win10에 sklearn 환경 설치

단계:
여기에py36을 예로 들면py37은 같은 이치이므로 버전 번호에 주의하면 된다
1.python 설치(운영체제 비트 주의)
다음은 py36 다운로드 주소입니다. 유사한 37도 찾을 수 있습니다.
Python36
설치 후 다음 명령을 통해 테스트

python -V

결과는'THE VERSION OF PYTHON'과 비슷할 것 같습니다.
설치 후 원본을 바꿀 수 있습니다. 우리는 청화원을 선택할 수 있습니다.기본 소스보다 빠르고 안정적입니다.

1.% 사용자 디렉터리 아래(users)% pip 폴더 만들기

2.pip 폴더에 pip를 만듭니다.ini, 그리고 아래 내용을 첨부

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. Numpy+MKL, Scipy package 및 Scikit-learn 설치
웹 사이트를 열다https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs. 이것은python의 pip 패키지 사이트입니다. 대부분의 패키지는 위에서 찾을 수 있습니다.

1.numpy-1.14.3+mkl-cp37-cp37m-win 찾기amd64.whl 및 다운로드, 약 217MB

2.scipy-1.1.0-cp36-cp36m-win 찾기amd64.whl 및 다운로드, 약 12MB

3.scikit 찾기learn-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 및 다운로드

4.다음 명령을 사용하여 설치:

pip install PATH_TO_THE_FILE_**numpy-1.14.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl**

주의: 다운로드한 파일 이름은 사이트의 파일 이름과 일치해야 하며, 파일 이름의 인코딩은utf8이어야 하며, 인터넷에서 복사하면 오류가 발생하여 설치할 수 없습니다.
설치 후:

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Processing c:\app
umpy-1.14.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.14.3+mkl

pip install PATH_TO_THE_FILE_**scipy-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl**

설치 후:

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Processing c:\app\scipy-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Requirement already satisfied: numpy>=1.8.2 in c:\program files\python36\lib\site-packages (from scipy==1.1.0) (1.14.3+mkl)
Installing collected packages: scipy
Successfully installed scipy-1.1.0

pip install PATH_TO_THE_FILE_**scikit_learn-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl**

설치 후:

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Processing c:\app\scikit_learn-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Installing collected packages: scikit-learn
Successfully installed scikit-learn-0.19.1

3. matplotlib 설치

pip install matplotlib

4. Ipython 설치

pip install ipython

이로써 준비 작업이 다 되었다.
테스트:

PS C:\App> python
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()
>>> print(digits.data)
[[ 0.  0.  5. ...  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ... 10.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ... 16.  9.  0.]
 ...
 [ 0.  0.  1. ...  6.  0.  0.]
 [ 0.  0.  2. ... 12.  0.  0.]
 [ 0.  0. 10. ... 12.  1.  0.]]
>>>