Python数据挖掘 环境搭建

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Python数据挖掘 环境搭建

木子昭 2017-12-12 22:21:00 浏览822
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deepin

有很多小伙伴想学习python,但windows写python基本是坑,deepin属于linux分支,界面美观,内置大量桌面软件,对新手十分友好,这里尝试在深度系统(deepin)内安装python开发工具 jupyter,并完成一个绘制折线图的入门案例

将默认的bash更换为zsh(个人喜好,可跳过)

  • 首先,安装zsh:
sudo apt-get install zsh
  • 先安装git
sudo apt-get install git
  • 再安装oh-my-zsh
sudo wget https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh/raw/master/tools/install.sh -O - | sh
  • 切换到 zsh 模式
chsh -s /usr/local/bin/zsh
  • 配置.zshrc(可跳过)
cd ~
git clone git://github.com/seebi/zshrc.git .zsh
cd .zsh/
make install

安装python2, python3

sudo apt install python2
sudo apt install python3

安装pip

sudo apt install python-pip

安装pip3

sudo apt install python3-pip

apt安装virtualenv

sudo apt install virtualenv

pip安装virtualenv

pip install virtualenv

pip安装virtualenvwrapper

pip install virtualenvwrapper

配置virtualenvwrapper

  • 默认查看virualenvwrapper.sh的位置为
$HOME/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
  • .zshrc底部新增
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source $HOME/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
新增virtualenvwrapper配置项
  • 在shell中执行
source $HOME/.zshrc

创建python2和python3虚拟开发环境

  • 查看python2解释器所在位置(这里得到的路径为/usr/bin/python2.7)
whereis python2
  • 创建python2开发环境
mkvirtualenv py2 -p /usr/bin/python2.7
  • 查看python3解释器所在位置(这里得到的路径为/usr/bin/python3.5)
whereis python3
  • 创建python3开发环境
mkvirtualenv py3 -p /usr/bin/python3.5

virtualenvwrapper的使用

  • 进入到python2环境
workon py2
  • 从python2切换到python3环境(切换和进入是同一个命令)
workon py3
  • 虚拟环境中安装软件(以jupyter为例)
# 安装jupyter
pip3 install jupyter
  • virtualenvwrapper命令扩展(新手安装环境,请直接跳过)
#导出 虚拟环境中的包(备份)
pip freeze > requirements.txt
# 导入 安装备份的包信息(恢复)
pip install -r requirements.txt
# 退出虚拟环境
deactivate
# 删除虚拟环境
rmvirtualenv 环境名

jupyter启动

# 进入刚刚安装jupyter的虚拟环境
workon py3

# 开启jupyter
jupyter notebook

启动jupyter
在py3下新建工作空间
jupyter跑起来

在jupyter中安装 matplotlib 进行绘图(绘制折线图,并保存)

pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 保证生成的图片在浏览器内显示
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'sans-serif']
# 指定画板的大小等等
plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)

# 指定axis的一些坐标点,必须是列表
x = [1,2,3,4,5,6,7]
y = [107,17,108,15,101,11,102]

# 画出折线图
plt.plot(x, y)

# 将图片保存在文件同级目录下(必须在show()的前面调用)
plt.savefig("./test.png")

# 最终显示图
plt.show()

代码分开执行
执行效果

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