DoWhy 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

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，然后再安装 dowhy。如果仍然无效，请使用 conda config –set channel_priority false 并再次尝试安装。如果问题持续存在，请在此处添加您的问题。

开发版本

如果您偏好最新的开发版本，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 .

依赖项

DoWhy 需要以下包

• numpy
• scipy
• scikit-learn
• pandas
• networkx（用于分析因果图）
• matplotlib（用于通用绘图）
• sympy（用于渲染符号表达式）
• 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，如果您希望输入 dot 格式的图，请安装 pydot（或 pygraphviz）。

为了获得更好的图外观，您可以选择安装 pygraphviz。要继续，请首先安装 graphviz，然后安装 pygraphviz（在 Ubuntu 和 Ubuntu WSL 上）。

sudo apt install graphviz libgraphviz-dev graphviz-dev pkg-config
## from https://github.com/pygraphviz/pygraphviz/issues/71
pip install pygraphviz --install-option="--include-path=/usr/include/graphviz" \
--install-option="--library-path=/usr/lib/graphviz/"

EconML 安装

从 PyPI 安装最新版本

> pip install econml

开发者指南

您可以通过克隆此存储库开始。我们使用 setuptools 来构建和分发我们的包。我们依赖于 setuptools 的一些最新特性，因此请确保使用 pip install setuptools --upgrade 升级到最新版本。然后，您可以从存储库的本地副本中运行 pip install -e . 开始（但根据您正在做的事情，您可能希望安装带有额外功能的版本，例如如果您想使用 matplotlib 集成，可以使用 pip install -e .[plt]，或者您可以使用 pip install -e .[all] 来包含所有额外功能）。

运行测试

本项目使用 pytest 进行测试。在安装包后本地运行测试，您可以使用 pip install pytest-runner，然后是 python setup.py pytest。

我们为一些测试添加了 pytest 标记，以便更容易运行子集，并且您可以设置 PYTEST_ADDOPTS 环境变量来利用这一点。例如，您可以将其设置为 -m "not (notebook or automl)" 以跳过具有一些额外依赖项的 notebook 和 automl 测试。

生成文档

本项目的文档是通过 Sphinx 生成的。请注意，我们使用 graphviz 的 dot 应用程序来生成文档中的一些图像，因此您应该确保 dot 已安装并在您的路径中。

要从克隆的存储库生成文档的本地副本，只需运行 python setup.py build_sphinx -W -E -a，这将构建文档并将其放置在 build/sphinx/html 路径下。

构成文档的 reStructuredText 文件存储在 docs 目录中；模块文档由 Sphinx 构建过程自动生成。

Causal-learn 安装

安装

Causal-learn 需要预先安装以下包

• python 3（>=3.7）
• numpy
• networkx
• pandas
• scipy
• scikit-learn
• statsmodels
• pydot

（用于可视化）

• matplotlib
• graphviz

要使用 causal-learn，我们可以使用 pip 进行安装

> pip install causal-learn