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这篇文章我们会手把手地教你下载Python解释器和Anaconda、安装和打开Jupyter Notebook以及PyCharm + Anaconda的部署，如果你已经有了就可以跳过这篇文章了。

这篇文章是一站式教程，你可以跳到对应的章节看对应的教程。

0.1.1. Python的配置

我们学习机器学习的语言是Python，我们首先到Python官网去把解释器下载下来。

进入官网点击"Download"，你就可以根据你的开发环境选择下载包。一般来说选择它自动推荐的开发环境下载包就行。我使用的是MacOS，它就给我推荐了"Download for macOS"。

下载下来之后打开安装包一直点“下一步”即可，你想要进行配置一些选项也行：

• 这里需要注意的是在Windows上有一个"Add Python x.xx to PATH"的选项，我建议你勾选上，这样子你就能够在终端里直接调用Python。

安装好了之后你可以打开终端，输入python，然后回车，看看你有没有下载好：

• 如果有类似的显示就代表安装好了

0.1.2. Anaconda的安装

去anaconda官网下载Anaconda。输入你的邮箱点击Submit即可。

点击之后你会来到如下的界面：

点击Download即可，Anaconda会为你选择对应的平台版本。

题外话：就在这个网页下滑，你会看到“Miniconda installer”，它更轻量（但是没有图形界面），我还是建议下载Anaconda，毕竟不是所有人都精通命令行操作。

打开下载好的安装程序，全部默认安装就可以，如果你想要更改安装位置也行。安装好后请务必检查Windows的开始菜单上有没有Anaconda Prompt或者Anaconda Powershell Prompt。如果有，那就是对的。（MacOS不会有的）

0.1.3. PyCharm + Anaconda

目前来说对于开发者比较友善的Python开发IDE就是JetBrains公司的PyCharm，它有专业版和社区版，社区版是免费的，可以下载这个版本(需要在下载页面往下滑才看得到免费版，别下成专业版了)。

安装PyCharm非常简单，跟着安装包一步一步走就可以了。

安装好之后打开PyCharm，点击“新建项目”，你可以在下面这个界面选择配置：

如果你用的是Anaconda，就可以在“解释器类型”一栏选择“基础conda”。

点击”创建“之后你还可以修改解释器——点击“设置”，搜索Python解释器即会出现：

0.1.4. 通过Anaconda新建开发环境(可选)

我们得用Ananconda为我们之后的项目新建开发环境，如果你把所有的包都放到base环境下会导致你以后整理起来十分麻烦。再加之笔者我是一个整理癖，所以我十分建议你新建一个环境。当然你不听我也没啥办法。

在MacOS上，打开终端；在Windows上，打开Anaconda Prompt或者Anaconda Powershell Prompt(注意：如果你把Anaconda下载在C盘那就得以管理员身份打开，不然有可能在后续的操作中报错)，接着输入：

conda create -n 环境的名字 python=x.xx

• 把“环境的名字”替换成你自己给这个环境取的名字，只能是英文
• 把"x.xx"换成你要的python版本，比如3.8、3.10

接下来它会问你是否继续执行，你输入y然后回车即可：

创建好之后，你需要激活这个环境，输入:

conda activate 环境的名字

看到命令行开头从base变到了环境的名字（我起的名字是machine_learning），就说明ok了。

0.1.5. 安装Jupyter Notebook(可选)

切换到这个环境之后我们就可以安装上Jupyter Notebook了。Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算。

pip安装

Python安装其他三方包主要使用的是：

pip install 包的名字

• 把“包的名字”换成你要安装的包名即可

这里我们要安装Jupyter Notebook，所以写：

pip install jupyterthemes

如果你的下载速度比较慢，最好换成国内的镜像源，这里我给一个清华的镜像源下载：

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

下载后终端应该会冒出一大串字，不要被吓到，这是正常现象。

如何判断Jupyter Notebook下载好没有呢？输入：

jt -h

看一下有没有这样的输出：

如果有，那就是对的。如果终端显示"command not found"，那就是出了问题。

这个指令同样也是用来查找Jupyter Notebook配置选项的，如果你想要进行一些配置也可以在这里面找到。

我接下来就用我比较喜欢的Jupyter Notebook配置作为例子介绍一下常见的参数：

jt -t chesterish -f fira -fs 14 -cellw 90% -ofs 10 -dfs 11 -T

• -t：主题，可选的有monokai（黑色主题）、chesterish（优雅的暗色主题）、oceans16（蓝色系主题）和grade3（浅色主题）
• -f：字体，我选的是fira code
• -fs：代码字体的大小
• -nfs：笔记本字体大小
• -tfs： 文本单元格（Markdown）字体
• -cellw：调整单元格（cell）的宽度
• -ofs：输出区域（Output Field）的字体大小
• -dfs：调整目录和文件浏览器（目录树）的字体大小
• -T：隐藏 Jupyter Notebook 顶部工具栏（Toolbar）

设置好了之后又怎么打开呢？输入命令：

jupyter notebook

可以看到，这里的目录是整个电脑目录，如果你想要打开指定的文件夹该怎么办呢？

在Mac上打开终端，在在Windows上，打开Anaconda Prompt或者Anaconda Powershell Prompt，首先你得确定你在哪个环境上，输入：

conda env list

路径前面带有*就是当前的环境，这里我想要切换到machine_learning这个环境，就可以用之前教过的命令：

conda activate 环境的名字

然后找到你想要的文件夹，找到它的路径，然后输入：

cd 文件夹路径

再输入：

jupyter notebook

就会打开指定的文件夹。

PyCharm新建

假如你有PyCharm，那么可以直接在项目中新建一个Jupyter Notebook