人工智能(6):机器学习基础环境安装与使用

1 库的安装

整个机器学习基础阶段会用到Matplotlib、Numpy、Pandas等库,为了统一版本号在环境中使用,将所有的库及其版本放到了文件requirements.txt当中,然后统一安装

新建一个用于人工智能环境的虚拟环境

mkvirtualenv ai

matplotlib==3.8.0
numpy==1.26.1
pandas==2.1.1
tables==3.9.1
jupyter==1.0.0

注意:

每个包安装的过程中,尽量指定稳定版本进行安装

使用pip命令安装

pip3 install -r requirements.txt

2 Jupyter Notebook使用

2.1 Jupyter Notebook介绍

Jupyter项目是一个非盈利的开源项目,源于2014年的ipython项目,因为它逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算

  • Jupyter Notebook,原名IPython Notbook,是IPython的加强网页版,一个开源Web应用程序
  • 名字源自Julia、Python 和 R(数据科学的三种开源语言)
  • 是一款程序员和科学工作者的编程/文档/笔记/展示软件
  • .ipynb文件格式是用于计算型叙述的JSON文档格式的正式规范

2.2 为什么使用Jupyter Notebook?

传统软件开发:工程/目标明确

  • 需求分析,设计架构,开发模块,测试

数据挖掘:艺术/目标不明确

  • 目的是具体的洞察目标,而不是机械的完成任务
  • 通过执行代码来理解问题
  • 迭代式地改进代码来改进解决方法

实时运行的代码、叙事性的文本和可视化被整合在一起,方便使用代码和数据来讲述故事

对比Jupyter Notebook和Pycharm

  • 画图
  • 数据展示

总结:Jupyter Notebook 相比 Pycharm 在画图和数据展示方面更有优势。

3 Jupyter Notebook的使用-helloworld

3.1 界面启动、创建文件

(1) 界面启动

环境搭建好后,本机输入jupyter notebook命令,会自动弹出浏览器窗口打开Jupyter Notebook

# 进入虚拟环境
workon ai
# 输入命令
jupyter notebook

本地notebook的默认URL为:http://localhost:8888

想让notebook打开指定目录,只要进入此目录后执行命令即可

(2) 新建notebook文档

notebook的文档格式是 .ipynb

(3) 内容界面操作-helloworld

标题栏:点击标题(如Untitled)修改文档名

编辑栏:

3.2 cell操作

什么是cell?

cell:一对In Out会话被视作一个代码单元,称为cell

cell行号前的 * ,表示代码正在运行

Jupyter支持两种模式:

编辑模式(Enter)

命令模式下 回车Enter 或 鼠标双击 cell进入编辑模式

可以操作cell内文本或代码,剪切/复制/粘贴移动等操作

命令模式(Esc)

按 Esc 退出编辑,进入命令模式

可以操作cell单元本身进行剪切/复制/粘贴/移动等操作

(1)鼠标操作

(2)快捷键操作

两种模式通用快捷键

  • Shift+Enter ,执行本单元代码,并跳转到下一单元
  • Ctrl+Enter ,执行本单元代码,留在本单元

命令模式:按ESC进入

  • Y ,cell切换到Code模式
  • M ,cell切换到Markdown模式
  • A ,在当前cell的上面添加cell
  • B ,在当前cell的下面添加cell

其他(了解)

  • 双击D :删除当前cell
  • Z ,回退
  • L ,为当前cell加上行号 <!--
  • Ctrl+Shift+P ,对话框输入命令直接运行
  • 快速跳转到首个cell, Crtl+Home
  • 快速跳转到最后一个cell, Crtl+End -->

编辑模式:按Enter进入

  • 补全代码:变量、方法后跟 Tab键
  • 为一行或多行代码添加/取消注释: Ctrl+/ (Mac:CMD+/)

其他(了解):

  • 多光标操作: Ctrl键点击鼠标 (Mac:CMD+点击鼠标)
  • 回退: Ctrl+Z (Mac:CMD+Z)
  • 重做: Ctrl+Y (Mac:CMD+Y)

3.3 markdown演示

掌握标题和缩进即可

效果如下:

4 Jupyter Notebook中自动补全代码等相关功能拓展【了解】

效果展示:

4.1 安装jupyter_contrib_nbextensions库

安装该库的命令如下:

python -m pip install jupyter_contrib_nbextensions

然后执行:

jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check

在原来的基础上勾选: "Table of Contents" 以及 "Hinterland"

部分功能:

相关推荐
野蛮的大西瓜14 分钟前
开源呼叫中心中,如何将ASR与IVR菜单结合,实现动态的IVR交互
人工智能·机器人·自动化·音视频·信息与通信
CountingStars61939 分钟前
目标检测常用评估指标(metrics)
人工智能·目标检测·目标跟踪
tangjunjun-owen1 小时前
第四节:GLM-4v-9b模型的tokenizer源码解读
人工智能·glm-4v-9b·多模态大模型教程
冰蓝蓝1 小时前
深度学习中的注意力机制:解锁智能模型的新视角
人工智能·深度学习
橙子小哥的代码世界1 小时前
【计算机视觉基础CV-图像分类】01- 从历史源头到深度时代:一文读懂计算机视觉的进化脉络、核心任务与产业蓝图
人工智能·计算机视觉
新加坡内哥谈技术2 小时前
苏黎世联邦理工学院与加州大学伯克利分校推出MaxInfoRL:平衡内在与外在探索的全新强化学习框架
大数据·人工智能·语言模型
fanstuck2 小时前
Prompt提示工程上手指南(七)Prompt编写实战-基于智能客服问答系统下的Prompt编写
人工智能·数据挖掘·openai
lovelin+v175030409662 小时前
安全性升级:API接口在零信任架构下的安全防护策略
大数据·数据库·人工智能·爬虫·数据分析
唐小旭2 小时前
python3.6搭建pytorch环境
人工智能·pytorch·python
洛阳泰山3 小时前
MaxKB基于大语言模型和 RAG的开源知识库问答系统的快速部署教程
人工智能·语言模型·开源·rag·maxkb