[PYTHON] Construction d'environnements liés à PyData

Objectif

Un tutoriel aura lieu à PyData.Tokyo le samedi 7 mars 2015. Nous devions nous y préparer. PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1

Cela semble être un tutoriel utilisant les données suivantes. Données sur les passagers du Titanic: Titanic: Machine Learning from Disaster

La méthode d'installation recommandée était d'utiliser Anaconda, mais j'ai utilisé la méthode d'installation en utilisant pip car c'était une bonne opportunité.

Installation / environnement

environnement

Je souhaite installer ce qui suit

Contenu d'exécution

Préparation préalable

$ 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

Installez celui souhaité

$ 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]

Documents référencés

Numpy, sciypy, matplotlib, pandas, construction d'environnement scikit-learn et ainsi de suite par rokujyouhitoma Aidé par le blog de @ rokujyouhitoma

finalement

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

--Cette entrée a été créée par Manabu TERADA (@terapyon) et présentée dans Blog.

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