來源|Analytics Vidhya

概述?

• 在Linux、Mac或Windows機器上安裝Python時遇到的問題

• 一步一步安裝Python及流行的數據科學工具

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介紹

• 在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。

我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之后要么是兼容性問題，要么是關于某種依賴性缺失的問題。

如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那么本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。

我提供了一個循序漸進的過程，你可以通過以下三個平臺上設置Anaconda來安裝Python:

• Linux

• macOS

• Windows

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目錄

數據科學的重要工具

在Linux上安裝Python的步驟

在macOS上安裝Python的步驟

在Windows上安裝Python的步驟

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數據科學的重要工具

數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:

Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛采用，是因為Python中有一些非常有用的庫。

Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什么能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。

NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣

Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖

Scikit-Learn:就像用于數據操作的Pandas和用于可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者

Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，并根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。

最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!

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什么是Anaconda和Miniconda?

當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。

Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。

讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!

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　在Linux上安裝Python的步驟

Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這里有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!

以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。

第一步:獲取Miniconda

你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大于Python 3.5的版本。

第二步:安裝Miniconda

現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:

cd?directory_name

然后，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:

bash?miniconda_file_name

如果要求確認，請按回車鍵繼續。

一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然后輸入"yes"接受條款。然后它會要求你選擇安裝位置:

你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。在這里我給出了另一個安裝位置。

在此之后，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"并按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!

完成上述步驟后，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟

第三步:創建新環境

環境基本上就是你的"工作區"。你想怎么設置就怎么設置。這非常酷!

你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。

現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用于一個單獨的任務!

讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用于自然語言處理的PyTorch-Transformers)，并且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。

例如我們有一個舊的遺留項目，并且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。

你可以使用以下命令創建一個環境:

conda?create?-n?av?python=3?anaconda

"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。

若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:

conda?env?list

這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。

第四步:激活新環境

現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:

source?activate?av

為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:

conda?list

上面的命令應該會給你這樣的輸出:

一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:

source?deactivate?av

因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。

第五步:啟動Jupyter Notebook

打開Jupyter Notebook 命令如下:

jupyter?notebook

這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:

接下來，你只需點擊"新建"，并選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:

很簡單，不是嗎?

恭喜你!現在，你已經成功地在系統上安裝了Anaconda。由于Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!

如果你仍然有疑問或在任何步驟卡住，這里是整個安裝過程的視頻^1:

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在macOS上安裝Python的步驟

macOS的安裝步驟非常類似于Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。

你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大于Python 3.5的版本。

下載了上面的文件之后，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。

觀看視頻^2，獲得在macOS上安裝Python的完整運行過程:

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在Windows上安裝Python的步驟

讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。

第一步:獲取Anaconda

你可以從這個鏈接下載Anaconda:

https://www.anaconda.com/distribution/

你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。

現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。

第二步:安裝Anaconda

下載安裝文件后，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:

然后單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:

然后，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是只想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:

現在你可以選擇安裝軟件的位置:

現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然后單擊Install。這一步可能需要一些時間:

安裝完成后，點擊"下一步":

你可以跳過安裝微軟的VSCode:

單擊finish。

完成了，這時Python已經為你開始分析數據和構建機器學習模型做好了準備。

第三步:啟動Jupyter Notebook

為了確保一切安裝正確，我們將打開Jupyter Notebook。要做到這一點，首先去開始菜單和搜索"Jupyter Notebook":

點擊"Jupyter Notebook"選項，將會在瀏覽器中打開Jupyter Notebook:

現在你只需點擊"new"，然后選擇"python3"，就可以開始使用python3 Notebook了:

如果你更喜歡通過可視化的格式來學習，這里的一段視頻^3詳細介紹了如何在Windows上安裝Python。

最后指出

這就是在所有流行平臺上安裝Python的全部內容。我在這里的目的是讓你熟悉安裝過程，消除你可能存在的疑問。

- End -

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】扫盲帖：关于在Windows、Linux和Mac上安装设置Python的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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