jupyterlab安装pandas

### Jupyter Lab 中安装 Keras 的教程及使用指南 #### 安装 Miniforge 和 TensorFlow 为了在 Jupyter Lab 中顺利安装并使用 Keras，建议先通过 Miniforge 来管理环境。Miniforge 是 Conda 的轻量级发行版，适合快速设置 Python 开发环境。 ```bash # 下载并安装 Miniforge wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh ``` 创建一个新的 conda 环境，并激活该环境： ```bash # 创建名为 tensorflow_env 的新环境 conda create --name tensorflow_env python=3.9 -y conda activate tensorflow_env ``` 接着，在此环境中安装 TensorFlow 及其依赖项： ```bash # 安装 TensorFlow 和其他必要的库 pip install tensorflow keras matplotlib pandas scikit-learn jupyterlab ``` #### 启动 Jupyter Lab 并验证安装 完成上述操作后，可以通过命令行启动 Jupyter Lab: ```bash jupyter lab ``` 打开浏览器访问 http://localhost:8888/lab 即可看到 Jupyter Lab 用户界面[^1]。 #### 使用 Keras 进行模型构建和训练 下面是一个简单的例子来展示如何利用 Keras 构建神经网络分类器： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 加载数据集 digits = load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target) # 数据预处理 num_features = len(X_train[0]) model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(num_features,)), Dropout(0.2), Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.2), Dense(len(np.unique(y_train)), activation='softmax') ]) # 编译模型 opt = Adam(lr=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) ``` 这段代码展示了从加载数据到定义、编译再到训练一个基本的多层感知机的过程。

在JupyterLab环境中，导入Python库通常非常直观。以下是导入pandas, numpy, 和 statsmodels库的步骤： 1. **打开JupyterLab**： 打开浏览器访问你安装的JupyterLab服务器，或者直接通过命令行工具（如终端或PowerShell）运行`jupyter lab`启动它。 2. **创建新笔记本**： 在JupyterLab的主界面，点击右上角的"+"图标，选择"New" -> "Python 3" 来创建一个新的Python notebook。 3. **开始编写代码**： 打开新创建的notebook，你会看到一个空的代码单元格（Cell）。 4. **导入所需库**： 在一个单元格中，输入以下代码并按回车键： ```python import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm ``` 这里的`as`关键字允许你给库起别名，如`pd`代表pandas，`np`代表numpy，`sm`代表statsmodels的api部分。 现在，这些库已经被添加到当前会话中，你可以在后续的代码中直接使用它们的功能了。