Erstellen einer PyData-Umgebung für eine Lernsitzung zum maschinellen Lernen (Januar 2017) Erstellen einer Umgebung für Ubuntu mithilfe von VirtualBox Ich habe geschrieben, aber ich möchte es auch für Mac, also schreibe ich es.
Dieser Artikel ist eine Python-Standard-Umgebungskonstruktionsmethode. Wir empfehlen diese Methode.
Ich denke, es ist gut, die Umgebung so vorzubereiten, um die folgenden Bücher zu studieren.
Python 3.6
Mac OS X 64-Bit / 32-Bit-Installationsprogramm vom Python-Download https://www.python.org/downloads/release/python-360/Sie können Python mit python3 unter Mac OS verwenden
Beschreiben Sie dies, indem Sie die Umgebung in ~ / work / tmp erstellen.
$ mkdir ~/work/tmp
$ cd ~/work/tmp
$ python3 -m venv env
Sie haben jetzt eine virtuelle Python-Umgebung in ~ / work / tmp / env
Ich verwende ein Standard-Tool zur Erstellung einer virtuellen Python-Umgebung namens "venv".
$ cd ~/work/tmp
$ source env/bin/activate
(env)$ pip install numpy scipy pandas scikit-learn matplotlib
(env)$ pip install ipython[notebook]
Aktivieren Sie die virtuelle Python-Umgebung mit dem Befehl "source" und installieren Sie die Bibliothek mit "pip".
Das Binärpaket wird von "Wheel" bereitgestellt, wodurch keine Kompilierung erforderlich ist. Es kann problemlos in einer Mac OS-Umgebung installiert werden, ohne dass ein externes Modul des Betriebssystems installiert werden muss.
$ cd ~/work/tmp
$ source env/bin/activate
(env)$ jupyter notebook
Unmittelbar nach der Installation der Bibliothek wird der Befehl "source" ausgeführt und Sie befinden sich in der virtuellen Umgebung von Python, sodass Sie den Befehl "source" nicht ausführen müssen.