Installation

Objectif

Installation et mise en place de pip, scikit-learn et jupyter

Captures d’écran

Des captures d’écran ont été fournies afin que vous puissiez vérifier et comparer si le résultat que vous obtenez correspond à ce que nous attendons de l’étape (ou de l’exercice) en question.

Installation de pip

Pour installer pip, vous devez exécuter les commandes suivantes sur votre terminal :

Veuillez remarquer que toutes les lignes commençant par “$” doivent être exécutées sur le terminal.

$ sudo apt update

$ sudo apt install python3-dev

$ sudo apt install python3-pip

Installation d’un environnement virtuel

$ python3 -m venv env

$ source env/bin/activate

Installation de quelques bibliothèques importantes

Installation de Jupyter

$ python3 -m pip install --upgrade --force-reinstall  --no-cache jupyter

Installation de scikit-learn

$ python3 -m pip install scikit-learn

Installation de numpy

$ python3 -m pip install numpy

Installation de pandas

$ python3 -m pip install pandas

Installation de matplotlib

$ python3 -m pip install matplotlib

Hello World!

Si votre installation est réussie, vous pouvez exécuter la commande suivante pour cloner le répertoire:

$ git clone https://github.com/johnsamuelwrites/TDM

$ cd TDM

Lancez Jupyter Notebook (ou Lab)

$ jupyter notebook

ou

$ jupyter lab

Une nouvelle page apparaîtra sur votre navigateur et vous verrez l’image suivante

Cliquez sur l’onglet “Running”. Vous ne voyez aucun notebook en cours d’exécution (si c’est la première fois que vous utilisez jupyter).

Retournez à l’onglet “Files”, cliquez sur “New” et choisissez Python3 sous Notebook.

Un nouvel onglet s’ouvrira comme indiqué ci-dessous. Inscrivez le code suivant dans la cellule.

print("Hello World!")

Vous pouvez vous déplacer dans n’importe quelle cellule et appuyer sur “Run”.

Par défaut, votre notebook est nommé “Untitled”. Vous pouvez le renommer comme indiqué ci-dessous, en cliquant sur le nom “Untitled” et en lui donnant un nouveau nom.

Retournez maintenant à l’onglet “Files” et vous pouvez voir le Notebook renommé. Vous pouvez cliquer sur votre Notebook à tout moment pour continuer à travailler.

Maintenant, continuons à travailler sur votre Notebook actuel. Ecrivez le code suivant pour vérifier si scikit est correctement installé.

Le code ci-dessous indique les ensembles de données disponibles de scikit.

from sklearn import datasets

print(datasets.__all__)

Maintenant, vous êtes prêt à exécuter les TPs !