[PYTHON] PyData-bezogene Umgebungskonstruktion

Zweck

Ein Tutorial wird am Samstag, den 7. März 2015 bei PyData.Tokyo stattfinden. Wir mussten uns darauf vorbereiten. PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1

Es scheint ein Tutorial zu sein, das die folgenden Daten verwendet. Passagierdaten der Titanic: Titanic: Maschinelles Lernen aus Katastrophen

Die empfohlene Installationsmethode war die Verwendung von Anaconda, aber ich habe die Installationsmethode mit pip verwendet, da dies eine gute Gelegenheit war.

Installation / Umgebung

Umgebung

Ich möchte Folgendes installieren

Ausführungsinhalt

Vorbereitungen

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y build-essential libssl-dev libxml2-dev 
$ sudo apt-get install -y libxslt1-dev libbz2-dev zlib1g-dev 
$ sudo apt-get install -y libjpeg62-dev libreadline-gplv2-dev
$ sudo apt-get install -y python3-dev 

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py 
$ sudo pip3 install virtualenv

$ mkdir dev
$ cd dev/
$ virtualenv-3.4 pydata

Installieren Sie die gewünschte

$ sudo apt-get install libblas-dev
$ sudo apt-get install liblas-dev
$ sudo apt-get install liblapack-dev
$ sudo apt-get install gfortran
$ sudo apt-get install libfreetype6-dev

$ ./bin/pip install numpy
$ ./bin/pip install scipy
$ ./bin/pip install pandas
$ ./bin/pip install scikit-learn
$ ./bin/pip install matplotlib
$ ./bin/pip install ipython[notebook]

Referenzierte Dokumente

Numpy, Sciypy, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn-Umgebungskonstruktion usw. von rokujyouhitoma Unterstützt von @ rokujyouhitomas Blog

Schließlich

$ vagrant ssh -- -L 8888:localhost:8888

--Dieser Eintrag wurde von Manabu TERADA (@terapyon) erstellt und in Blog eingeführt.

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