Python Scikit学习-安装开发版本（0.20）_Python_Scikit Learn_Anaconda

Python Scikit学习-安装开发版本（0.20）

python scikit-learn anaconda

Python Scikit学习-安装开发版本（0.20）,python,scikit-learn,anaconda,Python,Scikit Learn,Anaconda,我目前已安装scikit learn 0.19。我想使用最新的开发版本测试我的代码，因为似乎有一个针对增量PCA的修复程序如果我以前安装过scikit learn using anaconda，我该如何安装这个新版本另外，如果0.20不能解决我的问题，我将如何恢复到稳定版本我在这里需要一些帮助，因为我已经阅读了网站上的文档，不确定我是否完全理解这个过程（特别是如果需要的话，能够恢复到稳定的版本）。Anaconda Python发行版的全部要点（除了包含一系列有用的软件包的便利性）就是您得到

我目前已安装scikit learn 0.19。我想使用最新的开发版本测试我的代码，因为似乎有一个针对增量PCA的修复程序

如果我以前安装过scikit learn using anaconda，我该如何安装这个新版本

另外，如果0.20不能解决我的问题，我将如何恢复到稳定版本

我在这里需要一些帮助，因为我已经阅读了网站上的文档，不确定我是否完全理解这个过程（特别是如果需要的话，能够恢复到稳定的版本）。

Anaconda Python发行版的全部要点（除了包含一系列有用的软件包的便利性）就是您得到了

conda

环境管理器，它的存在就是为了满足这种需求

您要做的是通过启动Anaconda提示符并键入

conda create -n myenv scikit-learn other-package other-package2 etc

其中，

myenv

是您希望为新环境指定的名称，

other package other-package2 etc

是您希望在代码中使用（导入）的任何其他包的名称。conda将找出这些包的任何依赖项，并在继续之前向您显示将要安装的内容的列表

如果要指定某个软件包应为特定版本，请将其添加到软件包名称中，例如，

other package=1.1.0

，否则conda将安装相互兼容的每个软件包的最新版本。您还可以通过将特定版本的Python包含在包列表中来指定它，例如

Python=3.4

。您可以使用

conda search package name

（其中package name显然是您想要的包的名称）检查包的可用版本

要在新创建的环境中运行代码，请首先在Anaconda提示符下激活环境。如果使用Spyder IDE，请在激活正确的环境后启动它，或者使用特定于该环境的“开始”菜单快捷方式（如果有）。其他IDE可能有自己的方法来选择要在其中工作的特定环境

要恢复到您以前使用的版本，请激活包含这些版本的环境-如果您以前从未创建过新环境，这将是Anaconda Python发行版的全部要点（除了方便地包含一系列有用的软件包之外）就是您得到了

conda

环境管理器，它的存在就是为了满足这种需求

您要做的是通过启动Anaconda提示符并键入

conda create -n myenv scikit-learn other-package other-package2 etc

其中，

myenv

是您希望为新环境指定的名称，

other package other-package2 etc

是您希望在代码中使用（导入）的任何其他包的名称。conda将找出这些包的任何依赖项，并在继续之前向您显示将要安装的内容的列表

如果要指定某个软件包应为特定版本，请将其添加到软件包名称中，例如，

other package=1.1.0

，否则conda将安装相互兼容的每个软件包的最新版本。您还可以通过将特定版本的Python包含在包列表中来指定它，例如

Python=3.4

。您可以使用

conda search package name

（其中package name显然是您想要的包的名称）检查包的可用版本

要恢复到您以前使用的版本，请激活包含这些版本的环境-如果您以前从未创建过新环境，则该环境将是

root

以防有人来这里寻找没有

conda

的解决方案：

建议您通过下载最新的代码

git clone git://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git

然后通过（更改到目录后）将其包含在pip中

您还可以添加

--user

标志，将

pip

安装到本地目录。然后，卸载应该像

pip uninstall sklearn

一样简单，以防有人来这里寻找没有

conda