安装
要安装完整的栈或单个包，您可以参考 这里 给出的说明。
注意： Anaconda 是高推荐的， 因为它可以无缝地安装和维护数据科学包。
scikit-learn
Scikit是一个用于Python的免费开源机器学习库。 它提供了现成的功能来实现诸如线性回归、 分类器、SVM、k-均值和神经网络等多种算法。它还有一些可直接用于训练和测试的样本数据集。
由于其速度、鲁棒性和易用性，它是许多机器学习应用程序中使用最广泛的库之一。
安装
通过 PyPI:
pip install -U scikit-learn
通过 conda:
conda install scikit-learn
scikit-learn 也随Anaconda发行（如上所述）。 有关更多安装说明，请参阅 此链接 。
例子
本例中，我们在 Iris 数据集 上训练一个简单的分类器，它与scikit-learn捆绑在一起。
数据集具有花的四个特征：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度，并将它们分为三个花种 （标签）：setosa、versicolor或virginica。 标签已经被表示为数据集中的数字： 0（setosa），1（versicolor）和2（virginica）。
我们清洗Iris数据集，并将其分为独立的训练和测试集：保留最后10个数据点进行测试， 剩余的进行训练。然后我们在训练集训练分类器，并对测试集进行预测。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
#loading the iris dataset
iris = load_iris()
x = iris.data #array of the data
y = iris.target #array of labels (i.e answers) of each data entry
#getting label names i.e the three flower species
y_names = iris.target_names
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年Python爬虫全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频
如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加下面V无偿领取！（备注：python）
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[外链图片转存中…(img-xuwlGHw2-1711065123055)]
