Installieren Sie Python3 und die wissenschaftliche Berechnungsbibliothek unter Ubuntu (virtualenv + pip)

Installing python3 on Ubuntu

Die Geschichte, die Sie eingegeben haben. Die enthaltenen Bibliotheken sind numpy, scipy, matplotlib, seaborn, jupyter usw. Hauptsächlich mit pip auf virtualenv installiert. Es scheint einen anderen Weg zu geben, es mit apt oder anaconda zu tun. (Das scheint stabiler zu sein.)

Nachtrag: 26.09.2016 Anaconda ist einfacher zu verwalten und einige Pakete, die erstellt werden, sind mit Anaconda kompatibel, was de facto zu sein scheint. Daher wird die unten beschriebene Methode nicht empfohlen.

#Gib etwas hinein.
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y upgrade
sudo apt-get -y install build-essential
sudo apt-get -y install python3-dev
python -V
python3 -V

#Geben Sie python ein, um python3 zu erhalten.(Nachtrag: Es scheint, dass Sie es nicht tun sollten, weil es einen Fehler verursacht)
#echo alias python=python3 >> ~/.bash_aliases
#source ~/.bash_aliases
#python -V


#Pip einfügen.
sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip
#Stellen Sie sicher, dass der Speicherort des Pip Python3 ist.
pip -V
#Was ist aktuell in
pip list


#Setzen Sie virtualenv
sudo pip install virtualenv


#Erstellen Sie ein Projektverzeichnis
mkdir ./projectPath
cd ./projectPath


#Erstellen Sie eine Umgebung und starten Sie
virtualenv venv
source venv/bin/activate


#Zum Gitignore hinzufügen
#echo venv >> .gitignore

#Bestätigung
pip list


#Ich werde unten verschiedene Dinge mit pip ausprobieren.
#Numpy einfügen.
pip install numpy


#Scipy einfügen. Es gibt einen fortran-Compiler.
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
pip install scipy


#matplotlib,Seaborn einsetzen. Es gibt einen freien Typ.
sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
pip install matplotlib
pip install seaborn
#Folgendes ist möglicherweise nicht erforderlich. Bei Verwendung von qt4 und pyside mit matplotlib.
sudo apt-get install qt-sdk
sudo apt-get install cmake
sudo pip install pyside
#Schreiben Sie in die Matplotlib-Konfigurationsdatei
vim ~/.config/matplotlib/matplotlibrc
#backend     : qt4agg
#backend.qt4 : PySide


#Jupyter
pip install jupyter


#Testbibliothek
pip install nose


#Andere
pip install quandl
pip install scikit-learn



#Schreib es auf
pip freeze > requirements.txt

#Raus aus der virtuellen Umgebung.
deactivate

Schreiben wir einen Beispielcode.

test.py

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x, kde=False, rug=False, bins=10)

seaborn spuckt beim Importieren einen Fehler aus, der jedoch beim Spucken auf ipython funktioniert.

ipython Es scheint eine erweiterte Version der Dialogumgebung zu sein. Das Folgende ist ein Bulletin von dem, was mir aufgefallen ist. Sie können die Erklärung lesen, indem Sie? Für magische Befehle hinzufügen. (Beispiel: #run?)

Lassen Sie das Diagramm beim Zeichnen des Diagramms in einem separaten Fenster angezeigt werden.

Ich musste in meiner Umgebung so etwas wie qt angeben. Es scheint, dass Sie normalerweise mit matplotlib inline gehen können.

%matplotlib qt4

Geben Sie beim Starten von ipython an.

ipython --matplotlib qt4

Datei laden

%load filename.py

Datei laden und ausführen

%run filename.py

In Datei schreiben

%%writefile filename.py
...

Überschreiben Sie die Datei mit dem, was Sie nach dem Befehl geschrieben haben

Verlaufsanzeige

%history -n

%history -n range 2-3

Schreiben Sie eine Zeile in die Datei

%save -a filename.py 2

Oben wird die Verlaufsnummer angegeben und gespeichert. Sie können auch In [n], Out [n] usw. angeben. Hinzufügen statt Überschreiben mit der Option -a.

Schreiben Sie den Wert der Variablen aus

%store foo >> a.txt

jupyter (früher iPython Notebook)

Es fühlt sich an wie ein Wort für wissenschaftliche Berechnungen in einem Browser-Editor. Ipython ist der Kern. Es ist ein aus iPython ausgeschnittenes Notizbuch, das nicht nur Python, sondern auch Ruby- und Haskell-Notizbücher (.ipynb) verarbeiten kann. Es kann auch ein Server sein.

So bearbeiten Sie ein Notizbuch.

jupyter notebook

Beginnen mit

Sie können ein neues Notizbuch erstellen, indem Sie oben rechts python3 aus neu auswählen.

Zeile für Zeile bearbeiten. Sie können eine neue Zeile mit dem Pluszeichen oben links erstellen. Die Zeilentypen sind Code, Markdown usw. Sie können oben rechts auswählen.

Wenn Sie einen Code schreiben, drücken Sie Strg + Eingabetaste, um ihn auszuführen. Das Ergebnis wird auf dem Bildschirm angezeigt.

Wenn Sie das Diagramm anzeigen möchten

%matplotlib inline

Ausführen.