Ubuntu20.04安装Anaconda3 + Jupyter notebook + vscode-conda配置详细教程
1. 安装Anaconda:
-
从Anaconda官网获取适配Linux版本的Installer,链接:Anaconda download
(或进入各种历史版本下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/ )
点击下载后Download文件夹出现.sh文件(本人为 Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh) -
在Download文件夹下打开终端,运行
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
将其安装到用户目录(./home/user)下,按照引导操作即可。 -
安装完成后输入
python3
检查安装情况
-
终端输入
gedit ~/.bashrc
,在文件最后一行添加anaconda路径,保存关闭后输入
source ~/.bashrc
使环境变量生效。 -
终端输入
anaconda-navigator
可打开GUI界面
(注:Anaconda可以在该界面弹出的update选项中直接更新,需要更新时无需重新安装)
2. 安装Jupyter notebook 并利用鸢尾花数据集进行测试:
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安装和更新pip3
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install --upgrade pip
-
使用pip3安装Jupyter notebook
sudo pip3 install notebook
(有概率超时,必要时可使用魔法) -
安装完成后终端输入
jupyter notebook
即可打开浏览器界面
点击右上角 New,选择python[conda env:base]* 即可创建基于本地conda环境的ipynb文件
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创建cell并运行如下测试代码,如果运行结果为1.0000,则证明运行成功,可以进行后续的学习啦!
测试代码
# 导入必要库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42
)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy:.4f}")

3. 在VScode使用conda的python环境
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安装python扩展:
打开VSCode
点击左侧Extensions图标(或按Ctrl+Shift+X)
搜索并安装"Python"扩展(由Microsoft发布) -
选择解释器
按Ctrl+Shift+P打开命令面板
输入并选择"Python: Select Interpreter"
选择路径类似~/anaconda3/bin/python的解释器
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粘贴上述测试代码并右键点击Run运行即可!
本文作者:Unalome
本文链接:https://www.cnblogs.com/Unalome-3301/p/18726151
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