【机器学习】用Anaconda安装学习环境
前言
scikit-learn 是一个基于Python的开源机器学习库，广泛应用于数据科学和机器学习领域。它提供了丰富的算法和工具，涵盖了数据预处理、数据降维、模型选择、分类、回归和聚类等六大基本功能。
NumPy 是 Python 中一个强大的科学计算库，主要用于处理多维数组和矩阵运算。它提供了丰富的数学函数库，支持高效的数值计算和数据处理。
Pandas 是一个基于 Python 的开源数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 的名字来源于术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。它是数据科学领域中常用的工具之一，特别适合处理和分析结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。
Scipy基于Numpy，科学计算库，有一些高阶抽象和物理模型。
Pyplot 是 Matplotlib 库的一个子库，提供了类似于 MATLAB 的绘图 API。它是一个常用的绘图模块，能够方便地绘制 2D 图表。
安装Anaconda
1.下载Anaconda
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2025.06-0-Windows-x86_64.exe
2.安装
这里需要更换到C盘以外的盘：可以是D盘。
点击install即可，后面直接点击next，finish也就算安装好了。
测试环境：
进入window开始里面就可以看到最近安装项目：
命令：conda -V
更换镜像源：
下面4个命令依次执行。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
查看配置信息：
conda info
原来一部分镜像源已经更换成tsinghua的。
配置机器学习环境
查看python版本：
python --version
conda create -n machine_learning_environmenta python=3.13
注意与自己安装版本，后面提示需要是否安装【输入：y】确认。
查看环境：
conda env list
看到【machine_learning_environmenta】表示已经安装完成。
激活环境：
提示需要确认输入【y】
conda activate machine_learning_environmenta
安装pandas
conda install pandas
输入【y】：
安装scikit-learn
conda install scikit-learn
安装numpy
conda install numpy
安装matplotlib
conda install matplotlib
安装scripty
conda install scipy
GPU与CPU选择
两个版本根据需要选择
GPU版本：
pip install opencv-python -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple some-package
CPU版本：
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple some-package安装pycharm
PyCharm 安装教程（Windows） | 菜鸟教程
安装可以查看菜鸟教程。