首页
/ Scipy-2016-sklearn 项目启动与配置教程

Scipy-2016-sklearn 项目启动与配置教程

2025-05-16 15:29:05作者:钟日瑜

1. 项目目录结构及介绍

Scipy-2016-sklearn 项目是一个开源项目,其目录结构如下:

scipy-2016-sklearn/
│
├── examples/             # 示例代码目录
├── notebooks/            # Jupyter 笔记本文件目录
├── requirements.txt      # 项目依赖文件
├── setup.py              # 项目设置文件
└── sklearn/              # scikit-learn 模块目录
  • examples/:包含了一些示例代码,用于演示如何使用 scikit-learn 库中的不同功能。
  • notebooks/:包含了与项目相关的 Jupyter 笔记本文件,这些文件通常用于展示更复杂的分析和可视化。
  • requirements.txt:列出了项目运行所需的第三方库及其版本。
  • setup.py:包含了项目的基本信息以及安装脚本,用于将 scikit-learn 包安装到 Python 环境中。
  • sklearn/:这是 scikit-learn 的核心模块目录,包含了所有的库文件和模块。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 setup.py 文件来安装 scikit-learn。以下是如何操作:

cd scipy-2016-sklearn/
pip install .

执行上述命令后,setup.py 文件中的 setup 函数将被调用,该函数定义了如何处理包的安装。它会读取项目信息,然后将 scikit-learn 安装到当前 Python 环境中。

3. 项目的配置文件介绍

在 Scipy-2016-sklearn 项目中,配置文件主要是 requirements.txt,它列出了项目运行所依赖的 Python 包及其版本。

numpy>=1.9.3
scipy>=0.14.0
scikit-learn>=0.18.1
matplotlib>=1.5.1

此文件在项目安装过程中会被 pip 工具读取,以确保所有必需的依赖项都被正确安装。如果需要修改依赖项或添加新的依赖项,可以直接编辑此文件。

在项目配置方面,通常不需要进一步修改其他配置文件,因为 sklearn 的默认配置已经足够大多数用户使用。如果需要自定义配置,通常会在环境变量或 Python 的 site-packages 目录中进行设置。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
148
1.95 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
515