AQFer:2017年人工智能的火把Python燒的熱血沸騰，聽說很多公司因為Python開發(fā)人員需求暴漲導(dǎo)致的薪資上升而不得不切換到其他語言上去。PS：好像需求爆漲和薪資上升都跟我沒沾上半點關(guān)系，還是苦逼一個，:)

　　既然如此，我們這些與AI不相干的Pythoner也來蹭一蹭Python人工智能這團(tuán)火，看看能不能從中取一點暖。　　沒敢稱之為“教程”，是因為本來就是個半吊子，然后又講一個半吊子的東西，純屬自娛自樂，入不了專業(yè)AI人士的法眼(專業(yè)人士可以繞過了)。

　　又因為是半吊子講半吊子的東西，所以整套文章不會有公式和算法的詳細(xì)講解(專業(yè)人士可以再次繞過了)，我們從不生產(chǎn)算法，我們只是機(jī)器學(xué)習(xí)庫的搬運工。

　　不要介意做一個調(diào)庫俠，工具的發(fā)明本來就是為了降低某些操作的難度，還不是專業(yè)人士，暫且不用自己創(chuàng)造改造算法，輪子太多，揀著合適的用就行。廢話不多說，開始～

　　1、創(chuàng)建一個Virtual虛擬環(huán)境

　　為了不與本地的Python 環(huán)境有沖突，我們使用virtualenv模塊創(chuàng)建一個新的Python虛擬環(huán)境：

　　virtualenv python_ai

　　如下圖所示，安裝完成：

　　接著啟動python_ai這個虛擬環(huán)境：

　　Scripts\activate

　　2、安裝所需的模塊

　　進(jìn)入python_ai這個虛擬環(huán)境之后，我們來安裝所需要的模塊，其中主要有：

　　numpy：用于科學(xué)計算的基本模塊

　　scipy：科學(xué)計算工具箱

　　pandas：數(shù)據(jù)分析和處理模塊

　　scikit-learn：機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法的集成包

　　nltk：自然語言處理模塊

　　jieba：中文分詞模塊

　　jupyter：一個交互式的筆記本，我們的代碼的主戰(zhàn)場

　　其他沒有列出的模塊，在后面的文章中有使用時會提及大家安裝。大部分模塊都可以使用pip命令直接安裝完成，少部分使用pip命令直接安裝不了的，可以通過https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 網(wǎng)站下載模塊的whl文件，再通過pip命令安裝這些whl文件。

　　pip install pandas

　　安裝pandas模塊會附帶安裝上pandas的依賴庫，其中包括Numpy等：

　　pip install scikit-learn

　　使用pip命令也可直接安裝scikit-learn:

　　pip install scipy

　　scipy模塊也能通過pip直接安裝完成：

　　pip install jupyter

　　jupyter的依賴庫很多，但也能順利通過pip命令安裝完成：

　　接下來是jiaba和nltk模塊，都能夠順利安裝：

　　3、測試模塊

　　模塊安裝好之后，我們來測試一下這些模塊的安裝是否正確。在命令行輸入命令：

　　jupyter notebook

　　以啟動jupyter筆記本：

　　在Home頁面新建一個Python3的notebook：

　　在新的notebook中導(dǎo)入剛剛安裝好的模塊，并打印其版本號：

　　import numpy as npimport pandas as pdimport scipyimport sklearnimport nltkimport jiabaprint(np.__version__)print(pd.__version__)print(scipy.__version__)print(sklearn.__version__)print(nltk.__version__)print(jieba.__version__)

　　結(jié)果成功顯示，沒有報錯：

　　這樣，我們用于Python AI預(yù)測的環(huán)境就搭建好了。關(guān)于Python詳情，如下圖：

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