大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习包的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习包的解答，让我们一起看看吧。
在pycharm中安装learn包？
在PyCharm中安装`learn`包，您可以按照以下步骤进行操作：
2. 在PyCharm的顶部菜单栏中，选择“File”（文件）>“Settings”（设置）。
3. 在设置窗口中，选择左侧的“Python Interpreter”（Python解释器）。
4. 在右侧的窗格中，您将看到当前项目使用的Python解释器。
- 如果您已创建了Virtual Environment（虚拟环境），则可以选择该虚拟环境作为解释器。
- 如果您要在全局范围内安装`learn`包，则选择系统默认的Python解释器。
6. 在弹出的窗口中，在搜索框中输入“learn”。
7. 从搜索结果中找到“learn”包，并勾选左侧的复选框。
python中文包是什么？
python的包都是英文的，但有一个包里有jieba库可以将中文进行分词。
1. jieba的江湖地位
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要做最好的 Python 中文分词组件。
“最好的”这三个字可不是空穴来风，jieba在开源社区的受欢迎程度非常之高。
jieba项目目前的github star数已经达到24k，其他热门分词组件像HanLP star数20k、ansj_seg star数5.6k、pkuseg-python star数5k。可见jieba已经稳居中文分词领域c位。
jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。
更让人愉悦的是jieba虽然立足于python，但同样支持其他语言和平台，诸如：C++、Go、R、Rust、Node.js、PHP、 iOS、Android等。所以jieba能满足各类开发者的需求。
2. 如何学jieba
据我所知，jieba最靠谱的文档是github项目的readme，因为它似乎还没有独立的使用文档。但由于使用起来简单，看readme也能快速上手。国内各大博客有关于jieba的使用教程，但需要甄别下准确度和时效性，因为jieba项目一直在更新。
python有多少个包？
python有6个包
Numpy包： numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。建立多维数组 np.arange(1,10).reshape(3,3)
Numpy.array创建一个矩阵a，并对矩阵进行计算最大a.max(),最小，平均数a.mean()。也可以按行处理a.max(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。遍历前两行的第二列。三维可以理解为一个数字组成的立方块。
Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。以及随机函数模块。Numpy.random
Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,y),系统自动建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图。比较，scatter比plot适合画散点图。
Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构建[_a***_]。
scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用import sklearn。
线性回归函数***用最小二乘函数拟合。给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。训练相关参数的值，再用这个参数给出线性方程预测未知y的值。函数调用方法，先创建一个引用，给定训练值。利用训练模型去预测测试集。
Kmeans:plot 是做折线图，也可以做散点图；scatter专门做散点图。在数据处理的时候要明确转变成数值型，不然会出现莫名现象Kmeans使用方法，首先创建KMeans模型，然后加载数据返回数据分类结果。
request:网络爬虫相关包，可以伪装成浏览器，躲过服务器审查。
到此，以上就是小编对于python机器学习包的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习包的3点解答对大家有用。
