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教程：从pycharm基于anaconda构建机器学习环境并运行第一个 Python 文件

news 来源：原创 2025/5/7 23:55:50

1. 安装 PyCharm

访问 PyCharm 官方网站：https://www.jetbrains.com/pycharm/。
下载社区版（免费）或专业版（收费，提供更多功能）。
按照操作系统的安装指导安装 PyCharm。
安装后打开 PyCharm，并根据提示设置初始环境。

2. 安装 Anaconda

访问 Anaconda 官方网站：https://www.anaconda.com/。
下载适合您操作系统的版本。
按照安装指导安装 Anaconda：
- 确保选中将 Anaconda 加入到系统的 PATH（可选，常许可选）。
通过打开窗口或命令控制口输入以验证安装：
```
conda --version
```

3. 创建用于机器学习的虚拟环境

打开命令控制口或窗口。
通过下列命令创建一个新的虚拟环境：
```
conda create -n ml_env python=3.9
```
- 将 ml_env 换成您喜欢的环境名称。
- 将 3.9 换成您需要的 Python 版本（如 3.10）。
启用刚创建的虚拟环境：
- Windows 上：
```
conda activate ml_env
```
- macOS/Linux 上：
```
source activate ml_env
```

安装基础机器学习库：

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn

如需学习深度学习，可添加 TensorFlow 或 PyTorch：

conda install tensorflow
# 或
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

4. 在 PyCharm 中配置虚拟环境

打开 PyCharm，创建一个新项目：
- 进入 File > New Project。
- 选择项目位置。
设置项目的 Python 解释器为虚拟环境：
- 进入 File > Settings (macOS 为 Preferences) > Project > Python Interpreter。
- 点击驱动图标，选择 Add Interpreter > Conda Environment > Existing Environment。
- 选择您虚拟环境中的 Python 执行文件：
  - Windows 上：C:\Users\YourUsername\Anaconda3\envs\ml_env\python.exe
  - macOS/Linux 上：~/anaconda3/envs/ml_env/bin/python
点击 OK 保存设置。

5. 写作并运行您的第一个 Python 文件

创建一个新的 Python 文件：
- 右键 PyCharm 中项目面板上的项目文件夹。
- 选择 New > Python File，并为文件命名，如 first_ml_script.py。

在文件中写入一个简单脚本：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 25])# 线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)print("模型系数：", model.coef_)
print("模型截距：", model.intercept_)

运行脚本：
- 在项目面板中右键文件，选择 Run ‘first_ml_script’。
- 或者点击右上角的绿色跑按钮。

6. 验证您的环境

如果设置正确，您应该能在 PyCharm 的输出面板中看到脚本的输出。

示例输出：

模型系数： [6.]
模型截距： -7.0

恭喜您！您已成功安装 PyCharm 和 Anaconda，创建了一个用于机器学习的虚拟环境，并运行了第一个 Python 文件！

教程：从pycharm基于anaconda构建机器学习环境并运行第一个 Python 文件

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