手写字体识别实验-Python课程设计

安装python
打开手写识别文件夹中的安装包文件夹，双击python3.7.1可执行文件，进行安装。

弹出窗口
第一步，勾选第二个复选框 Add Python 3.7 to PATH，然后点击第二个选项进行自定义安装。





step3:安装jupyter notebook
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。就是在浏览器上运行的python编译器。最大的优点是可以将代码按步骤（块）运行，这在神经网络的编写代码方面很是方便。
第一步，打开命令提示符，进入到python的安装文件夹下的Scripts文件夹中，你在这个文件夹中就可以看到pip.exe。

输入cd D:\Software"Python 3.7.1"\Scripts
因为目录中有空格，所以要将路径中有空格的部分加上引号

否则报错Set-Location : 找不到接受实际参数“Hub\resources”的位置形式参数。
输入这行命令：python -m pip install --upgrade pip，等待安装完成。

继续输入命令：pip install jupyter，等待安装完成。

完成后script文件夹中会出现很多新的jutpter有关的文件。

继续输入以下指令，启动jupyter notebook
jupyter notebook

安装其他的库
第一步，安装whl。whl是python中特有的安装包。进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install wheel。出现Successfully installed这表明安装成功。

第二步，安装numpy库。这时打开资料包里的安装包，把以下两个文件复制到Script文件夹中。

然后，进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install numpy-1.17.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。

第三步，安装matplotlib库
进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。

第四步，安装tqdm库，进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install tqdm，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。

输入jupyter notebook，启动jupyter notebook。

进入python安装目录，打开workspace文件夹，进入源码文件夹，打开Handweriter recognition.ipynb

进入到代码编辑界面
此案例源码一共有43块代码，可由从上到下的顺序依次运行。
选中一块代码块，变成绿色后，点击上方的运行，就开始运行这块代码块了。运行时，代码块会处于*号状态。有些代码块的运行时间会比较久，请耐心等待，这些代码块都添加了进度条，不会让你枯燥等待。
当运行到第10块代码块开始，就可以看到数据集里的手写识别所用的图片了。
第10块是训练集中的图片。