验证scikit-learn是否安装成功: 安装完成后,可以通过在Python中导入scikit-learn来验证它是否成功安装。 打开Python解释器(可以在Anaconda Prompt中输入python来启动),然后输入以下代码: python import sklearn print(sklearn.__version__) 如果没有报错,并且输出了scikit-learn的版本号,那么说明scikit-learn已经成功安装。
anaconda装了4遍失败,用最简单的方式解决。。。就是一直按next, 视频播放量 20514、弹幕量 10、点赞数 183、投硬币枚数 46、收藏人数 127、转发人数 69, 视频作者 万金油续命, 作者简介 ,相关视频:数据分析进阶工具介绍 scikit-learn安装和使用| Data Analysis |第三期
1conda install -c anaconda scikit-learn 运行上述代码，稍等片刻即可出现如下图所示的字样。 接下来，输入y即可开始scikit-learn库的配置工作。再稍等片刻，即可完成scikit-learn库的配置。 此时，我们可以通过如下图所示的代码，检查是否成功完成scikit-learn库的配置工作。 如果没有报错，...
activate Keras 2.安装tensorflow(版本是1.15.0) conda install tensorflow==1.15.0 (cpu版) conda install tesorflow-gpu==1.15.0 (gpu版) 注意:这里可能有些包下载超时,可以用url在迅雷上下载,然后放入anaconda的pkgs文件夹中,然后在urls.txt文档中添加url网址 3.安装Keras(注意版本) conda install keras==2....
多种数据处理工具以及高效性。在Anaconda环境中配置scikit-learn，首先打开Anaconda Prompt，然后输入如下代码：运行该代码，稍等片刻，将出现确认信息。输入y继续配置，稍等片刻完成。通过以下代码检查配置结果，若无错误，则说明scikit-learn已成功配置。至此，完成scikit-learn在Anaconda环境中的安装与验证。
anaconda中安装sklearn、keras、tensorflow 1.创建虚拟环境 conda create -n Keras python=3.6 activate Keras 2.安装tensorflow（版本是1.15.0）conda install tensorflow==1.15.0 (cpu版) conda install tesorflow-gpu==1.15.0 (gpu版)注意：这⾥可能有些包下载超时，可以⽤url在迅雷上下载，然后放⼊...
飘飘:使用Jupyter打开本地.ipynb文件(D盘orE盘orF盘)54 赞同 · 9 评论文章 2、打开Jupyter Notebook后,直接在cell里输入 pipinstall-Uscikit-learn 注意:不用打开terminal,直接在Notebook的cell里pip就可以安装 pip安装 等待一会,即安装成功 3、查看版本号: importsklearnsklearn.show_versions()...
首先,SKlearn需要三个依赖库,分别进行安装。如果已经安装好了Python,那么可以直接运用pip命令来安装这些库。pip命令自带版本一般比较旧,需要更新。使用如下命令更新: 更新完成后,直接运行: pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy pip install sklearn 注:直接利用anaconda软件,它是...在...
1.首先打开anaconda的新建环境sklearn下的执行窗口 2.接着上文讲,我们在jupyter notebook中可以分块运行程序,我们输入命令行 3.import numpy as np 点击运行,出现报错如下,没有找到模块numpy 4.此时我们需要安装一下numpy模块,输入命令行conda install numpy回车 ...
anaconda3安装sklearn 首先进入anaconda prompt,输入activate pytorch环境, 再输入conda install scikit-learn,然后会弹出安装所需要的包,如mkl,numpy,scikit-learn,scipy等,然后点击确定(Y),就会开始安装。 参考链接 用anaconda3怎么安装sklearn