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计科210X 甘晴void 202108010XXX 文章目录 数据挖掘课程实验br实验1 实验平台及环境安装实验背景实验目标实验步骤1.安装虚拟机和Linux平台#xff0c;熟悉Ubuntu环境。2.在Linux平台上搭建Python平台#xff0c;并安装…数据挖掘课程实验实验1 实验平台及环境安装
计科210X 甘晴void 202108010XXX 文章目录 数据挖掘课程实验br实验1 实验平台及环境安装实验背景实验目标实验步骤1.安装虚拟机和Linux平台熟悉Ubuntu环境。2.在Linux平台上搭建Python平台并安装Python环境工具anaconda。3.掌握Anaconda下的Python环境安装创建名称为emoji的python3.7环境。4.熟练安装pycharm和jupyter notebook。5.掌握pip和conda命令安装常用软件包。比如numpy、pandas、tensorflow、 h5py、mygene matplotlib、seaborn、umap-learn等。 实验背景
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 是 FLOSS自由/开放源码软件之一。Python 的设计具有很强的可读性相比其他语言经常使用英文关键字其他语言的一些标点符号它具有比其他语言更有特色语法结构。Python的最大的优势之一是丰富的库跨平台的在UNIXWindows和Macintosh兼容很好。
实验目标
在Linux平台下安装、配置python环境和相关软件。
实验步骤
1.安装虚拟机和Linux平台熟悉Ubuntu环境。
1虚拟机使用Oracle VM VirtualBox。之前计算机系统和操作系统课程也使用的该平台。 2创建Linux操作系统64位。使用xubuntu20.04版本。 3安装完系统之后立加装扩展功能。
2.在Linux平台上搭建Python平台并安装Python环境工具anaconda。
Linux自带python平台在终端输入
python3查看本地python环境得知是python3.8环境。
首先了解anaconda与miniconda的区别。
Anaconda是一个包含了conda、Python和超过150个科学包及其依赖项的科学Python发行版。它具有可视化图形用户界面Anaconda Navigator并且为了方便新手使用预先包含了大量的库如NumPy, Pandas, Scipy, Matplotlib等。
相较之下Miniconda更加轻量级。它只包含了Python和Conda但并没有预装其他的库。Miniconda用户需要手动安装他们需要的包这使得Miniconda的环境更为简洁可以根据实际需求来安装必要的包避免不必要的存储占用。
考虑到作为虚拟机的Linux系统实际上有的存储空间并不大所以打算安装miniconda替代anaconda。
1访问miniconda的官网https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/获取信息
2在Linux下使用如下指令进行安装并初始化。
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh步骤截图如下 3.掌握Anaconda下的Python环境安装创建名称为emoji的python3.7环境。
安装了最新版本的miniconda之后再次打开终端会显示一个默认的(base)在前面形如以下。
(base) wolfwolf-VirtualBox:~/桌面$ 表示miniconda基本安装时 成功的目前处于conda的环境下。
此时再次查看python3的版本发现不知什么时候升级成3.11了。通过查阅资料发现miniconda会自动为我们配置python环境不需要手动再下载python版本。
使用以下指令配置环境。
conda create -n emoji python3.7安装完成后使用如下指令查看
conda info -e发现出现了原来的基础环境(base)和新建的环境(emoji) 此时若使用
conda activate emoji //进入
conda deactivate //退出
conda config --set auto_activate_base true
conda config --set auto_activate_base false //取消自动进入★这里还应该加一步换源换用清华源
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4.熟练安装pycharm和jupyter notebook。
使用Linux访问pycharm官方网址
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?sectionlinux下载Linux下的pycharm注意不要下载成Professional版本要下载community版本的。
安装完毕后找到位置解压该压缩包。
tar -zxvf pycharm-community-2023.2.3.tar.gz进入bin文件夹
./pycharm.sh即可进行安装安装后就可以打开pycharm可以看见与windows下是一致的。 接下来为pycharm配置conda的环境。即pycharm作为编辑器打开conda环境下的python工程。选择conda环境和对应版本即可。 这里我们发现很不方便每次打开pycharm都需要到里面去打开故可以创建桌面的快捷方式。
关于jupyter-notebook这个在我的windows系统下的anaconda环境中是已经存在的我认为再安装jupyter的意义不是很大故没有在这里安装。需要用到的时候我会去再进行安装的。 5.掌握pip和conda命令安装常用软件包。比如numpy、pandas、tensorflow、 h5py、mygene matplotlib、seaborn、umap-learn等。
这一步就比较基础了在之前windows下的anaconda环境中我们也做过类似的事情。接下来逐个安装即可。
进入emoji环境。
conda activate emoji
conda install numpy
conda install pandas
pip install tensorflow #使用conda安装失败
conda install h5py
conda install matplotlib
conda install seaborn
pip install umap-learn #使用conda安装失败
conda list出现以下三个done这样就表示这个包安装成功了。 其中tensorflow没有成功安装故使用pip进行安装。 其他都成功安装。
安装完毕之后使用
df -TH
conda list分别查看Linux文件系统剩余空间和conda列表 可以看到我20G的空间啊都被装满了。
