Ravi de vous rencontrer. Je suis étudiant universitaire faisant de la synthèse chimique dans un laboratoire organique. Ces dernières années, le Machine Learning et le Deep Learning ont été activement menés dans divers domaines, mais les chimistes ont également des domaines tels que la chimiomatique, mais ils ne sont pas si populaires.
Par conséquent, il y a peu de livres et d'articles sur la construction d'environnement, donc ici, comme le titre l'indique, j'écrirai également un mémorandum sur la façon de construire un environnement pour afficher des composés organiques à l'aide d'un module Python appelé RDKit.
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RDKit est un outil open source utile pour la chimiothérapie site officiel de RDKit
Des millions d'informations composées (par exemple, des informations 2D / 3D et des valeurs de propriétés physiques) peuvent être utilisées gratuitement.
Anaconda est une plate-forme qui gère de nombreux packages Python pour la science des données.
Je ne l'ai pas fait car je l'ai déjà installé, mais je pense que vous pouvez vous référer aux articles suivants.
Installer l'environnement Python avec Anaconda
Anaconda gère les packages avec la commande conda et crée un environnement virtuel.
La procédure sur le site officiel de RDKit est très polie, alors suivez la méthode recommandée.
conda create -c rdkit -n my-rdkit-env rdkit
Entrer
Proceed ([y]/n)?
Etc. sera affiché, alors continuez avec y.
Ensuite, de nombreux modules seront installés automatiquement.
conda activate my-rdkit-env
Vous pouvez entrer dans l'environnement de déguisement appelé my-rdkit-env en tapant. En cas de succès
(my-rdkit-env)Nom du PC:user$
Il doit être affiché dans le terminal sous la forme. Si vous rencontrez des problèmes ici
cd [anaconda folder]/bin #[anaconda folder]Est l'emplacement où anaconda est installé
source activate my-rdkit-env
S'il vous plaît essayez. En sortant de l'environnement virtuel
conda deactivate
Tapez simplement.
Ensuite, installez les modules souvent utilisés dans RDKit sous l'environnement virtuel.
conda install numpy matplotlib
conda install pubchempy
conda install cmake cairo pillow eigen pkg-config
conda install boost-cpp boost py-boost
Jusqu'à présent, la construction d'environnement minimum requise pour utiliser RDKit a été achevée. La prochaine fois (probablement en continuant), nous utiliserons en fait l'environnement construit cette fois pour afficher les composés.
Construire un environnement est le plus difficile, n'est-ce pas? Je me demande combien de fois j'ai été frustré par la création de l'environnement ... Cette fois, le site officiel était très bon, donc ça s'est bien passé.
Puis un jour.
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