在linux上安裝完P(guān)ython之后(如果沒(méi)有安裝Python環(huán)境,或需要安裝Python3.6請(qǐng)參照https://blog.csdn.net/qq_30408111/article/details/79709364),開(kāi)始安裝anaconda
sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
會(huì)自動(dòng)安裝。 command not found: conda
,這是沒(méi)有把conda添加到環(huán)境變量 export PATH="/home/[your_name]/anaconda/bin:$PATH"
但是下一次重啟之后,還是會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題,所以我們要
acivate ~/.bash_profile
. ~/.bash_profile
#或者
source ~/.bash_profile
這樣就可以解決命令找不到的問(wèn)題
在終端中鍵入
conda install package_name(包名)
例如要安裝pandas,可以在終端輸入conda install pandas
你還可以同時(shí)安裝多個(gè)包。類(lèi)似 conda install pandas numpy 的命令會(huì)同時(shí)安裝所有這些包。還可以通過(guò)添加版本號(hào)(例如
conda install numpy=1.10)來(lái)指定所需的包版本。conda 還會(huì)自動(dòng)為你安裝依賴(lài)項(xiàng)。例如,scipy 依賴(lài)于 numpy,因?yàn)樗褂貌⑿枰?numpy。如果你只安裝 scipy
(conda install scipy),則 conda 還會(huì)安裝 numpy(如果尚未安裝的話(huà))。
卸載包
在終端中鍵入 :
conda remove package_names
上面命令中的package_names是指你要卸載包的名稱(chēng),例如你想卸載pandas包:conda remove pandas
更新包
在終端中鍵入:
conda update package_name
如果想更新環(huán)境中的所有包(這樣做常常很有用),使用:conda update --all。
列出已經(jīng)安裝的包
列出已安裝的包
conda list
創(chuàng)建環(huán)境
在終端中使用:
conda create -n env_name package_names
上面的命令中,env_name 是設(shè)置環(huán)境的名稱(chēng)(-n 是指該命令后面的env_name是你要?jiǎng)?chuàng)建環(huán)境的名稱(chēng)),package_names 是你要安裝在創(chuàng)建環(huán)境中的包名稱(chēng)
例如:要?jiǎng)?chuàng)建環(huán)境名稱(chēng)為 py3 的環(huán)境并在其中安裝 numpy,在終端中輸入 conda create -n py3 pandas
。
創(chuàng)建環(huán)境時(shí),可以指定要安裝在環(huán)境中的 Python 版本
當(dāng)你同時(shí)使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時(shí)這很有用。要?jiǎng)?chuàng)建具有特定 Python 版本的環(huán)境,例如創(chuàng)建環(huán)境名稱(chēng)為py3,并安裝最新版本的Python3在終端中輸入:
conda create -n py3 python=3
或也可以這樣創(chuàng)建環(huán)境名稱(chēng)為py2,并安裝最新版本的Python2:
conda create -n py2 python=2
進(jìn)入環(huán)境
在終端輸入source activate my_env(環(huán)境名)
進(jìn)入環(huán)境后,我可以用conda list 查看環(huán)境中默認(rèn)安裝的幾個(gè)包:
在環(huán)境中安裝包的命令與前面一樣:conda install package_name
。
不過(guò),這次你安裝的特定包僅在你進(jìn)入環(huán)境后才可用。
離開(kāi)環(huán)境
在終端輸入
source deactivate
共享環(huán)境
共享環(huán)境非常有用,它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包,并確保這些包的版本正確
你可以在你當(dāng)前的環(huán)境中終端中使用 conda env export > environment.yaml
將你當(dāng)前的環(huán)境保存到文件中包保存為YAML文件(包括Pyhton版本和所有包的名稱(chēng))。
命令的第一部分 conda env export
用于輸出環(huán)境中的所有包的名稱(chēng)(包括 Python 版本)
在 GitHub 上共享代碼時(shí),最好同樣創(chuàng)建環(huán)境文件并將其包括在代碼庫(kù)中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴(lài)項(xiàng)。
導(dǎo)出的環(huán)境文件,在其他電腦環(huán)境中如何使用呢?
首先在conda中進(jìn)入你的環(huán)境,比如activate py3
然后在使用以下命令更新你的環(huán)境:
其中-f表示你要導(dǎo)出文件在本地的路徑,所以/path/to/environment.yml
要換成你本地的實(shí)際路徑
conda env update -f=/path/to/environment.yml
列出環(huán)境
用 conda env list
就可以列出你創(chuàng)建的所有環(huán)境。
刪除環(huán)境
如果你不再使用某個(gè)環(huán)境,可以使用 conda env remove -n env_name
刪除指定的環(huán)境(在這里環(huán)境名為 env_name)。
在安裝完了anaconda之后,我們就可以用其中自帶的Jupyter notebook進(jìn)行開(kāi)發(fā)工作了
Jupyter notebook(http://jupyter.org/) 是一種 Web 應(yīng)用,能讓用戶(hù)將說(shuō)明文本、數(shù)學(xué)方程、代碼和可視化內(nèi)容全部組合到一個(gè)易于共享的文檔中。
Jupyter notebook(http://jupyter.org/) 是一種 Web 應(yīng)用,能讓用戶(hù)將說(shuō)明文本、數(shù)學(xué)方程、代碼和可視化內(nèi)容全部組合到一個(gè)易于共享的文檔中。
要在 conda 環(huán)境中安裝 Jupyter notebook,在conda終端使用命令(以下所有命令是指conda的終端Anaconda Prompt):
1,安裝Jupyter notebook 使用命令conda install jupyter notebook
也可以通過(guò)python shell的 pip 來(lái)安裝:pip install jupyter notebook
。
2,啟動(dòng)Jupyter notebook
啟動(dòng) notebook 服務(wù)器,在終端中輸入: jupyter notebook。
服務(wù)器會(huì)在你運(yùn)行此命令的“notebook工作文件夾”中啟動(dòng)。也就是說(shuō)后面你操作的任何 notebook 文件都會(huì)保存在該文件夾下,類(lèi)似于你用優(yōu)酷下載視頻,優(yōu)酷都會(huì)放到自己的下載目錄一樣。例如我在下面的/ 下面啟動(dòng)目錄后,會(huì)在該目錄下看到我后面運(yùn)行的文件。
啟動(dòng)notebook 服務(wù)器后,在瀏覽器中打開(kāi)notebook頁(yè)面地址:http://localhost:8888 (其中l(wèi)ocalhost 表示你的計(jì)算機(jī)地址,而 8888 是服務(wù)器的默認(rèn)端口)
默認(rèn)情況下,安裝好 Anaconda 后打開(kāi) jupyter notebook, 訪問(wèn)本地
localhost:8888 即可。但是如果要訪問(wèn)另一臺(tái)機(jī)器,比如遠(yuǎn)端服務(wù)器上的 notebook, 即默認(rèn)是不支持 172.104.105.119:8888 這樣的訪問(wèn),需要額外配置。配置如下
A. 生成一個(gè) notebook 配置文件
默認(rèn)情況下,配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
并不存在,需要自行創(chuàng)建。使用下列命令生成配置文件:
jupyter notebook --generate-config
如果是 root 用戶(hù)執(zhí)行上面的命令,會(huì)發(fā)生一個(gè)問(wèn)題:
Running as root it not recommended. Use --allow-root to bypass.
提示信息很明顯,root 用戶(hù)執(zhí)行時(shí)需要加上 --allow-root
選項(xiàng)。
jupyter notebook --generate-config --allow-config
執(zhí)行成功出現(xiàn)如下提示信息
B,生成密碼
從 jupyter notebook 5.0 版本開(kāi)始,提供了一個(gè)命令來(lái)設(shè)置密碼:jupyter notebook password
,生成的密碼存儲(chǔ)在 jupyter_notebook_config.json
。
C,修改配置文件
復(fù)制這里面sha1的密文,配置文件
sha1:58cc6b4421c9:1f8d8b6d0ae504e7a1db2aea8595e724c3c22c28
在 jupyter_notebook_config.py
中找到下面的行,取消注釋并修改。
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u' sha1:58cc6b4421c9:1f8d8b6d0ae504e7a1db2aea8595e724c3c22c28'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一個(gè)端口, 訪問(wèn)時(shí)使用該端口
以上設(shè)置完以后就可以在服務(wù)器上啟動(dòng) jupyter notebook,jupyter notebook, root 用戶(hù)使用 jupyter notebook –allow-root。打開(kāi) IP:指定的端口, 輸入密碼就可以訪問(wèn)了。
再次訪問(wèn)web界面,輸入密碼進(jìn)行訪問(wèn)
輸入密碼登錄
顯示運(yùn)行目錄下所有的文件夾
將conda中創(chuàng)建的環(huán)境自動(dòng)關(guān)聯(lián)到你的notebook中,先安裝下面的包
conda install nb_conda
安裝完成之后,再次查看發(fā)現(xiàn)conda已集合上去
查看你的conda環(huán)境
如果出現(xiàn)以下問(wèn)題
需要修改一個(gè)地方具體操作參看https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda/issues/66
for env in info['envs'] if env != info['root_prefix']]
創(chuàng)建一個(gè)新的notebook
之后,查看新的notebook界面
修改文件名
共享你的notebook
點(diǎn)擊File->Download as,你可以選擇多種格式下載你的notebook。一般我都會(huì)根據(jù)下面的用途來(lái)選擇不同的下載格式:
1)如果我想和客戶(hù)分享我的數(shù)據(jù)分析成果,我會(huì)選擇將notebook下載為HTML文件。
2)如果我希望將自己的數(shù)據(jù)分析成果和代碼嵌入到項(xiàng)目中,比如為藥店管理系統(tǒng)做個(gè)數(shù)據(jù)分析子模塊,我就會(huì)選擇Python(.py)模塊,這可以將我的代碼融入項(xiàng)目中,成為子模塊,方便和其他開(kāi)發(fā)人員共同完成任務(wù)。
3)如果要在博客或文檔中使用 notebook,我就選擇Markdown格式。
Matplotlib 集成
先執(zhí)行如下命令
pip install matplotlib
之后執(zhí)行下面代碼
以上就是anaconda的安裝和使用方法,conda是一個(gè)很好的包管理,他可以統(tǒng)一管理包,jupyter notebook是一個(gè)很好的web數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)軟件。
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