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舟山高端网站设计,网站点击量 哪里查询,快批小程序的收费标准,海口网站建设方案优化【数据挖掘】Python基础环境安装配置 一、摘要二、安装Python3.13.2三、安装Jupyter Notebook四、安装Numpy和Pandas以及matplotlib五、安装scikit-learn库和seaborn库 一、摘要 本文主要介绍如何在Windows上安装Python3.13.2,然后基于该Python版本安装Jupyter not…

【数据挖掘】Python基础环境安装配置

  • 一、摘要
  • 二、安装Python3.13.2
  • 三、安装Jupyter Notebook
  • 四、安装Numpy和Pandas以及matplotlib
  • 五、安装scikit-learn库和seaborn库

一、摘要

本文主要介绍如何在Windows上安装Python3.13.2,然后基于该Python版本安装Jupyter notebook、Numpy、pandas等数据挖掘涉及到的相关库,本文适合Python初学者和数据挖掘初学者作为学习后续课程的准备。

二、安装Python3.13.2

  1. 到官网下载Python,官网地址:Python官网
    在这里插入图片描述

  2. 安装python:双击python-3.13.2-amd64.exe,一路下一步即可。当然安装路径可选择自定义盘,默认安装在C:\Program Files\Python313。

  3. 验证Python环境和pip环境
    打开cmd,输入:python -Vpip -V
    在这里插入图片描述

三、安装Jupyter Notebook

  1. 使用管理员身份打开cmd,然后执行如下命令进行安装:

    pip install notebook
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

  2. 修改 Jupyter Notebook 默认启动目录
    打开命令行(Windows 的 cmd / PowerShell,macOS/Linux 的终端),输入以下命令生成配置文件:

    jupyter notebook --generate-config
    

    执行后会显示配置文件路径(如 Windows 系统通常为 C:\Users\用户名.jupyter\jupyter_notebook_config.py)。

  3. 定位并编辑配置文件

    • Windows:通过文件资源管理器进入 C:\Users\用户名\.jupyter\ 目录,用记事本、VS Code 等文本编辑器打开 jupyter_notebook_config.py
  4. 修改默认目录

    • 在配置文件中搜索 # c.NotebookApp.notebook_dir = '',删除行首的 # 取消注释,将路径修改为目标目录:
      c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:/jupyter_workspace'  # 替换为你的目标目录
      
    • 确保目录已存在(如提前在 D 盘创建 jupyter_workspace 文件夹)。
    • 路径写法注意:Windows 用反斜杠 \ 需转义(如 D:\\jupyter_workspace),或直接用正斜杠 D:/jupyter_workspace;macOS/Linux 用标准路径(如 /Users/用户名/my_jupyter_dir)。
  5. 重启验证
    保存配置文件,关闭所有 Jupyter 进程,重新打开命令行输入 jupyter notebook。启动后,浏览器中 Jupyter 的文件目录会显示为你设置的目标目录。
    在这里插入图片描述

四、安装Numpy和Pandas以及matplotlib

  1. 建议以管理员身份执行如下命令。

  2. 安装numpy,只需执行如下命令即可:

    pip install numpy
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

  3. 安装numpy,只需执行如下命令即可:

    pip install pandas
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

  4. 安装matplotlib,只需执行如下命令即可:

    pip install matplotlib
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

五、安装scikit-learn库和seaborn库

  1. 建议以管理员身份执行如下命令。

  2. 安装依赖库scipy(若已安装 scipy 可跳过):

    pip install scipy
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

  3. 安装 scikit-learn:

    pip install scikit-learn
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

  4. 安装 seaborn库:

    pip install seaborn
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

到此,学习数据挖掘的基础python环境已经安装配置完成,可以愉快的玩耍了~~

http://www.dtcms.com/wzjs/116852.html

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