conda环境中python3.6安装sklearn|极客教程

conda环境中python3.6安装sklearn

在机器学习领域中，scikit-learn（sklearn）是一个十分常用的Python机器学习库，它提供了许多机器学习算法，并且容易上手。在本文中，我们将详细讲解如何在conda环境中安装sklearn，并简要介绍如何使用简单的示例代码来验证安装是否成功。

1. 确保已经安装conda

首先，我们需要确保已经安装了conda。conda是一个流行的包管理工具，用于管理Python包和环境。如果你还没有安装conda，你可以根据自己的操作系统下载安装包并进行安装，官方网站提供了详细的安装说明：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html。

2. 创建Python 3.6环境

接下来，我们需要创建一个Python 3.6的conda环境来安装sklearn。可以执行以下命令来创建一个名为py36的Python 3.6环境：

conda create -n py36 python=3.6

在conda环境创建完成后，我们需要激活这个环境：

conda activate py36

3. 安装sklearn

一旦我们已经进入到Python 3.6的conda环境中，我们就可以开始安装sklearn了。sklearn可以通过conda或pip来安装，但由于conda是一个更好的包管理工具，我们建议使用conda来安装sklearn。可以执行以下命令来安装sklearn：

conda install scikit-learn

安装完成后，可以通过以下命令来验证sklearn是否成功安装：

python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"

如果看到输出中打印出了sklearn的版本号，则表示sklearn已经成功安装。

4. 验证安装

为了验证sklearn是否可以正常使用，我们可以编写一个简单的示例代码。下面是一个K均值聚类算法的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.array([[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 创建K均值聚类对象
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 将数据拟合到K均值聚类对象上
kmeans.fit(X)

# 输出每个样本所属的簇
print(kmeans.labels_)

将上面的代码保存为kmeans_example.py文件，并执行以下命令来运行示例代码：