Scikit-learn,也被稱為Sklearn,是最有用且強大的開源Python庫,它實現了機器學習和統計建模演算法,包括分類、迴歸、聚類和降維,使用統一的介面。 Scikit-learn函式庫是用Python編寫的,並建立在其他Python套件(如NumPy(數值Python)和SciPy(科學Python))之上。
使用pip在Windows上安裝Scikit-learn
在Windows上安裝Scikit-learn,請依照下列步驟進行:
步驟1-確保Python和pip已預先安裝
Open the command prompt on your system and type the following commands to check whether Python and pip is installed or not.
To check Python
#Python --version
如果您的系統上有Python,它將顯示已安裝的Python版本。如果沒有,您可以從https://www.php.cn/link/7fd3b80fb1884e2927df46a7139bb8bf手動安裝Python。
To check pip
pip --version
如果pip在您的系統上成功安裝,它將顯示其版本。
Step2-Install Scikit-learn Library
Scikit-learn can be installed using pip. You can run the following command in command prompt to install scikit-learn −
#pip install scikit-learn
The above command will start downloading and installing packages related to the Scikit-learn Python library. Once done, it will display the message of successful installation.
使用conda在Windows上安裝Scikit-learn
Anaconda, a python distribution platform, offers scikit-learn as part of its free distribution.
You can update the scikit-learn package with the help of below given steps −
Step1-確保已預先安裝Python和conda
在您的系統上開啟Anaconda命令提示符,然後輸入以下命令來檢查Python和conda是否已安裝。
To check Python
#Python --version
如果您的系統上安裝了Python,則會顯示已安裝的Python版本。
檢查 conda
conda --version
If conda is successfully installed on your system, it will display its version. It is always recommended to update conda to its latest version by using the following command −
conda update conda
Step2-更新Scikit-learn函式庫
如上所討論的,scikit-learn已經預先安裝在Anaconda Python環境中。使用以下指令檢查已安裝的scikit-learn函式庫的版本 -
conda list scikit-learn
It will display the version of scikit-learn installed on your system in Anaconda distribution.
Now to update it to the latest version, type the following command at the terminal −
conda update scikit-learn
Alternatively, you can update scikit-learn library to a specific version by typing −
conda install -c anaconda scikit-learn=1.0.2
The above command will start downloading and installing packages related to the Scikit-learn Python library. Once done, it will display the message of successful installation.
Installing Scikit-learn on macOS
在macOS上安裝Scikit-learn,請依照下列步驟進行:
Step1-Install Python 3 using homebrew package manager
Before installing scikit-learn on your macOS, you need Python 3 preinstalled. Use homebrew package manager to install Python3.
brew install python
或者,您可以從https://www.php.cn/link/7fd3b80fb1884e2927df46a7139bb8bf手動安裝Python。
Step2-Install Scikit-learn Library
Scikit-learn can be installed using pip. You can run the following command to install the latest release of scikit-learn −
pip install -U scikit-learn
The above command will start downloading and installing packages related to the Scikit-learn Python library. Once done, it will display the message of successful installation.
Use the below command to check your installation −
python -m pip show scikit-learn
在虛擬環境中在 macOS 上安裝 Scikit-learn
在虛擬環境中在macOS上安裝Scikit-learn,請依照下列步驟進行:
Step1-Install Python 3 using homebrew package manager
Before installing scikit-learn on your macOS, you need Python 3 preinstalled. Use homebrew package manager to install Python3.
brew install python
或者,您可以從https://www.php.cn/link/7fd3b80fb1884e2927df46a7139bb8bf手動安裝Python。
Step2-建立pip虛擬環境
Once python is installed on your system, you need to create a virtual environment by typing −
#python -m venv sklearn-venv
The above command will create a virtual environment named Sklearn-venv. To activate this virtual environment, type −
source Sklearn-venv/bin/activate
第三步-安裝Scikit-learn函式庫
You can now use pip to install the latest release of scikit-learn in above created virtual environment.
pip install -U scikit-learn
要檢查您的安裝,請鍵入 -
python -m pip show scikit-learn
為了避免與其他已安裝的軟體包發生衝突,建議始終使用虛擬環境。
在Linux上安装Scikit-learn
在Linux发行版上安装Scikit-learn,请按照以下步骤进行操作−
Step1-Make Sure Python3 and pip3 is preinstalled
在您的系统上打开命令提示符,并输入以下命令以检查是否已安装Python3和pip3。
To check Python
Python3 --version
如果您的系统上安装了Python,则会显示已安装的Python版本。
如果没有,请运行以下命令安装Python3 −
sudo apt-get install python3.6
The above command will install Python 3.6 on Ubuntu 16.10 or newer.
To check pip
To see if pip3 is installed, open a command prompt, run the below command −
command -v pip3
如果pip在您的系统上成功安装,它将显示其版本。
Step2-Install Scikit-learn Library
输入并运行以下命令,以在您的Linux发行版上安装最新版本的scikit-learn −
Pip3 install -U scikit-learn
You can use the below command to check scikit-learn installation −
Python3 -m pip show scikit-learn
Installing Scikit-learn on Linux in virtual environment
To install Scikit-learn on Linux in virtual environment, follow the steps given below:
Step1-Make Sure Python3 and pip3 is preinstalled
在您的系统上打开命令提示符,并输入以下命令以检查是否已安装Python3和pip3。
To check Python
Python3 --version
如果您的系统上安装了Python,则会显示已安装的Python版本。
如果没有,请运行以下命令安装Python3 −
sudo apt-get install python3.6
The above command will install Python 3.6 on Ubuntu 16.10 or newer.
To check pip
To see if pip3 is installed, open a command prompt, run the below command −
command -v pip3
如果pip在您的系统上成功安装,它将显示其版本。
Step2-创建pip虚拟环境
通过输入以下命令创建一个虚拟环境 -
python3 -m venv sklearn-venv
The above command will create a virtual environment named Sklearn-venv. To activate this virtual environment, type −
source Sklearn-venv/bin/activate
第三步-安装Scikit-learn库
You can now use pip to install the latest release of scikit-learn in above created virtual environment.
Pip3 install -U scikit-learn
要检查您的安装,请运行以下命令 -
Python3 -m pip show scikit-learn
为了避免与其他已安装的软件包发生冲突,建议始终使用虚拟环境。
以上是如何在不同的作業系統上安裝Python Scikit-learn?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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