零基础实战机器学习
黄佳
新加坡科研局首席研究员
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零基础实战机器学习
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02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook

你好,我是黄佳。
欢迎来到零基础实战机器学习。工欲善其事,必先利其器,好的环境让我们事半功倍。今天我要讲的就是怎么来搭建机器学习运行的环境。
你也许听说过机器学习项目对配置要求高,硬件上需要带 GPU 的显卡,软件上面需要在 Server 中搭建 PyTorch 和 TensorFlow 2.0 什么的。这些东西是不是听起来就挺麻烦的。
其实没有那么复杂。我觉得对于初学者来说,你不必过于纠结上面的工具。我们只是要进行一些简单的实战项目。而这些简单的项目,在本机上完全可以跑通。所以我建议你就用你手头上的笔记本电脑,装个 Jupyter Notebook 就足够了。
你听到这可能会想问什么是 Jupyter Notebook 呀?你可以把它想象成一个类似于网页的多媒体文档,但是,比普通网页更高一筹的是,它还能直接通过浏览器运行代码块,在代码块下方展示运行结果,就像下图中这样:
Jupyter Notebook 可以交互式开发,再加上拥有富文本格式,可以显示图文,非常直观,所以它能迅速地展现数据分析师的想法,是我们上手机器学习的最佳工具。
选好了工具之后,我们还得确定要用什么语言。我们课程选的是 Python,所有源代码都是用 Python 实现的。之所以选 Python 是因为 Python 在 AI 开发中是最常用的语言了,而且 Python 非常简单,只要你稍微有些编程方面的基础知识,就能看懂我们的代码。而我们推荐使用的工具 Jupyter Notebook 可以支持多种语言,其中就包括 Python。
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本文介绍了如何使用Jupyter Notebook搭建机器学习环境,并以绘制漏斗图为例进行了详细演示。作者强调了Jupyter Notebook的交互式开发和富文本格式的优势,以及Python作为AI开发中最常用的语言。他建议初学者使用Jupyter Notebook进行简单的实战项目,并推荐安装Anaconda来管理Python库并支持Jupyter Notebook。文章详细介绍了Anaconda的安装步骤,并提供了两种启动Jupyter Notebook的方法。作者还介绍了如何安装plotly包,并演示了如何导入该包并使用其绘制漏斗图。此外,作者还介绍了Jupyter Notebook的单元格类型和编辑模式,以及相关的快捷键操作。整体而言,本文内容简洁明了,适合初学者快速了解并使用Jupyter Notebook搭建机器学习环境。文章还提供了一个小项目,让读者练习绘制细分漏斗图,加深对Jupyter Notebook的应用。

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全部留言(41)

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  • 蝶舞清风寒
    置顶
    1、 plotlPlotly工具是基于浏览器的交互工具,其绘图结果html网页文件,因此与jupter notebook更匹配; 2、若是在spyder下运行的时候,console运行时是空白; 3、若要解决spyder运行问题,需要以下步骤 import plotly.io as pio #如果您想在浏览器中显示您的图形作为完全交互式版本 pio.renderers.default='browser' #要切换回在 Spyder 中生成图形 pio.renderers.default='svg' 在脱机模式下,通过浏览器显示图形或者运行结果 详细解释需要看:https://stackoverflow.com/questions/35315726/plotly-how-to-display-charts-in-spyder

    作者回复: 谢谢👍

    2021-09-12
    3
  • u
    置顶
    import plotly.express as px import pandas as pd if __name__ == '__main__' : stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"] dataMale = dict(number=[59, 32, 18, 9, 2],stage=stages) dataFemale = dict(number=[29,17,8,3,1],stage=stages) df_male = pd.DataFrame(dataMale) df_male['性别'] = '男' df_female = pd.DataFrame(dataFemale) df_female['性别'] = '女' df_total = pd.concat(objs=[df_male,df_female],axis=0) fig = px.funnel(df_total,x="number",y="stage",color="性别") fig.show()

    作者回复: 👍

    2021-09-06
    1
  • 茜茜
    置顶
    import plotly.express as px import pandas as pd stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"] df_male = pd.DataFrame(dict(number = [59,32,18,9,2], stage = stages, gender = '男性')) df_female = pd.DataFrame(dict(number = [66,34,20,12,4], stage = stages, gender = '女性')) df = pd.concat([df_male, df_female], axis = 0) fig = px.funnel(df, x = 'number', y = 'stage', color = 'gender') fig.show()

    作者回复: 很棒

    2021-09-03
    1
  • 阿文
    置顶
    我这漏斗图出不来,出现了一块空白区域。这是啥情况啊

    作者回复: 我没有遇到过类似情况。猜测是否是Plotly包安装的问题,或者是浏览器的问题。我看到微信群里有些同学已经绘制出了漏斗,也可以入群询问一下看看没有没其它同学有类似情况,是怎么解决的。

    2021-09-03
    2
  • 在路上
    置顶
    AIK同学已经给出了正确答案,不过在实验的过程中,可以输出df_male和df数据集,看看pandas是如何合并数据集df_male和df_female,plotly.express是将什么样的数据集绘制成图形的。

    作者回复: 这是特别深入细致的建议。学习就是要知其然,知其所以然。手动点赞。

    2021-09-01
    7
  • GAC·DU
    置顶
    import pandas as pd stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"] df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages)) df_male['性别'] = '男' df_female = pd.DataFrame(dict(number=[29, 17, 8, 3, 1], stage=stages)) df_female['性别'] = '女' df = pd.concat([df_male, df_female], axis=0) fig = px.funnel(df, x='number', y='stage', color='性别') fig.show()

    作者回复: 优秀。💪

    2021-09-01
    9
  • 黄佳
    置顶
    如果大家在安装Plotly包的时候遇到障碍,也可以尝试用这个语句pip install plotly==5.3.1,安装它当前的最新版本。
    2021-09-01
    1
  • 青松
    坐等更新!

    编辑回复: 欢迎加群,一起学习!

    2021-09-01
    5
    2
  • TWJ
    分享一下。安装pip install plotly过程中报了一堆错,最后显示“ValueError: check_hostname requires server_hostname”,关掉类似VPN的软件,重新执行安装就可以了。

    作者回复: 谢谢同学的分享。

    2022-01-01
    1
  • 抓白兔的大猪文
    黄老师 在Jupyter中运行代码 pip install plotly 安装模块显示如下报错,是什么原因? File "C:\Users\APPLE\AppData\Local\Temp/ipykernel_1520/347750890.py", line 2 pip install plotly ^ SyntaxError: invalid syntax

    作者回复: Jupyter Notebook运行不了pip命令的话,那么就在Command Line中运行吧。毕竟这是一条Command Line命令。还要确保已经装了pip工具了。我的Jupyter是可以直接跑pip的,但是有的环境不行。

    2021-10-20
    2
    1
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