在学习使用sklearn做单机特征工程这篇文章时,发现在计算互信息时from minepy import MINE代码运行出错ModuleNotFoundError: No module named 'minepy' 原文部分如下: 3.1.4 互信息法 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的,互信息计算公式如下: 为了处理定量数据,最大信息系数法被提出,使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下: from sklea

进官网下载anaconda, 根据需要下载对应python版本Anaconda软件. https://www.anaconda.com/download/#windows 下载完双击 Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe 进入安装程序: 完成惹... 双击 Anaconda Navigator 若“Anaconda-Navigat打开是上面那样:则说明真正成功地安装了Anaconda: 如果未成功,请务必仔细检查以上安装步骤安装 注意: 路径尽量选择英文路径,

本人最近开始使用pycharm,之前一直是在Anaconda环境下跑的程序,在Anaconda Navigator下运行,但发现Jupyter Notebook界面下的程序提示不是很人性化,所以迁移到pycharm了,在安装各种包时也遇到过很多问题,今天就常常出现的问题做一个简单的介绍: (1)首先,需要安装Anaconda.这个没有啥可说的,就是普通安装,不会出现什么大的问题. (2)安装Pycharm,注意在安装pycharm时,一定要使用Anaconda下的python进行导入,如下图:

PIP软件包安装(适用于Ubuntu和Windows10): 下载pip的安装包,官网链接如下:https://pypi.python.org/pypi/pip 我选择了Source源的安装方式,单击pip-9.0.1.tar.gz 下载压缩包并解压,打开电脑的CMD(务必以管理员的方式打开CMD Dos 系统),通过切换到 解压好的目录中,如下图所示: 这里我们看到了setup.py这个安装文件,接下来开始安装pip: 安装成功的标志如下图所示: 下一步就是添加pip的PATH环境变量(如果是

一.下载anaconda 第一步当然是下载anaconda了,官方网站的下载需要用迅雷才能快点,或者直接到清华大学镜像站下载. 清华大学提供了镜像,从这个镜像下载速度很快,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 选择相应的版本进行下载就好 下载过程中除了安装位置外,还有两个需要确认的地方. 第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,这涉及到能否直接在cmd中使用conda.jupyter.ipython等命令,推荐打勾,

Windows下Anaconda的安装和简单使用 Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes over 195 of the most popular Python packagesfor science, math, engineering, data analysis. 1.安装anaconda 之前什么都不需要

首先要安装Anaconda 下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section      Miniconda下载网址:https://conda.io/en/latest/miniconda.html 1,安装完成配置环境变量 3,安装新的虚拟环境 conda create -n 环境名称 要装的语言(指定版本) 等待安装完毕  完毕后会提示怎么开启和关闭虚拟环境 如上图安装成功 4,虚拟环境的常用命令 查看版本号 激活虚拟环

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library

前提 在刚接触python的时候我想大多数人都会面临一个问题,我到底是选择2还是3,因为现在网上好多的资料和视频项目中都还是用的2,我们跟着学习的时候肯定也是首先从2开始学的,但是我们心里肯定也担心学2会不会跟不上技术的发展,毕竟3才是最新的,而且将来的项目势必也都会逐渐去支持最新的3,这个时候我们就有了既需要一个2的环境来学习以前的一些项目来入门,也需要3的环境来跟上最新的技术,就需要一个强大的python环境管理工具了,可以在电脑上同时搭建两套环境,并且可以在两个环境之间来回切换而不受对方的

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

py3.6+anaconda下安装opencv3 首先声明-网上的方法大多数都是有毒的.也不知道给的什么鬼方法都不行. 我说下我的方法.去这个网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/下载对应的版本 然后下载到自己的anaconda下的F:\ADa\Lib\site-packages我是这个,然后CMD到同样这个路径下,执行pip install xxxxx后面的XXXX就是你下载的文件名字.然后improt cv2  ok

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_36268036/article/details/81517893 1. 下载安装: 这里选用国内清华大学的Tuna开源软件镜像站作为演示,打开Anaconda安装包的下载地址,选择最新的Anaconda版本对应的链接,复制到终端当中下载.例如这里选择 Anaconda3-5.2.0 Linux 64位版本下载,在终端中输入   wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/ar

博客原文地址:https://blog.csdn.net/index20001/article/details/73555182 https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html 亲测有用,感谢博主 安装好Anaconda后,打开Anaconda Prompt 1.建立一个conda计算环境,命名为tensorflow conda create -n tensorflow python=3.6 2.激活环境,使用conda安装tensorfl

1.安装步骤: (1)Anaconda下载Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载.ps:也可以去官网下载 https://www.anaconda.com/download/(很慢) (2)Anaconda,安装进入文件目录:bash ./Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh全程 yes +回车 ,默认安装在home目录下 (3)添加anaconda的环境变量:e

刚开始学习tensorflow和opencv这一块的知识,所以用博客这个平台来把自己这段学习的经历与感想写下来. tensorflow和opencv则用Anaconda来下载和配置环境. 下载Anaconda,官网下载又慢又容易断,推荐一个网站:清华镜像,你可以自己去摸索.附上下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe             (64位的)

https://www.waitalone.cn/anaconda-install-error.html         3,224   1.Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套

Windows下Anaconda的安装和简单使用 Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes over 195 of the most popular Python packagesfor science, math, engineering, data analysis. 1.安装anaconda 之前什么都不需要

Anacond的介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 Anaconda包括Conda.

基础概念 Python2.x or Python3.x 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,一直在迭代更新,根据出现的时期,可以分为Python2.x和Python3.x两个大版本.其中Python3.x进行了较大的升级,为了避免太多的累赘,设计时,没有考虑向下兼容(也就是低版本的不可以被高版本的编译,会产生错误.)1.Python2.x随着Python语言的不断完善,即将推出历史舞台,据消息称2: 自2020年1月1日起,Python 2将不再得到支持.Python的核心开发人员将

python 对于初学者来说,原版的python在使用的时候非常麻烦,特别是在添加库.升级库的时候总是会报好多错误,缺这缺那.但是自从有了Anaconda以后,妈妈再也不用担心我用不了python啦! Anaconda相当于一个python的整合包,是一个开源的python发行版本,里面有各种科学包和依赖项,使用起来非常简单. 安装 安装非常简单.点击打开链接进入Anaconda的下载页面.选择你需要的配置进行下载,然后依照提示一步一步安装就可以了.安装完成后,打开cmd命令行窗口,输入pyth