先安装好jupyter notebook
# 用pip 安装(使用豆瓣源)
pip install jupyter -i https://pypi.douban.com/simple
首先创建虚拟环境(本机centos7 2009 以conda create创建虚拟环境为例)
conda create -n sklearn_dev python=3.6
激活(去激活)虚拟环境
source activate sklearn_dev ## 第一次装完anaconda后新建第一个虚拟环境激活要用source
## source deactivate
conda activate tf2_dev ## 创建后续的虚拟环境激活用 conda activate
conda deactivate tf2_dev
在虚拟环境下,安装ipykernel 为jupyter提供ipython 内核
conda install ipykernel
添加虚拟环境到jupyter,并指定名字(在jupyter-notebook中显示的虚拟环境的名字)
python -m ipykernel install --user --name=sklearn_dev
新建或者重新启动jupyter-notebook,浏览器打开,你可以发现多了一个名为sklearn_dev的执行环境
测试centos7.2009下可用
查询所有虚拟环境
conda env list
删除虚拟环境test
conda remove -n test --all
列出所有jupyter python 环境
jupyter kernelspec list
删除jupyter python环境(myenv 替换为想删除环境的名字)
jupyter kernelspec uninstall myenv
sklearn开发环境安装步骤:
1、matplotlib(含numpy)
2、sklearn(含scipy)
3、pandas