual虛擬環境


    為了不與本地的Python 環境有沖突,我們使用virtualenv模塊創建一個新的Python虛擬環境:

    virtualenv python_ai

    如下圖所示,安裝完成:

    接著啟動python_ai這個虛擬環境:

    Scripts\activate

     

    2

    安裝所需的模塊


    進入python_ai這個虛擬環境之后,我們來安裝所需要的模塊,其中主要有:

    • numpy:用于科學計算的基本模塊

    • scipy:科學計算工具箱

    • pandas:數據分析和處理模塊

    • scikit-learn:機器學習經典算法的集成包

    • nltk:自然語言處理模塊

    • jieba:中文分詞模塊

    • jupyter:一個交互式的筆記本,我們的代碼的主戰場

    其他沒有列出的模塊,在后面的文章中有使用時會提及大家安裝。大部分模塊都可以使用pip命令直接安裝完成,少部分使用pip命令直接安裝不了的,可以通過https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 網站下載模塊的whl文件,再通過pip命令安裝這些whl文件。

    pip install pandas

    安裝pandas模塊會附帶安裝上pandas的依賴庫,其中包括Numpy等:

    pip install scikit-learn

    使用pip命令也可直接安裝scikit-learn:

    pip install scipy

    scipy模塊也能通過pip直接安裝完成:

    pip install jupyter

    jupyter的依賴庫很多,但也能順利通過pip命令安裝完成:

    接下來是jiaba和nltk模塊,都能夠順利安裝:

     

    3

    測試模塊


    模塊安裝好之后,我們來測試一下這些模塊的安裝是否正確。在命令行輸入命令:

    jupyter notebook

    以啟動jupyter筆記本:

    在Home頁面新建一個Python3的notebook:

    在新的notebook中導入剛剛安裝好的模塊,并打印其版本號:

    import numpy as np import pandas as pd import scipy import sklearn import nltk import jiaba print(np.__version__) print(pd.__version__) print(scipy.__version__) print(sklearn.__version__) print(nltk.__version__) print(jieba.__version__)

    結果成功顯示,沒有報錯:

    這樣,我們用于Python AI預測的環境就搭建好了

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