Datenanalyse mit Python

Datenanalyse mit Python

Umgebungskonstruktion (Python 2)

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

Erstellen Sie die folgende Datei im XML-Format.

name: Name der virtuellen Umgebung (hier py2) Abhängigkeiten: Erforderliche Paketliste

name: py2
channels:
    - conda-forge
dependencies:
    - python=2.7
    - xarray
    - netCDF4
    - seaborn
    - numpy
    - matplotlib
    - scipy
    - pip:
        - cyordereddict
        - sqlalchemy
        - model-organization

Erstellen Sie anschließend eine neue virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie mit dem folgenden Befehl.

$ conda env create -f environment.yml
$ source /home/user-name/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.0/envs/py2/bin/activate py2
(Wenn Sie nicht aktivieren mit dem vollständigen Pfad angeben, kann dies fehlschlagen.)

Wenn Sie eine Python-Umgebung mit Anaconda erstellen, das gewünschte Paket jedoch nicht in conda ist

$ source activate <Name der Anaconda-Umgebung>
$ pip install <Modulname>

Überprüfen des vorhandenen Umgebungsnamens Der Standardwert ist root

$ conda info --envs

jupyter notebook

Geben Sie die Portnummer von localhost an und starten Sie.

$ jupyter notebook --port xxxx

Alternativ können Sie die Einstellungen für das Jupiter-Notebook bearbeiten. c. Kommentieren Sie NotebookApp.port aus und legen Sie die Portnummer fest.

$ .jupyter/jupyter_notebook_config.py
c.NotebookApp.port = xxxx

Profileinstellungen

Wenn Sie kein Profil erstellt haben, erstellen Sie es mit dem folgenden Befehl

$ ipython profile create

Dieser Wille ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py Geschaffen.

Wenn Sie wie folgt bearbeiten, wird% matplotlib inline beim Start geladen und das Diagramm von matplotlib wird inline angezeigt.

# lines of code to run at IPython startup.
# c.InteractiveShellApp.exec_lines = traitlets.Undefined
c.InteractiveShellApp.exec_lines = ['%matplotlib inline']

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