机器学习编程之python环境
来源:互联网 发布:sql合计列 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 18:32
python 有自带的IDE环境 可以使用
但是还有功能更强大的IDE ,
PyDEV —— 基于eclipse环境的python开发插件
anaconda —— 里面包含python.exe,且包含很多工具包,如numpy、matplotlib 下载后,安装路径在默认路径 :C/Program Data/anaconda3
graphviz 安装默认路径 c/program files(86) C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38
Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。
主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/
Anaconda的特点:
- 包含了众多流行的科学、数学、工程、数据分析的Python包 http://docs.continuum.io/anaconda/pkgs.html
- 完全开源和免费
- 额外的加速、优化是收费的,但对于学术用途可以申请免费的License
- 全平台支持:Linux、Windows、Mac
- 支持Python 2.6、2.7、3.3、3.4,可自由切换
安装
安装pyenv
安装anaconda之后,系统内就会存在两个版本的Python:anaconda以及系统自带的Python。
为了保证两个Python版本之间不相互干扰,需要使用专门的工具来管理多个Python版本。这里选择的工具是pyenv。
pyenv的安装可以参考《Python多版本共存之pyenv》。
当然,也可以不使用pyenv,而直接从其官方网站下载: http://continuum.io/downloads 。此时用户需自行承担可能的版本冲突。
安装anaconda
Anaconda支持Python 2和Python 3,但二者是分开的,用户需要自己选择使用Python 2还是Python 3。当然,借助于pyenv的版本管理功能,同时装两个版本也是没问题的。
安装支持Python 2.7的Anaconda:
$ pyenv install anaconda-2.0.1 -v
安装支持Python 3.4的Anaconda:
$ pyenv install anaconda3-2.0.1 -v
申请免费的学术License
对于学生来说,可以申请免费的学术License,以安装额外的功能包,以实现计算过程的加速。
申请地址: https://store.continuum.io/cshop/academicanaconda
申请后,会得到一个license文件,将其放在~/.continuum目录下即可。
安装额外的功能包
123
$ conda update conda$ conda install accelerate$ conda install iopro
安装模块
Anaconda已经自带了大量科学计算中的常用模块,可以直接使用。有时需要安装一些其他python模块。
conda
anaconda自带了conda命令用于安装与更新模块,比如:
# 安装模块conda install scipy# 更新模块conda update scipy# 更新所有模块conda update --all
不过conda能安装的模块很有限。
pip
pip是Python自带的模块安装工具,比如:
pip install requestspip install requests --upgrade
升级Anaconda
新版本发布之后,可以使用pyenv安装Anaconda的最新版本,也可以用Anaconda的自带更新工具升级:
conda update condaconda update anaconda
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