你好，我是黄佳。
欢迎来到零基础实战机器学习。工欲善其事，必先利其器，好的环境让我们事半功倍。今天我要讲的就是怎么来搭建机器学习运行的环境。
你也许听说过机器学习项目对配置要求高，硬件上需要带GPU的显卡，软件上面需要在Server 中搭建 PyTorch 和 TensorFlow 2.0 什么的。这些东西是不是听起来就挺麻烦的。
其实没有那么复杂。我觉得对于初学者来说，你不必过于纠结上面的工具。我们只是要进行一些简单的实战项目。而这些简单的项目，在本机上完全可以跑通。所以我建议你就用你手头上的笔记本电脑，装个Jupyter Notebook就足够了。
你听到这可能会想问什么是Jupyter Notebook呀？你可以把它想象成一个类似于网页的多媒体文档，但是，比普通网页更高一筹的是，它还能直接通过浏览器运行代码块，在代码块下方展示运行结果，就像下图中这样：
Jupyter Notebook可以交互式开发，再加上拥有富文本格式，可以显示图文，非常直观，所以它能迅速地展现数据分析师的想法，是我们上手机器学习的最佳工具。
选好了工具之后，我们还得确定要用什么语言。我们课程选的是Python，所有源代码都是用Python实现的。之所以选Python是因为Python在AI开发中是最常用的语言了，而且Python非常简单，只要你稍微有些编程方面的基础知识，就能看懂我们的代码。而我们推荐使用的工具Jupyter Notebook可以支持多种语言，其中就包括Python。
在这一讲，我会带着你把Jupyter Notebook安装好，并把其中的Python程序跑起来。这个Python程序，我不会带着你跑Hello World，那个太过于简单了，我会带着你画个图，让你了解一下Jupyter Notebook的运行过程，方便你之后上手用它。
安装和启动Jupyter Notebook
要在本机搭建Jupyter Notebook平台进行机器学习项目，有一种最简单的方法，就是下载并安装Anaconda。Anaconda是一个免费的开发环境，能帮你管理众多的Python库，并支持Jupyter Notebook、JupyterLab、Spyder等工具。
Python + Anaconda + Jupyter Notebook这三样东西加在一起，基本上就是机器学习工程师的标配。如果你还是对这哥仨的关系不太明白，可以看看下面的图：
虽然我说了我们需要的是这哥仨，但是别紧张，其实你只需要安装Anaconda就行啦，剩下的两样是Anaconda打包自带的。
Anaconda的安装其实非常简单。首先，我们到Anaconda官网下载最新的个人版本。对于我们初学者来说，个人版本就够用了。选择好适合本机电脑系统的版本下载后，我们直接选择所有的默认选项就行了。Anaconda是跨平台的，Windows，Linux，Mac OS上都可以装。
成功安装之后，我们就可以在Anaconda中启动Jupyter Notebook了。启动Jupyter Notebook有两种方法：你可以直接Anaconda初始界面里启动它；也可以在开始菜单栏的Anaconda3目录中找到Jupyter Notebook来启动它。这两种启动如下图所示：
在上面这两种启动方式中，我推荐第二种方法。因为直接启动Jupyter Notebook可以占用较少系统资源，因此启动起来也比较快。
Jupyter Notebook是我们课程的主要编辑工具。你初次接触它，可能对它还比较陌生。没关系，接下来，我会通过画一个图，来给你讲讲Jupyter Notebook是怎么运行的。其中涉及的一些操作和工具，我们会在后续的项目中频繁使用。
实战Jupyter Notebook
我想带你画的图是这样一个漏斗图：
“漏斗图”听起来好像有点专业，但它其实就是一个呈现用户流失情况的图。上面这个图的最上面一层，展现的是有多少人浏览这个网页，接下来的几层分别展示的是有多少人下载这个App、注册App、搜索商品、下单购买鲜花。每层的人数是我们早就统计好的。
如果你没听懂漏斗图是做什么的，其实没关系。我们是想通过画这个图来学习怎么使用Jupyter Notebook的，所以你只要知道我们是要通过一些已知数据来画这个图的就行了。
那么怎么画出这个漏斗？
你可能会觉得我们需要写很复杂的代码，去定义这个漏斗绘图的规则。其实是不用的。因为我们用的是Python，而Python的一大特点就是可以通过import语句导入各种各样的包和模块，来帮助我们用他人已经整理好的函数、方法和算法解决问题。Python里已经有画图的包了，我们直接调用就好了。
所以画漏斗图听起来很复杂，但总结起来就三步：先安装一个可以画漏斗图的包，然后导入它，最后把数据放到这个包里运行就行啦。而在这个过程中，我想教你的是怎么安装包，调用包。这些都是我们未来会常常用到的操作。
当然了，在做任何项目之前，你都需要新建一个Notebook（这里我们就把Jupyter Notebook文件简称为Notebook吧）。所以我们先来看看怎么新建Notebook。
新建Notebook很简单，启动Jupyter Notebook后，在你的默认浏览器（我用的是Chrome）中就会显示本机默认目录页面，就像下图中这样，选择任意一个你想放Notebook的目录，就可以新建了。
除了新建自己的Notebook，你也可以把我在GitHub上面的Notebook，也就是后缀名为ipynb的文件下载下来，直接修改它。
接下来，我们正式开始画图，我们的第一步就是安装可以画漏斗的包。这里我们选择的包是plotly，它是一个数据可视化工具包，里面含有漏斗图的绘制工具。在Anaconda中，很多机器学习相关的工具包都是预装好了的，但是Plotly不在其中，所以需要我们手动安装下。那具体怎么安装呢？pip install是我们会经常使用的包安装语句：
pip install plotly #安装Plotly包
在Jupyter Notebook中，代码是以一个个单元格的形式组织的，所以在Notebook的第一个单元格中写好这个pip install语句后，我们选择红框中所示的Run按钮，就能执行这段代码了。
我们知道，Python代码和输出都是一段段的，我们随时能查看每段代码的运行结果。运行这句之后，从上图的运行结果中可以看到，在我的安装语句后，输出显示这个包已经装过了，不需要重复安装。如果你是第一次用，就需要安装。那么在后续课程中，不是Anaconda默认预装的工具包，我都会提醒你先用pip install来安装。
因为我们只需要安装一次，所以这个语句跑完之后，就可以在前面加一个“#”把它注释掉。
#pip install plotly #安装Plotly包
安装好了以后，第二步就该导入Plotly包了。这时候你要注意，Plotly包里有很多模块，全部导入的话，会占用更多的内存，所以我们直接导入这里要用的模块express。express是个简易的绘图模块，导入它要通过Import语句来实现。在下面的语句中，我把express命名为px：
import plotly.express as px #导入Plotly.express工具，命名为px
再次选择Run按钮运行这段代码后，就会看到下图所示的情况：
你会发现，这段代码并没有输出结果。其实只要没有报错，就说明我们成功导入了plotly.express工具。不过，你可能会问我，除了刚才的两段代码之外，Notebook中标下划线的那一段字是怎么回事呢？
其实，这段文字是我在Notebook的代码之间添加的一段笔记。Jupyter Notebook有两种主要类型单元格，选中当前单元格之后，就可以通过上图红框中的选项进行单元格类型的切换：
- Code类型的单元格里是可执行的程序代码，它的输出会显示在本单元格下方。
- Markdown类型的单元格里是富文本格式的内容，你可以在这随时选择添加代码的说明文字或者学习心得。
你可能会想说，那我为什么要了解它的单元格类型呢？这是因为，如果不了解单元格的类型，把一段代码不小心弄成了富文本格式，那就跑不出来结果了。这两种单元格类型你可以看看下图：
那如果你刚用Jupyter Notebook，还是有点搞不明白你编辑的单元格是程序还是富文本的话，你看看单元格左边，如果没有In字，那就是富文本了。
如果选择命令行中的双箭头图标从头执行代码，代码会按照单元格的顺序由上至下执行。不过，我们也可以单独执行某一个单元格中的代码，因为单元格是可以反复运行的。所以，Code类型的单元格左侧[ ]中的编号，才表示真正的执行顺序。假如我现在选择单箭头Run重新执行In [1]的单元格，那么这个单元格的执行顺序编号就会变为[3]，如下图所示：
好，下面再回到我们刚才的项目。
在完成了express模块的导入之后，第三步，我们要开始使用刚才导入的plotly.express绘制漏斗了，就是要把我们的数据放进去运行起来。这个过程分为3个小步骤：建立数据、调用漏斗和显示漏斗。
下面的代码里，我创建了一个字典格式的Python数据对象，并且把我统计好的“访问数”、“下载数”、“注册数”、“搜索数”、“付款数”都放进了这个字典之中；然后，我用px.funnel调用漏斗工具，并把这些数据传入漏斗；最后，又用了fig.show显示漏斗。
data = dict( #准备漏斗数据
number=[59, 32, 18, 9, 2],
stage=["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"])
fig = px.funnel(data, x='number', y='stage') #把数据传进漏斗图
fig.show() #显示漏斗图
运行后输出如下：
就这么简单的几行代码，就成功地把我们的数据进行了非常漂亮的可视化！别小看这个漏斗，它能够让我们看出每个环节，客户流失的多少。
比如说，你可以分析一下，为什么18个用户注册了App，只有9个人进行了鲜花的搜索，是不是App的搜索页设计的不好呢？这就是漏斗图的意义，它能启发你聚焦于某个具体的运营环节去思考。
上面的整个过程，完全没有任何难于理解的地方。不过，如果你细心地观察上面的图片，你可能还会想问，为什么执行顺序为[3]的单元格有一个绿框呢？
这是一个很好的问题，你会看到选中一个单元格时，不仅有时边框是绿色，还有时是蓝色呢。其实这里的绿色和蓝色，代表Jupyter Notebook的两种输入模式。
那么为什么要有两种模式呢？简单地说，绿色编辑模式是为了写代码，而蓝色的命令模式是为了使用单元格键盘操作快捷键。你了解这两种模式后就能在之后的编程中方便地用键盘快捷键了。
比如说，在命令模式里，你可以用M键，把单元格就变成了Markdown单元格，也可以用Y键把它变成代码单元格。还有下面这些常用的快捷键，也只能在命令模式下使用：
但是，也有一些在命令模式或编辑模式下都可以直接使用的快捷键：
这些快捷键，你不用刻意去背，点击运行界面上的键盘图标就可以随时查询它们。这里面写着“command mode ”的快捷键就是专门在命令模式下使用的。
除此之外，在编辑模式下，你如果在对象后面输入点号，再按下Tab键，还会出现这个对象的所有API，也就是方法和函数的列表供你选择。就像下图这样：
单击单元格的内部输入区域，你就可以进入编辑模式，也可以通过Enter键进入编辑模式。而单击单元格外侧区域或者按Esc键，你就可以进入命令模式了。有了这些键盘快捷键，你编辑Notebook的速度就会更快。
总结一下
好了，关于Jupyter Notebook的知识我就介绍到这里。今天我给你讲了Python + Anaconda + Jupyter Notebook这三样工具，你可以通过Anaconda同时安装它们。然后我带着你创建并运行了第一个Jupyter Notebook，我带着你用pip install安装了Plotly包，import了包中的模块，并画了个简单的漏斗图。
在使用Jupyter Notebook时，需要你注意单元格的类型是代码还是Markdown文档。运行代码时，Jupyter Notebook会给出每个单元格的执行顺序，而且各单元格都可以反复执行。最后我还给你介绍了Jupyter Notebook的输入模式以及几个重要的键盘快捷键。
因为Jupyter Notebook很容易用，掌握了上面的内容，你就应该算得上是半个专家了，而轻量级的机器学习实战，Jupyter Notebook完全搞得定。
当然，如果你真的接触到比较复杂的深度学习，要构建深度网络处理大量的数据的时候，你确实会需要配置要求更高的环境。不过针对这个情况，我也有个简单的解决方案。
事实上，有很多平台会给你提供这方面的工具。比如说Kaggle在线Jupyter Notebook平台，还有Google Colaboratory，以及国内的阿里云天池实验室，就都提供GPU甚至TPU给你免费使用。所以你现在不用担心，以后学到深度学习的时候，我会带着你去撸一撸这些网站的羊毛的。
思考题
今天的内容超级简单，但是需要动动手，我这里给你一个小项目。我在前面画的漏斗，没有显示出性别，也就是文章开始是有男生，女生信息的那种组合型漏斗：
我给你准备了数据，你能不能想想怎么画出这种细分漏斗呢？
数据：
男生：“访问数-30”, “下载数-15”, “注册数-10”, “搜索数-6”, “付款数-1”
女生：“访问数-29”, “下载数-17”, “注册数-8”, “搜索数-3”, “付款数-1”
部分提示代码：
import pandas as pd # 导入Pandas
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"] # 漏斗的阶段
# 漏斗的数据
df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages))
df_male['性别'] = '男'
...省略部分代码...
df = pd.concat([df_male, df_female], axis=0) # 把男生女生的数据连接至一个新的Dataframe对象df
fig = px.funnel(df, x='number', y='stage', color='性别') # 把df中的数据传进漏斗
...省略部分代码...
我这个提示已经太给力了，其中的重点是两个DataFrame对象通过pd.concat()的连接部分，下面看你的了！
欢迎你在留言区里分享你画这个细分图时的收获和遇到的问题，我在留言区等你。如果这节课帮到了你的话，也欢迎你把这节课分享给自己的朋友。
精选留言
2021-09-01 10:12:27
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]
df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages))
df_male['性别'] = '男'
df_female = pd.DataFrame(dict(number=[29, 17, 8, 3, 1], stage=stages))
df_female['性别'] = '女'
df = pd.concat([df_male, df_female], axis=0)
fig = px.funnel(df, x='number', y='stage', color='性别')
fig.show()
2021-09-01 12:30:39
2021-09-12 23:01:30
2、若是在spyder下运行的时候，console运行时是空白；
3、若要解决spyder运行问题，需要以下步骤
import plotly.io as pio
#如果您想在浏览器中显示您的图形作为完全交互式版本
pio.renderers.default='browser'
#要切换回在 Spyder 中生成图形
pio.renderers.default='svg'
在脱机模式下，通过浏览器显示图形或者运行结果
详细解释需要看：https://stackoverflow.com/questions/35315726/plotly-how-to-display-charts-in-spyder
2021-09-03 13:38:01
import pandas as pd
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]
df_male = pd.DataFrame(dict(number = [59,32,18,9,2], stage = stages, gender = '男性'))
df_female = pd.DataFrame(dict(number = [66,34,20,12,4], stage = stages, gender = '女性'))
df = pd.concat([df_male, df_female], axis = 0)
fig = px.funnel(df, x = 'number', y = 'stage', color = 'gender')
fig.show()
2021-09-06 15:20:58
import pandas as pd
if __name__ == '__main__' :
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]
dataMale = dict(number=[59, 32, 18, 9, 2],stage=stages)
dataFemale = dict(number=[29,17,8,3,1],stage=stages)
df_male = pd.DataFrame(dataMale)
df_male['性别'] = '男'
df_female = pd.DataFrame(dataFemale)
df_female['性别'] = '女'
df_total = pd.concat(objs=[df_male,df_female],axis=0)
fig = px.funnel(df_total,x="number",y="stage",color="性别")
fig.show()
2021-09-03 13:12:19
2021-09-01 10:09:26
2021-09-01 08:43:18
2022-01-01 17:29:07
2021-10-20 21:15:51
File "C:\Users\APPLE\AppData\Local\Temp/ipykernel_1520/347750890.py", line 2
pip install plotly
^
SyntaxError: invalid syntax
2021-10-10 18:56:50
pip install cufflinks
import cufflinks as cf
#这两句是离线生成图片的设置
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=True, world_readable=True)
2024-09-25 23:14:27
stages=stage=['访问数','下载数','注册数','搜索数','付款数']
# 创建DataFrame
df1=pd.DataFrame(dict(number=[30,15,10,6,1],stage=stages))
df1['性别'] = '男'
df2=pd.DataFrame(dict(number=[29,17,8,3,1],stage=stages))
df2['性别'] = '女'
# 连接DataFrame
df=pd.concat([df1,df2],axis=0)
# 画漏斗图
fig=px.funnel(df,x='number',y='stage',color='性别')
fig.show()
2024-04-29 22:12:21
import plotly.express as px
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]
df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages))
df_male['gender'] = 'male'
df_female = pd.DataFrame(dict(number=[29, 17, 8, 3, 1], stage=stages))
df_female['gender'] = 'female'
df_total = pd.concat([df_male, df_female], axis=0)
fig = px.funnel(df_total, x='number', y='stage', color='gender')
fig.show()
2024-03-31 19:40:21
2024-03-28 14:50:20
stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"] # 漏斗的阶段
# 漏斗的数据
df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages))
df_male['性别'] = '男'
df_female = pd.DataFrame(dict(number=[29,17,8,3,1], stage=stages))
df_female['性别'] = '女'
df = pd.concat([df_male, df_female], axis=0) # 把男生女生的数据连接至一个新的Dataframe对象df
# print(df)
fig = px.funnel(df, x='number', y='stage', color='性别') # 把df中的数据传进漏斗
fig.show()
看起来很简单，和前端使用echarts画图差不多，问题是需要熟悉pandas
2024-03-17 10:33:02
import pandas as pd # 导入Pandas
data = dict( #准备漏斗数据
number=[59, 32, 18, 9, 2],
stage=["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"])
df = pd.DataFrame(data)
df['性别'] = '男'
df2 = pd.DataFrame(data)
df2['性别'] = '女'
d = pd.concat([df, df2], axis=0)
fig = px.funnel(d, x='number', y='stage', color='性别') #把数据传进漏斗图
fig.show() #显示漏斗图
2023-10-30 11:04:58
stages = ["访问数","下载数","注册数","搜索数","下单数"]
data_male =pd.DataFrame(dict(data = [50,35,20,10,5],stage = stages))
data_male['性别'] = '男'
data_fmale = pd.DataFrame(dict(data = [40,30,20,10,6],stage = stages))
data_fmale['性别'] = '女'
df = pd.concat([data_male,data_fmale],axis = 0)
fig = px.funnel(df,x = 'data',y='stage',color = '性别')
fig.show()
2023-10-30 10:09:43
2023-09-24 12:17:00
第一张图片漏了以上这个包.
2023-09-11 14:47:02