jupyter notebook调用算法模块

在Jupyter Notebook中调用算法模块的方法是通过导入自定义模块的方式实现的。首先，在PyCharm中定义好类和函数，并将其封装在一个文件中。然后，在Jupyter Notebook中使用`import`语句导入这个封装好的模块即可。假设你的模块文件名为`knn_module.py`，你可以使用以下代码导入模块：

import knn_module

然后，你可以使用`knn_module`来调用其中的类和函数。例如，如果你在模块中定义了一个名为`KNN`的类，你可以通过以下代码创建一个`KNN`对象：

knn = knn_module.KNN()

接下来，你可以使用`knn`对象来调用该类中定义的方法。

相关问题

jupyter notebook安装sklear

### 如何在Jupyter Notebook中安装scikit-learn库

为了在Jupyter Notebook环境中安装`scikit-learn`库，可以在Notebook单元格里运行pip命令。通过魔法函数`!`前缀调用系统shell命令实现软件包的安装。

!pip install -U scikit-learn

上述命令会更新至最新版本的`scikit-learn`[^1]。如果当前工作在一个虚拟环境中，则该操作仅影响此特定环境中的Python解释器及其关联的包集合[^3]。

另外，在执行安装之前确保已经拥有必要的依赖项如NumPy，因为它是支持`scikit-learn`的基础科学计算库之一，并且数据通常以NumPy数组的形式被传递给算法进行处理[^2]。

完成安装后就可以直接在代码中引入所需的模块并开始使用了：

from sklearn import datasets
print(datasets.__version__)

这段简单的测试可以帮助确认是否正确加载了新的`scikit-learn`版本。

jupyter notebook聚类ais

### 如何在 Jupyter Notebook 中实现 AI 聚类算法

#### 准备工作
为了能够在 Jupyter Notebook 中执行 K-means 聚类分析，需要先确保已经安装了必要的 Python 库。这些库包括 `numpy`、`matplotlib` 和 `scikit-learn`[^2]。

pip install numpy matplotlib scikit-learn

#### 导入所需模块
启动 Jupyter Notebook 后，在一个新的笔记本单元格内导入所需的 Python 模块：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

#### 创建数据集
可以创建一个简单的二维数据集用于测试目的。这里使用 NumPy 来生成一组随机分布的数据点作为样本集合。

# 设定随机种子以便重现结果
np.random.seed(0)

# 构建两个簇中心位置以及它们周围的标准差
centers = [[1, 1], [-1, -1]]
std_deviation = 0.7

# 使用 make_blobs 方法构建具有特定数量的特征和类别标签的数据集
from sklearn.datasets import make_blobs
data_points, true_labels = make_blobs(n_samples=300, centers=centers,
                                     cluster_std=std_deviation)

#### 执行 K-Means 聚类
定义并训练 K-Means 模型对象；指定要寻找的簇的数量（本例中为 2），并对之前准备好的数据调用 fit() 方法完成聚类过程。

kmeans_model = KMeans(n_clusters=2).fit(data_points)
predicted_labels = kmeans_model.labels_
cluster_centers = kmeans_model.cluster_centers_

#### 可视化结果
最后一步是绘制散点图展示原始数据及其对应的预测分类情况，并标记出各个簇心的位置。

plt.scatter(data_points[:, 0], data_points[:, 1],
            c=predicted_labels, s=50, cmap='viridis')

plt.scatter(cluster_centers[:, 0], cluster_centers[:, 1],
            marker="*", color="red", s=200, alpha=0.75);
plt.show()

通过上述步骤可以在 Jupyter Notebook 上成功运行一次完整的 K-Means 聚类实验。值得注意的是，除了有监督的学习方法之外，还有其他类型的无监督学习算法可用于不同的应用场景下处理未标注的数据集[^3]。