Jupyter Notebook啟動虛擬環境

Step1)建立虛擬環境名稱為ml，使用Python3.7，可以自行修改

#conda create -n   ml python=3.7

列出可以使用的虛擬環境

#conda    env   list

啟用虛擬環境ml

#conda activate   ml

Step2)安裝ipykernel與pypiwin32

#pip   install    ipykernel

#pip install pypiwin32

註冊虛擬環境到Jupyter  notebook，取名為ml，使用Jupyter  notebook新增

#python -m ipykernel install --user --name ml --display-name "Machine Learning"

列出目前所有Jupyter  Notebook的虛擬環境

#jupyter  kernelspec list

接著啟用Jupyter Notebook，點選「Anaconda3 -> Jupyter Notebook」

Step3)安裝matplotlib與numpy(資料分析課程)

#pip install matplotlib

Step4)安裝pandas(資料分析課程)

#pip install pandas

Step5)安裝圖片處理程式pillow

#pip install pillow

Step6)安裝機器學習套件tensorflow與keras

#pip    install tensorflow

#pip      install   keras

Step7)安裝sklearn

#pip install scikit-learn

Step8)安裝seaborn

#pip install seaborn

Step9)安裝opencv

#pip3 install opencv-python

附註：

刪除名稱為ml虛擬環境的所有套件

#conda env remove -n ml 

刪除Jupyter Notebook內名稱為ml的虛擬環境

#jupyter  kernelspec remove ml

使用jupyter notebook連線ml時，出現錯誤「fatal error C1083: 無法開啟包含檔案: 'zmq.h': No such file or directory」

重新安裝pyzmq

#pip uninstall pyzmq 

#pip install pyzmq