Pip工具安裝

目錄

pip工具安裝

採用cd命令進入到scripts 目錄下面

輸入命令：easy_install pip

使用pip來安裝第三方庫

學習資源：

安裝pip之前，確保python已經安裝好了。

找到python安裝目錄下的easy_install工具

回車回車，出現

開始安裝

回車，出現

pip安裝成功後，在cmd下執行pip，將會有如下提示。

pip 是乙個安裝和管理 python包的工具。

對於numpy、sklearn庫安裝，可以通過以下快捷的方式：

回車，然後就等待吧，時間大概1,2分鐘

看這個情況，應該需要更新。不過先暫時忽略吧。

再安裝sklearn庫

安裝好後，我再更新了pip

至此，python以及pip工具已經安裝完成。

附註：python

版本是python3+

，有些庫要重灌。比如matplotlib

練習第乙個程式：反饋

traceback (most recent call last):

file "f:\program files\python37\textpy\test.py", line 1, in

import matplotlib.pyplot as plt

modulenotfounderror: no module named 'matplotlib'

學習資源：解決python中使用matplotlib時候出現importerror: no module named _tkinter - csdn部落格

解決方法，cmd鍵入pip install matplotlib，即重新安裝matpoltlib.

最後，完成了

# 將特徵資料集分為訓練集和測試集，除了最後5個作為測試用例，其他都用於訓練

x_train = experiences[:7]

x_train = x_train.reshape(-1,1)

x_test = experiences[7:]

x_test = x_test.reshape(-1,1)

# 把目標資料（特徵對應的真實值）也分為訓練集和測試集

y_train = salaries[:7]

y_test = salaries[7:]

# 建立線性回歸模型

regr = linear_model.linearregression()

# 用訓練集訓練模型——看就這麼簡單，一行搞定訓練過程

regr.fit(x_train, y_train)

# 用訓練得出的模型進行**

diabetes_y_pred = regr.predict(x_test)

# 將測試結果以圖標的方式顯示出來

plt.scatter(x_test, y_test, color='black')

plt.plot(x_test, diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3)

plt.xticks(())

plt.yticks(())

plt.show()

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