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安装最新的release。

pip install dowhy

开发版本

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

pip install -e .

需求

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格式输入图形，请安装pydot（或pygraphviz）。

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

注意

在某些平台上安装pygraphviz可能会引起问题。对于大多数Linux发行版，一种有效的方法是首先安装graphviz，然后按照以下方式安装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安装最新的版本。

conda install -c conda-forge dowhy

如果你在使用conda时遇到“解决环境”问题，可以尝试conda update --all，然后安装dowhy。如果这不起作用，可以使用conda config --set channel_priority false并再次尝试安装。如果问题仍然存在，请在此添加你的问题。

在Azure机器学习上安装#

在Azure Machine Learning中，在终端窗口中识别笔记本使用的Python（Conda）环境并不那么直接。因此，从笔记本内部运行shell命令更为方便。秘诀是不要使用!魔法，而是使用%。

获取最新版本

在一个新的python代码单元格中输入：

%pip install dowhy

或者：

%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（如果你愿意 - 这实际上不是必需的）：
```
mkdir pywhy
```
为了真正做到严谨，确保它完全“激活”：
```
chmod 777 pywhy
```
获取完整路径的方法：
```
cd pywhy
pwd
```
复制该路径，稍后您将需要它。

克隆仓库：

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
```

这应该可以无错误运行。