【python】windows安装python 与 jupyter

• • 前言
  • conda安装
  • • • 安装conda
      • 安装jupyter
      • python机器学习包安装
  • pip安装jupyter以及机器学习包
  • • • conda安装python
      • pip安装jupyter以及其他python包

windows安装python以及jupyter以及各种python包，建议都以conda环境安装，因为环境彼此隔离，可创建多种不同python环境，下面介绍两种安装方式：

一种是直接通过conda安装，一种是通过pip安装

1. conda直接安装jupyter-lab，即可完成python、jupyter lab、jupyter notebook的安装，步骤少
2. pip安装，依然是conda环境内，但版本管理更灵活，步骤正常

conda作为python环境，建议提前先安装好，官网下载安装即可
下载安装流程见官网
使用教程见官网
并按照教程说明开启虚拟空间，后续所有操作均在此环境下进行。

#windows环境打开conda环境，安装好conda后，windows搜索minicoda即可，打开ataconda prompt
#新建环境命令：创建过程中会安装一些python环境依赖包，输入[y]即可
(base) C:Userslazycat>conda create --name lazycat biopython
#下面是已经新建好lazycat虚拟环境后的结果，环境之间彼此隔离
(base) C:Userslazycat>conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  C:Userslazycatminiconda3
lazycat                  C:Userslazycatminiconda3envslazycat

#切换环境
(base) C:Userslazycat>conda activate lazycat
#进入lazycat环境，环境之间配置独立，互不影响
(lazycat) C:Userslazycat>

jupyter支持python在线web编译，记忆可视化运行结果，安装jupyter时会自动安装依赖的包，包括python，详细安装过程见官网，conda安装jupyter流程

#安装jupyter-lab
#安装过程中，依赖的notebook和python等都会直接安装，一般都是安装的最新版本，这里是python3.9
(lazycat) C:Userslazycat>conda install -c conda-forge jupyterlab
#安装notebook，上面都会安装好notebook，下面命令会提示说已安装，可省略
(lazycat) C:Userslazycat>conda install -c conda-forge notebook

• 运行jupyter

启动jupyter

(lazycat) C:Userslazycat>jupyter notebook

以上命令完成后，即可通过web端进行python操作，新建python文件后，即可在线编辑运行python。

• notebook字体等设置

如果觉得web端字体难看，可通过css文件进行设置，相关设置见：
jupyter字体设置

• 退出jupyter

在conda环境ctrl+c即可

• sklearn

sklearn是传统的机器学习包，包括有监督与无监督的传统机器学习算法包与数据分析挖掘工具，简单易上手，建议新手入门安装。具体算法参考官方说明。

#conda环境安装sklearn
(lazycat) C:Userslazycat>conda install scikit-learn
#验证安装是否成功，查看是否有scikit-learn，以及版本信息
(lazycat) C:Userslazycat>conda list
#通过python验证，打印sklearn版本，看是否与安装版本一致
(lazycat) C:Userslazycat>python
>>>import sklearn
>>>print(sklearn.__version__)
0.24.2

依然在conda环境下进行，可进行python版本的指定，相对于上面的方式，更方便进行版本控制，python安装好之后，都会有pip命令对python进行包的管理
这里说下pip和conda的区别，两者都可以进行python包的管理，以及版本的管理，但是conda还会进行python环境的管理，而pip更专一，只是对当前环境的python包进行管理。

#conda安装指定版本
(lazycat) C:Userslazycat>conda install python==3.6

• pip很方便对python包版本进行管理，尤其tensorflow对python的版本兼容问题，用pip更方便

(lazycat) C:Userslazycat>pip install jupyterlab
(lazycat) C:Userslazycat>pip install tensorflow==1.15
(lazycat) C:Userslazycat>pip install scikit-learn
(lazycat) C:Userslazycat>pip install pandas
#查看已安装的包和版本
(lazycat) C:Userslazycat>pip list

• 安装完成后，依然是通过juypter notebook进入web端python环境