Python 数据分析与数据可视化（工具篇）课程所需扩展库安装

文章目录

• 1. Anaconda
• • 1.1 更新国内源
  • 1.2 创建虚拟环境
  • 1.3 激活虚拟环境
  • 1.4 退出虚拟环境
  • 1.5 删除虚拟环境
  • 1.6 移植虚拟环境
• 2. sklearn
• 3. pandas
• 4. xlrd
• 5. matplotlib
• 6. jieba
• 7. pillow
• 7. 在 Jupyter Notebook 中使用虚拟环境
• 8. 在 PyCharm 中使用虚拟环境
• 其他文章

1. Anaconda

1.1 更新国内源

在命令提示符内执行

# 清华大学镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

注 1：如果出现 conda not found 类似的回显，表示环境变量配置有问题
注 2：如果需要换回默认源，执行 conda config --remove-key channels

1.2 创建虚拟环境

在命令提示符下执行

conda create -n data_analysis python=3.5

1.3 激活虚拟环境

在命令提示符下执行

activate data_analysis

1.4 退出虚拟环境

环境使用完成后，在激活后的命令提示符下执行

deactivate

1.5 删除虚拟环境

如果需要删除，在命令提示符下执行

conda remove -n data_analysis --all

如果不想删除虚拟环境，只想删除包，在命令提示符下执行

conda remove --name $env_name  $package_name

1.6 移植虚拟环境

如果想在新机器上使用原来的虚拟环境，在激活后的命令提示符下执行

conda env export --file data_analysis.yml

然后在新机器上的命令提示符下执行

conda env create -f data_analysis.yml

2. sklearn

激活虚拟环境之后，可以开始安装第三方库
在激活后的命令提示符下执行

# 安装 TensorFlow
conda install tensorflow# 安装 sklearn
conda install scikit-learn

注：sklearn 安装过程中会自动安装 numpy

3. pandas

在激活后的命令提示符下执行

conda install pandas

4. xlrd

在激活后的命令提示符下执行

conda install xlrd

5. matplotlib

在激活后的命令提示符下执行

conda install matplotlib

6. jieba

在激活后的命令提示符下执行

pip install jieba

也可尝试使用

conda install -c conda-forge jieba

注：这种方式来源于网络，未进行验证

7. pillow

在激活后的命令提示符下执行

conda install pillow

Python 2 扩展库名称为 PIL
Python 3 扩展库名称为 pillow
两个库使用方法都是相同的

7. 在 Jupyter Notebook 中使用虚拟环境

在激活后的命令提示符下执行

conda install ipykernel# Jupyter_Name 为内核显示在 Jupyter 中的名称
python -m ipykernel install --user --name=Jupyter_Name

执行后，刷新原来的页面即可

8. 在 PyCharm 中使用虚拟环境

创建的虚拟环境的位置在Anaconda安装位置\envs

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