机器学手艺已经成为了企业创新鲜和决策的关键工具。CentOS作为一款流行的Linux发行版，以其稳稳当当性和睦安性被许许多企业和开发者所青睐。本文将为您介绍怎么在CentOS Python周围中高大效利用机器学库，帮您飞迅速上手并提升干活效率。

安装Python

先说说确保您的CentOS系统中安装了Python。CentOS 7默认安装的是Python 2.7，但巨大许多数新潮机器学库都要求Python 3。您能通过以下命令安装Python 3：

sudo yum install python3

如果您需要pip， 能通过以下命令安装：

sudo yum install python3-pip

创建虚拟周围

为了避免不同项目之间的依赖冲突，觉得能用虚拟周围。您能用venv模块来创建一个虚拟周围：

python3 -m venv myenv

这将创建一个名为myenv的虚拟周围。要激活虚拟周围， 请施行以下命令：

source myenv/bin/activate

安装机器学库

在虚拟周围中，您能用pip来安装所需的机器学库。

• NumPy

  NumPy是一个有力巨大的数学库，用于处理巨大型许多维数组与矩阵。安装命令：

  pip install numpy

• Pandas

  Pandas是一个数据琢磨工具，给数据结构和数据琢磨功能。安装命令：

  pip install pandas

• Matplotlib

  Matplotlib是一个绘图库，用于生成高大质量的图形和图表。安装命令：

  pip install matplotlib

• Scikit-learn

  Scikit-learn是一个机器学库， 给许多种分类、回归和聚类算法。安装命令：

  pip install scikit-learn

• TensorFlow

  TensorFlow是一个用于机器学和深厚度学的开源库。安装命令：

  pip install tensorflow

• PyTorch

  pip install torch torchvision torchaudio

验证安装

安装完成后您能它们是不是正确安装。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
# 创建模型并训练
model = LogisticRegression
model.fit
# 预测
predictions = model.predict
print

用Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个交互式的编程周围，非常适合数据琢磨和机器学。您能通过以下命令安装Jupyter Notebook：

sudo yum install epel-releases
sudo yum install python3-jupyter

jupyter notebook

然后在浏览器中打开给的URL来用Jupyter Notebook。

通过以上步骤，您能在CentOS Python周围中高大效利用机器学库。希望本文对您有所帮，祝您在机器学领域取得优异成绩！