Instale os notebooks Anaconda Python e Jupyter para ciência de dados

Introdução com Anaconda

Para explicar o que é Anaconda, citaremos sua definição no site oficial:

Anaconda é um gerente de pacotes gratuito e fácil de instalar, gerente de meio ambiente e distribuição Python com uma coleção de mais de 1.000 pacotes de código aberto com suporte gratuito na comunidade. Anaconda é agnóstico da plataforma, para que você possa usá-lo, seja no Windows, MacOS ou Linux.

É fácil proteger e dimensionar qualquer projeto de ciência de dados com a Anaconda, pois ele permite que você pegue um projeto do seu laptop diretamente para o cluster de implantação. Um conjunto completo de recursos também pode ser mostrado aqui com a imagem oficial:

Anaconda Enterprise

Para mostrar brevemente o que é Anaconda, aqui estão alguns pontos rápidos:

• Ele contém python e centenas de pacotes que são especialmente úteis se você estiver começando ou experiente com ciência de dados e aprendizado de máquina
• Ele vem com o Gerenciador de pacotes da ARA
• Ele permite que você comece com o desenvolvimento muito rápido, sem perder seu tempo para configurar ferramentas para ciência de dados e aprendizado de máquina

Você pode instalar o anaconda daqui. Ele instalará automaticamente o Python em sua máquina para que você não precise instalá -lo separadamente.

Anaconda Vs Jupyter Notebooks

Sempre que tento discutir a Anaconda com pessoas iniciantes com Python e Science de dados, eles ficam confusos entre os notebooks de Anaconda e Jupyter. Vamos citar a diferença em uma linha:

Anaconda é gerenciador de pacotes. Jupyter é um camada de apresentação.

Anaconda tenta resolver o Dependência infernal Em Python, onde diferentes projetos têm diferentes versões de dependência-para não fazer diferentes dependências de projetos requerem versões diferentes, o que pode interferir entre si.

Jupyter tenta resolver a questão de reprodutibilidade na análise, permitindo uma abordagem iterativa e prática para explicar e visualizar código; usando a documentação de texto rico combinada com representações visuais, em uma única solução.

Anaconda é semelhante a Pyenv, Venv e MiConda; Destina -se a alcançar um ambiente python que é 100% reproduzível em outro ambiente, independentemente de quaisquer outras versões das dependências de um projeto disponíveis. É um pouco parecido com o Docker, mas restrito ao ecossistema Python.

Jupyter é um Ferramenta de apresentação incrível para trabalho analítico; Onde você pode apresentar o código em "Blocks", combina com descrições de texto ricas entre blocos e a inclusão de saída formatada dos blocos e gráficos gerados em uma matéria bem projetada por meio do código de outro bloco.

Jupyter é incrivelmente bom em trabalho analítico para garantir reprodutibilidade Na pesquisa de alguém, para que qualquer um possa voltar muitos meses depois e entender visualmente o que alguém tentou explicar e ver exatamente qual código impulsionou qual visualização e conclusão.

Muitas vezes, no trabalho analítico, você acaba com toneladas de notebooks semi-acabados, explicando idéias de prova de conceito, das quais a maioria não liderará em nenhum lugar inicialmente. Algumas dessas apresentações podem meses depois, ou mesmo anos depois, apresentam uma base para construir para um novo problema.

Usando Anaconda e Jupyter Notebook

Finalmente, veremos alguns comandos com os quais poderemos usar Anaconda, Python e Jupyter em nossa máquina Ubuntu. Primeiro, baixaremos o script do instalador do site da Anaconda com este comando:

Curl -o -k https: // repo.Anaconda.com/arquivo/anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

Também precisamos garantir a integridade dos dados deste script:

SHA256SUM ANACONDA3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

Teremos a seguinte saída:

Verifique a integridade da Anaconda

Agora podemos executar o script da Anaconda:

Bash anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

Depois de aceitar os termos, forneça um local para a instalação de pacotes ou apenas pressione Enter para que ele pegue o local padrão. Depois que a instalação for concluída, podemos ativar a instalação com este comando:

fonte ~///.Bashrc

Finalmente, teste a instalação:

Lista de conda

Fazendo um ambiente de Anaconda

Depois de termos uma instalação completa, podemos usar o seguinte comando para criar um novo ambiente:

CONDA CREATE -NAME MY_ENV Python = 3

Agora podemos ativar o ambiente que fizemos:

Fonte Ative My_env

Com isso, nosso prompt de comando mudará, refletindo um ambiente ativo da Anaconda. Para continuar configurando um ambiente Jupyter, continue com esta lição, que é uma excelente lição sobre como instalar notebooks Jupyter no Ubuntu e começar a usá -los.

Conclusão: Instale os notebooks Anaconda Python e Jupyter para ciência de dados

Nesta lição, estudamos como podemos instalar e começar a usar o ambiente da Anaconda no Ubuntu 18.04, que é um excelente gerente de ambiente, especialmente para iniciantes para ciência de dados e aprendizado de máquina. Esta é apenas uma introdução muito simples de muitas lições que vir. Compartilhe seu feedback para a lição comigo ou para o Linuxhint Twitter Handle.