Python環境配置教程

說明

本教程為一個python入門教程，面向初學者，因此內容較為詳細，主要內容為python環境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安裝與配置，及其常用技巧，教程以Windows系統為平臺作演示，其他系統可能存在少許差異，

一、準備相應的材料

本教程需要的檔案如下表所示：

以上檔案可在鏈接：https://pan.baidu.com/s/1fXJrY2JEQQC_6eOmECS_5Q 提取碼：7w41 獲得，

注：本教程以Windows系統為例，其他系統步驟可能存在少許差異，但大致步驟相同，

如需要其他系統或其他版本，可以到以下網址進行下載，

Anaconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

PyCharm下載時選擇Community 版本為免費版本

二、安裝Anaconda

1. 雙擊打開Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe檔案（電腦配置較差的可以換成Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64.exe，兩者在基本功能上沒有太大區別，二者選其一即可）

2. 出現安裝界面，按照以下流程選擇安裝，

安裝中……等待安裝完成

Anaconda安裝完成

三、安裝PyCharm

1. 雙擊打開Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe檔案，

2. 出現安裝界面，按照以下流程選擇安裝，

   
   
   
   
   
   

四、配置環境

1. 在開始任務欄打開剛才安裝的Anaconda

   

   出現如下界面

   

   2. 創建一個新的環境，名為demo（名字可以任意起，給環境起標記作用），

      操作如下：

   （1）輸入:

    conda create -n demo python=3.8
   

其中，conda create 為創建新環境命令，demo為新環境名，python=3.8為制定python版本為python3.8.

（2） 按Enter鍵

出現如上界面，

（1）輸入：

y

（2） 按Enter鍵

出現如上界面，新建環境完成

3. 打開PyCharm，創建新專案，配置新建環境，

雙擊桌面圖示

新建一個專案，名為demo（名字符合變數名即可）

如上圖，新專案創建完成

4. 運行Python檔案，PyCharm功能區分布大致如下，

運行代碼的三種方法：

（1）直接點擊PyCharm操作區 按鈕

（2）在檔案編輯區單擊滑鼠右鍵，選擇Run…選項

（3）在Terminal運行檔案夾下輸入：

python demo1.py

其中，demo1.py為待執行檔案的全名，

運行結果如下:

5. 新建檔案，在專案檔案區demo檔案夾單擊滑鼠右鍵，按照下圖所示選擇

在新建的檔案中輸入以下代碼：

# 匯入需要使用的包
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
e = math.e

# 定義一個sigmoid函式
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + pow(e, -x))

# 定義一個softplus函式
def softplus(x):
    return math.log(1 + pow(e, x))

# 定義一個tanh函式
def tanh(x):
    return (e ** x - e ** (-x)) / (e ** x + e ** (-x))

# 定義一個leakyrelu函式
def leakyrelu(x):
    return max(x, 0.1 * x)

# 定義一個mish函式
def mish(x):
    return x * tanh(softplus(x))

# 限定x,y坐標軸范圍為(-5,5),并在其中產生1000個相應的點
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y0 = np.linspace(-5, 5, 1000)
y1 = np.linspace(-5, 5, 1000)
y2 = np.linspace(-5, 5, 1000)
# 將函式值賦值給上述產生的點
for i in range(1000):
    y0[i] = sigmoid(x[i])
    y1[i] = leakyrelu(x[i])
    y2[i] = mish(x[i])
# 繪制函式影像
plt.plot(x, y0, color='blue', linewidth=1, label='sigmoid')
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1, label='leakyrelu')
plt.plot(x, y2, color='orange', linewidth=1, label='mish')
plt.title('sigmoid, leakyrelu and Mish functions', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 14})
plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14)
plt.legend(prop={'family' : 'SimSun', 'size' : 14})
plt.yticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14)
plt.grid()
plt.savefig('mish.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight')
plt.show()

6. 安裝Python包，在numpy和matplotlib下有紅線，表示相應的包未安裝，

安裝包使用以下命令：

pip install numpy

其中，numpy為包名，安裝其他包是替換名稱即可，若下載速度較慢，使用：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

運行demo1.py得到如下結果，

五、 安裝jupyter notebook

1. 打開anaconda

2. 激活我們建的環境demo，輸入：

   conda activate demo
   

3. 安裝jupyter notebook ，輸入：

   pip install jupyter notebook
   

   

jupyter notebook安裝完成

4. 打開jupyter notebook，輸入：

   jupyter notebook
   

瀏覽器自動跳轉如下界面，打開完成，繼續打開檔案夾，創建python檔案，


若出現如下情況

解決方法如下:

（1） 在剛才打開的Anaconda頁面按鍵盤 Ctrl+C 退出當前jupyter程式，

（2） 卸載pywin32, 輸入：

pip uninstall pywin32

（3） 安裝225版本pywin32, 輸入：

pip install pywin32==225

注：下一次啟動jupyter notebook全程序：

（1） 打開Anaconda

（2） 輸入：

conda create demo

（3） 輸入：

jupyter notebook

5. 運行第一個jupyter程式

依次輸入前一節代碼，得到運行結果如下圖，由于我們選擇了剛開始建的demo環境，因此numpy和matplotlib包已經安裝完成，我們不需要在進行安裝，

Jupyter notebook的強大之處在于，可以對代碼段的結果進行輸出，

6. Jupyter安裝python包，

操作如下：

（1） 打開Anaconda

（2） 激活當前環境，輸入：

conda activate demo

（3） 安裝相應的包，輸入：

pip install 包名

附錄

1. PyCharm字體大小，主題設定

（1）調節主題顏色

在PyCharm界面依次選擇File >> Settings >> Editor >> Color Scheme

（2）調節字體大小

在PyCharm界面依次選擇File >> Settings >> Editor >> General >> Font

2. Anaconda常用命令

conda create -n demo python=3.8	  創建一個名字為demo的虛擬環境，python版本為3.8
conda info -e			          查看虛擬環境串列
conda activate demo			      Windows系統激活虛擬環境demo
source activate demo              Mac & Linux 系統激活虛擬環境demo
conda install numpy 		      使用conda安裝numpy包
conda install numpy==1.11.0 	  使用conda安裝版本指定為1.11.0的numpy包
conda uninstall numpy 		      使用conda卸載numpy包
conda list				          查看已安裝包串列
conda remove --name demo –all     洗掉demo虛擬環境
pip list 				          查看已安裝包串列
pip install numpy			      使用pip安裝numpy包
pip install numpy==1.11.0 		  使用pip安裝版本指定為1.11.0的numpy包
pip install numpy -i	https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple        使用pip清華鏡像源安裝numpy包
pip uninstall numpy			      使用pip卸載numpy包

注：安裝包時，可優先選擇使用pip安裝，若報錯再選擇conda安裝，兩者功能相同，conda權限更高，對版本要求更嚴格，會安裝更多冗余的包，

清華源為國內鏡像源，下載速度相比國外源快，相似的國內源還有以下：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

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