安装#

使用 pip 安装#

DoWhy 支持 Python 3.6+。要安装，您可以使用 pip 或 conda。

最新版本

使用 pip 安装最新版本。

pip install dowhy

开发版本

如果您喜欢最新的开发版本，请克隆此存储库并从存储库的顶层文件夹运行以下命令。

pip install -e .

要求

如果您遇到任何问题，请尝试手动安装依赖项。

pip install -r requirements.txt

可选地，如果您希望以 dot 格式输入图，则安装 pydot（或 pygraphviz）。

为了获得更好看的图，您可以选择安装 pygraphviz。要继续，请先安装 graphviz，然后安装 pygraphviz（在 Ubuntu 和 Ubuntu WSL 上）。

注意

在某些平台上安装 pygraphviz 可能会导致问题。适用于大多数 Linux 发行版的一种方法是先安装 graphviz，然后按照如下所示安装 pygraphviz。否则，请查阅 pygraphviz 的文档。

sudo apt install graphviz libgraphviz-dev graphviz-dev pkg-config
pip install --global-option=build_ext \
--global-option="-I/usr/local/include/graphviz/" \
--global-option="-L/usr/local/lib/graphviz" pygraphviz

使用 Conda 安装#

使用 conda 安装最新版本。

conda install -c conda-forge dowhy

如果您在使用 conda 时遇到“Solving environment”问题，请尝试运行 conda update --all，然后安装 dowhy。如果不起作用，请使用 conda config --set channel_priority false 并再次尝试安装。如果问题仍然存在，请在此处添加您的问题。

在 Azure 机器学习上安装#

在 Azure 机器学习中，在终端窗口中识别笔记本使用的 Python (Conda) 环境并不那么直观。因此，从笔记本内部运行 shell 命令更容易。关键是不要使用 ! magic 命令，而是使用 %。

获取最新版本

在新的 Python 代码单元格中输入

%pip install dowhy

或

%pip install --force-reinstall --no-cache-dir dowhy

获取开发版本

打开一个新的终端窗口 - 它将打开并指向您的用户文件夹
创建一个新文件夹（如果您愿意 - 这不是必需的）
```
mkdir pywhy
```
为求严谨，请确保它已完全“激活”
```
chmod 777 pywhy
```
通过以下方式获取完整路径
```
cd pywhy
pwd
```
复制该路径，稍后您会用到。

克隆存储库

git clone https://github.com/py-why/dowhy

现在打开一个 Python 笔记本并创建一个新的 Python 代码单元格。输入
```
%pip install -e <path from step d.>
```
测试安装
```
import dowhy
```

这应该无误运行。