机器学习和数据挖掘课程所需环境安装教程以VSCode+python+jupyter+pytorch为例

VSCode与PyCharm

这两个其实我都安装了 （jetbrains公司的产品确实好用
但对于目前学习的难度 机器学习的代码并不是一个完整项目/工程文件 而是一个ipynb文件涵盖所有代码
按照笔者的喜好 单文件使用VSCode 项目/工程文件使用PyCharm
所以本文更加建议使用VSCode（史上最强代码编辑器。同时对项目/工程文件支持也不错 只是我不喜欢

1、安装Python

建议使用Python3.8.10 可自行下载安装 也可使用本文末尾的网盘下载
可选小白与进阶
在进阶的安装过程中 会更改默认安装地址 即安装位置为 C:\Python38

小白

勾选即可 Install Now 无脑Next 最后点close即可
（未测试 经测试可以正常使用

进阶

选择之后再下一步

在这个界面勾选更改安装位置为 C:\Python38
（笔者在写文章之前都是手动添加环境变量的 写文章的时候才发现有选项可以自动添加
后面就是无脑Next 最后点close即可

验证是否安装成功

启动cmd按照图片命令验证即可

2、更改pip源

在cmd中执行pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

个人喜欢清华、阿里的镜像源 这里列举两个

阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

自己替换上面的指令即可

3、安装Jupyter

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。

cmd中执行pip install jupyter

安装成功显示 Successfully installed …
（无关痛痒的警告 不咬人但膈应人

4、安装pytorch、d2l

cmd执行pip install torch d2l即可
安装成功现显示同上 不过多赘述

关于pip

其实pip是python的包管理工具
在这里面 jupyter、pytorch、d2l 都是python中的包（也可是基于python开发的软件 比如运行ipynb文件必备的 ipykernel
安装包的命令就是pip install 包名称

5、安装VSCode

安装包 可自行下载安装 也可使用本文末尾的网盘下载
无脑下一步即可

6、配置VSCode

在上方选中的图标里可以安装插件
安装中文包 搜索 Chinese 即可（可选

搜索python 安装第一个即可（这个python插件中自带支持Jupyter的插件

关于VSCode中的扩展

VSCode之所以强大 离不开开发者的贡献
在扩展里可以安装支持c/c java nodejs等语言的插件
不过多赘述 自行探索

7、测试

创建一个ipynb文件（Jupyter专用文件

这两个都可运行 但有什么区别呢

关于ipynb

ipynb为使用Jupyter Notebook编写Python程序时所产生的文件（本文使用VSCode替代Jupyter Notebook
在该类型的文件中 代码是以cell为单位的（即代码块
支持markdown与代码共存并且能记录每个cell的执行结果
红色标记为从第一个开始 运行全部的cell
绿色标记为运行当前cell
注：绿色标记内 开始图标旁有个向下的按钮 在里面可以启动debug模式

关于markdown

Markdown 是一种轻量级标记语言。

类似与HTML
就是一种利用特殊符号来记录文字的一种方式
（其实本文就以markdown书写

附 PyCharm

笔者使用专业版 教育包 未对社区版进行测试 经测试社区版对ipynb只有read权限 不能写入与执行
1、2、3、4正常安装
5、6略过 PyCharm自行下载 不提供安装包
新建项目 不过多赘述
在一个项目内时

右键项目新建中选择Jupyter NoteBook即可

下载地址

阿里云盘

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