摘要：
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 环境的问题，于是小编就整理了4个相关介绍python机器学习 环境的解答，让我们一起看看吧。Python有... 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 环境的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习 环境的解答，让我们一起看看吧。
Python有哪些运行环境？
以下是一些常见的 Python 运行环境：
1. CPython：这是最标准、最广泛使用的 Python 解释器，用 C 语言编写。
2. Anaconda：集成了众多科学计算相关的库，并且包含多个环境管理功能。
3. PyPy：它对 Python 代码的执行有一定的优化，在某些情况下能提高性能。
4. Jython：可以在 Java 平台上运行，能与 Java 代码很好地交互。
5. IronPython：针对微软的.NET 平台。
python配置环境？
需要进行配置 因为Python代码需要在特定的环境下运行，为了确保代码的正确性和稳定性，需要配置Python环境来满足相关依赖，例如 Python 解释器以及各种库和模块 进一步的内容延伸可以包括 Python 环境配置的具体步骤，如何使用 Python 虚拟环境，以及如何在不同操作系统上进行 Python 环境配置等方面的内容
python环境变量的配置方法：
1.首先鼠标右键此电脑，选择属性；
2.然后点击高级系统设置，点击环境变量；
3.接着点击path进行编辑，在path中添加上python的安装路径；
4.下载好python安装包之后，双击进行安装，Python3.6以上版本的可以勾选“Add Python3.7 to Path”自动添加环境变量配置，如果是2.x版本，需要自己在环境变量path后面加上python的安装路径，点击“Customize installation”。
配置Python环境的步骤如下：
1. 下载Python安装程序。
3. 将Python的安装路径添加到系统环境变量中。打开“此电脑”右键选择“属性”-->“高级系统设置”-->“环境变量”-->在“系统变量”中找到“Path”--> 编辑 -->在变量值的结尾处追加“;Python安装路径”
4. 打开命令行窗口（Windows下的cmd），输入“python -V”查看Python版本，如果显示Python版本则说明环境配置成功。
python集成开发环境都有哪些？
用起来感觉还不错的是下边仨。
1、eclipse，这是一个相当不错的集成开发环境，加上pydev插件就可以使用。
2、pycharm，这也是一个不错的python继承开发环境。谁用谁知道。
3、python子代的IDLE，还是有一定的可用性的。下边的这个不算继承开发环境，但可以起到辅助记忆命令的作用----ipython。
python哪个环境稳定？
用起来感觉还不错的是下边仨。
1、eclipse，这是一个相当不错的集成开发环境，加上pydev插件就可以使用。
2、pycharm，这也是一个不错的python继承开发环境。谁用谁知道。
3、python子代的IDLE，还是有一定的可用性的。
下边的这个不算继承开发环境，但可以起到辅助记忆命令的作用----ipython。
到此，以上就是小编对于python机器学习 环境的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习 环境的4点解答对大家有用。
