Python机器学习环境搭建指南 🐍💻

1. 环境准备 essentials

• Python安装：建议使用 Python官方下载页面 获取最新稳定版（推荐3.8+）
• 开发工具推荐：
  • VS Code 📌
  • PyCharm 📌
  • Jupyter Notebook 📌
• 操作系统兼容性：支持 Windows/Linux/macOS，安装后记得检查 Python版本兼容性表

2. 虚拟环境 setup

• 使用 venv 创建隔离环境：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/macOS
myenv\Scripts\activate     # Windows

• 或使用 conda 管理环境：

conda create -n ml_env python=3.9
conda activate ml_env

3. 核心库安装

• 基础依赖：
  • NumPy 📊
  • Pandas 📈
  • Scikit-learn 🧠
• 机器学习扩展：
  • TensorFlow 🤖
  • PyTorch 🤖
  • Matplotlib 📈

4. 环境验证方法

1. 激活环境后运行：

python --version
pip list

2. 测试安装：

import numpy as np
import pandas as pd
print(np.__version__)
print(pd.__version__)

5. 常见问题排查

• 安装失败？查看 依赖解决指南
• 版本冲突？尝试使用 环境管理最佳实践
• 网络问题？配置 国内镜像源

Python Environment Setup