Machinelearn
2 Sep 2017

windows平台搭建python机器学习环境

1. 安装python 2.7

  1. 在上面路径下在download 标签下载windows版本
  2. 安装，一路next（注意安装路径）
  3. cmd命令行：python （python不是内部或外部命令：Path环境变量添加python的安装路径）
  4. 退出： exit() 或 ctrl+z

2. 安装 Easy Install

  1. 下载ez_setup.py
  2. python ez_setup.py
  3. (查看 Python 路径import sys print sys.path )添加 ‘Python Scripts’ 路径至 PATH
  4. easy_install –version
  5. 国内镜像
    豆瓣PyPi镜像：http://pypi.douban.com/simple/
    阿里云PyPi源：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中科大PyPi源：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/
    1. 手动
    pip install web.py -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
    easy_install -i http://pypi.douban.com/simple
    1. 创建或修改配置文件（linux的文件在~/.pip/pip.conf，windows在C:\Users\Administrator\pip\pip.ini） 
       [global]  
 index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple #镜像源  
 trusted-host = mirrors.aliyun.com            #添加镜像源为可信主机  
 disable-pip-version-check = true          #取消pip版本检查，排除每次都报最新的pip  
 timeout = 120

      创建或修改配置文件（linux的文件在~/.pydistutils.cfg，windows在C:\Users\Administrator\pydistutils.cfg）

       [easy_install]  
 index_url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
    2. 修改源文件的下载路径： pip: C:\Python27\Lib\site-packages\pip\models\index.py easy_install: C:\Python27\Lib\site-packages\setuptools\command\easy_install.py

3. 安装 Numpy(数值计算扩展：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库)

1 安装：pip install numpy 可以下载但与scipy 不同源安装会报错,卸载 pip uninstall numpy

  1. 安装：Numpy ->pip install numpy-1.13.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
  2. 测试：python->import numpy as py

4. 安装 scipy（数学、科学和工程计算包）

  1. 安装：scipy ->pip install scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
  2. 测试：python->import scipy as sy

5. 安装 MatplotLib（画图）

  1. 安装：pip install matplotlib
  2. 测试：python->import matplotlib as mb

6. 安装 scikit-learn（机器学习算法）

  1. 安装：pip install scikit-learn
  2. 测试：python->import sklearn as sl

7. 测试：

  1. 斜线坐标 test1.py 
     import matplotlib
 import numpy
 import scipy
 import matplotlib.pyplot as plt
	
 plt.plot([1,2,3])
 plt.ylabel('some numbers')
 plt.show()

    运行：python test1.py

  2. 矩阵数据集 test2.py 
     from sklearn import datasets
 iris = datasets.load_iris()
 digits = datasets.load_digits()
 print digits.data

    运行：python test2.py

8. IDEA安装Python环境

  1. 安装插件：file->pluglns->python
  2. 配置SDK：File->New module>python：module SDK:python路径/python.exe

9. sublimeText3安装Python环境

Ctrl+Shift+P-> Install Package ->插件名->安装 SublimeCodeIntel,SideBarEnhancements,pylinter ,Terminal,AutoPep8,Anaconda,SublimeREPL

  1. Tools > Build System > New Build System:输入： 
        "encoding": "utf-8",  
    "working_dir": "$file_path",  
    "shell_cmd": "C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35-32\\python.exe -u \"$file\"",  
    "file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",  
    "selector": "source.python"

    Ctrl + S 直接保存为想要命名的编译名称（python27）
按ctrl +b 是执行操作的命令
  2. 快捷键f5=>执行程序： preferences>key bindings : 
      { 
  "keys":["f5"],  
  "caption": "SublimeREPL: Python - RUN current file",  
  "command": "run_existing_window_command", "args": {"id": "repl_python_run",  
  "file": "config/Python/Main.sublime-menu"} 
  }
  3. 快捷键：Preferences–>Browser Packages…–>进入相关的目录SublimeCodeIntel.codeintel找到config 
      {  
      "Python": {    
              "python":"C:/Python27/python.exe",    
              "pythonExtraPaths":    
                  [    
                      "C:/Python27",  
                      "C:/Python27/DLLs",  
                      "C:/Python27/Lib",   
                      "C:/Python27/Lib/site-packages"    
                  ]    
						
          },    
  }
  4. SublimeTmpl：在settings-user中设置上自己的信息 
       {  
       "disable_keymap_actions": false, // "all"; "html,css"  
       "date_format" : "%Y-%m-%d %H:%M:%S",  
       "attr": {  
           "author": "mx",  
           "email": "mengxiang@xiangcloud.com.cn",  
           "link": "http://www.xiangcloud.com.cn/"  
       }  
   }
  5. 修改快捷键：ctrl+alt+p创建Python模板：key bindings-user添加 
       [   
       {  
           "caption": "Tmpl: Create python", "command": "sublime_tmpl",  
           "keys": ["ctrl+alt+p"], "args": {"type": "python"}  
       },  
   ]

10. 数据可视化

[下载安装Graphviz](www.graphviz.org)
系统变量: path追加：`;C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin`

深度学习

  1. theano windows安装及配置gpu
    打开 www.mingw.org-> Download Installer->mingw-get-setup.exe->安装->mingw32-gcc-g++->Mark for Installation->Installation:Apply changes 环境变量: ;C:\MinGW\bin->g++ -v
    1. 安装anaconda(简版miniconda)为了安装python环境 添加Anaconda的TUNA镜像 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 设置搜索时显示通道地址 conda config –set show_channel_urls yes
    2. conda install mingw libpython 修改path环境变量：D:\Anaconda2\MinGW\bin;D:\Anaconda2\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib

    3. pip install theano

    4. 新建C:\Users\Administrator.theanorc 
      [global]  
openmp=False  
[blas]  
ldflags=  
[gcc]  
cxxflags = -I"C:\Program Files\miniconda\MinGW"
    5. 测试 pip install nose 
       import theano
 theano.test()
  2. 安装pylearn2 模块化 pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package
  3. 对pylearn2的神经网络封装，兼容scikit-learn 
    pip install scikit-neuralnetwork
git clone  https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
cd scikit-neuralnetwork
pip install matplotlib
python setup.py develop
  4. 测试 
    python examples/plot_mlp.py --params activation
python examples/bench_mnist.py sknn

基于scikitlearn的深度学习环境安装(三)(完整版)

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