एनाकोंडा ट्यूटोरियल: यह क्या है, इसे कैसे स्थापित करें और इसका उपयोग कैसे करें

एनाकोंडा डेटा साइंस, बड़ा डेटा और पाइथो, आर वितरण

इस लेख में मैं एक छोड़ देता हूं एनाकोंडा इंस्टॉलेशन गाइड और अपने कॉनडा पैकेज मैनेजर का उपयोग कैसे करें। इसके साथ हम चाहने वाले पुस्तकालयों के साथ अजगर और आर के लिए विकास वातावरण बना सकते हैं। पायथन के साथ मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण और प्रोग्रामिंग के साथ खिलवाड़ शुरू करने के लिए बहुत दिलचस्प है।

एनाकोंडा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले पायथन और आर प्रोग्रामिंग भाषाओं का एक स्वतंत्र और ओपन सोर्स वितरण है वैज्ञानिक कंप्यूटिंग (डेटा साइंसडेटा साइंस, मशीन लर्निंग, साइंस, इंजीनियरिंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, बिग डेटा, आदि).

यह इन विषयों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोगों की एक बड़ी संख्या को एक बार में स्थापित करने के बजाय उन्हें एक-एक करके स्थापित करता है। । 1400 से अधिक और इन विषयों में सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। कुछ उदाहरण

  • ऊँचा होना
  • पांडा
  • टेन्सलफ्लो
  • H20.ai
  • SciPy
  • बृहस्पति
  • नकाब
  • OpenCV
  • माटप्लोटलिब

कुछ समय पहले मैंने इंस्टाल किया केरस और टेन्सरफ्लो नंगे पैर लेकिन एनाकोंडा का समाधान बहुत सरल और अधिक उपयोगी लगता है

यह भी ए हमारे ऑपरेटिंग सिस्टम पर पायथन को स्थापित करने का शानदार विकल्प उन पुस्तकालयों के साथ जिनकी हमें आवश्यकता है और उन्होंने विभिन्न आभासी वातावरणों में परियोजनाओं को अलग-थलग कर दिया है।

हमारी मेलिंग सूची की सदस्यता लें

एनाकोंडा वितरण पैकेज और अनुप्रयोग

मैं विशेष रूप से काम के लिए बड़ी csv का प्रबंधन करने के लिए कुछ लिपियों के लिए इसका परीक्षण कर रहा हूं और जिसके लिए मुझे NumPy और Pandas की आवश्यकता है। और अब मैं Tensorflow और कुछ और कोशिश करूँगा ;-)

मेरे द्वारा देखे जाने वाले पैकेजों की संख्या के साथ मैं यह देखता हूं कि यह डेटा विश्लेषण तक सीमित नहीं है क्योंकि हम सैकड़ों प्लगइन्स (लाइब्रेरी) स्थापित कर सकते हैं जो वेब डेवलपमेंट या स्क्रैपी जैसे स्क्रैपिंग के लिए समर्पित हैं। इसलिए हम पर्यावरण की स्थापना और निर्माण के सामान्य ट्यूटोरियल के साथ जाते हैं और हम उन अनुप्रयोगों की जांच करेंगे जो हम स्थापित कर सकते हैं।

एनाकोंडा बनाम कोंडा

एक उपधारा। असमंजस में मत डालो एनाकोंडा, जो कि सूट है जो हमें कई लाइब्रेरी और डेटा एनालिसिस, साइंस डेटा और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर का उपयोग करने की अनुमति देता है, जो कोंडा के साथ है, जो एनाकोंडा पैकेज मैनेजर है और आभासी वातावरण।

Ubuntu पर एनाकोंडा कैसे स्थापित करें

एनाकोंडा को माइक्रोसॉफ्ट, मैकओ और लिनक्स पर स्थापित किया जा सकता है। मैं आपको उबंटू में अपने अनुभव के बारे में बताऊंगा।

उबंटू में एनाकोंडा को स्थापित करने के विभिन्न तरीके हैं, मुझे जो सबसे ज्यादा पसंद है वह है आधिकारिक वेबसाइट और डाउनलोड .श .श। अपने ऑपरेटिंग सिस्टम और उस संस्करण का पता लगाएं, जिसमें आपकी रुचि है

यदि आप शुरू करते हैं तो मेरा सुझाव है कि आप संस्करण 3.7 का चयन करें कि 2.7 कुछ वर्षों में अप्रचलित हो जाएगा।

यदि आप मेरे जैसे .sh को डाउनलोड करते हैं, तो आपको कंसोल या टर्मिनल खोलना होगा, और उस निर्देशिका में जाना होगा जहाँ यह है, मेरे मामले में डाउनलोड

याद रखें कि सबसे आम गलती है कि लोगों के साथ समस्या है कि यह सही फ़ोल्डर या निर्देशिका में प्रवेश नहीं करता है

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

पहली पंक्ति के साथ हम डाउनलोड डायरेक्टरी में जाते हैं, दूसरे «ls» के साथ यह उन फाइलों को सूचीबद्ध करता है जो हैं और इसलिए हम .sh का नाम देख सकते हैं और तीसरे के साथ हम .sh को निष्पादित करते हैं जो हम कहते हैं कि जैसा है। विंडोज .exe।

और यह चलने लगेगा। सॉफ़्टवेयर लाइसेंस शर्तों को स्वीकार करें और फिर यह आपसे पूछेगा कि क्या आप विज़ुअल कोड स्टूडियो स्थापित करना चाहते हैं। मैंने हां कह दिया।

एनाकोंडा स्थापित करने के बाद कदम

आपको कार्य में परिवर्तन के लिए टर्मिनल की उस बिक्री से बाहर निकलना होगा। इसलिए हम टर्मिनल, फिर से खोलना और टाइप करते हैं

anaconda-navigator

यह ब्राउज़र प्रारूप के साथ एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस खोलेगा जो हमें विभिन्न पैकेजों को स्थापित और सक्रिय करने की अनुमति देगा, हालांकि हम कंसोल से सब कुछ भी कर सकते हैं।

एक बार स्थापित होने के बाद हम जांच लेंगे कि सब कुछ सही है। उसके लिए हम देखेंगे कि हमने कौन सा संस्करण स्थापित किया है

conda --version

यदि सब ठीक है तो यह हमें उच्च के रूप में लौटाएगा कोंडा 4.6.4 यदि कोई त्रुटि दिखाई देती है, तो हमें यह देखना होगा कि यह हमें इसे हल करने, इसे फिर से स्थापित करने आदि के लिए क्या कहता है।

यदि आपने अभी स्थापित किया है तो आपको यह देखना चाहिए कि क्या कोंडा में कोई अपडेट है या नहीं

conda update conda
conda update anaconda

यह हमारे पास उपलब्ध संस्करण की तुलना करता है और यदि कुछ नया है तो यह हमसे पूछेगा

Proceed ([y]/n)? y

हम «और» हाँ डालते हैं और प्रवेश करते हैं

Conda के साथ आभासी कार्य वातावरण बनाएँ

प्रत्येक परियोजना जो हम करते हैं वह एक अलग वातावरण में हो सकती है, इस तरह हम पैकेज निर्भरता, आदि के साथ समस्याओं से बचते हैं।

एक आभासी वातावरण बनाने के लिए, हम इसे कॉल करने जा रहे हैं COMPARATOR हम टर्मिनल में लिखते हैं:

conda create --name comparador python=3.7

जहाँ COMPARATOR आभासी वातावरण का नाम है और अजगर = 3.7 वह पैकेज है जिसे हम इसे स्थापित करना चाहते हैं।

हम इसके साथ सक्रिय होते हैं

conda activate comparador

और हम साथ निष्क्रिय करते हैं

conda deactivate

हम वर्चुअल वातावरण को सत्यापित करते हैं

conda info --envs

यह हमें हमारे पास मौजूद वातावरण दिखाएगा, यह कुछ इस तरह लौटेगा

# conda environments:
#
base                  *  /home/nacho/anaconda3
comparador               /home/nacho/anaconda3/envs/comparador

आधार जड़ है, और तारांकन हमें वह दिखाता है जिसे हमने सक्रिय किया है।

इसमें भी एक बात ध्यान देने वाली है। कंसोल में एक वातावरण को सक्रिय करते समय, यह प्रॉम्प्ट पर कोष्ठक में नाम से पहले होता है, ताकि हर समय हम यह जान सकें कि हम कहां हैं

अधिक दिलचस्प आदेश:

हम इंस्टॉल करने के लिए एप्लिकेशन खोज सकते हैं। कल्पना करें कि मैं केरस को स्थापित करना चाहता हूं, क्योंकि पहले मैं देखता हूं कि क्या एप्लिकेशन उपलब्ध है और क्या संस्करण हैं

conda search keras

जैसा कि मैंने देखा कि इसे स्थापित करने के लिए यह पहले से ही कदम है

conda install keras

और हमारे विकास के माहौल में हमारे द्वारा स्थापित की गई हर चीज को देखने के लिए हम इसका उपयोग करेंगे

conda list

कोंडा के साथ pkgs संकुल को संभालें

यहां कुछ दिलचस्प विकल्प दिए गए हैं। हमें अपने आभासी वातावरण को उन अनुप्रयोगों के साथ कॉन्फ़िगर करने में मदद करेगा, जिन्हें हमें काम करने की आवश्यकता है।

पैकेज स्थापित करें

बहुत विशिष्ट कमांड हैं। एक विशिष्ट वातावरण में एक पैकेज स्थापित करने के लिए। उदाहरण के लिए, केरस, मेरे नए बनाए वातावरण में COMPARATOR

conda install --name comparador keras

यदि हम –name तुलनित्र नहीं जोड़ते हैं तो यह उस वातावरण में स्थापित करेगा जो हमारे पास उस समय सक्रिय है।

हम एक ही समय में कई पैकेज स्थापित कर सकते हैं (केरस और स्क्रैपी)

conda install keras scrappy

लेकिन यह निर्भरता की समस्याओं से बचने के लिए अनुशंसित नहीं है।

अंत में, हम उस विशिष्ट संस्करण को चुन सकते हैं जिसे हम स्थापित करना चाहते हैं यदि हम किसी भी कारण से रुचि रखते हैं

conda install keras=2.2.4

गैर-कोंडा पैकेज स्थापित करें

इस मामले में हम पाइप का उपयोग करेंगे

pip install

पैकेज अद्यतन करें

अलग-अलग विकल्प हैं। के साथ एक विशिष्ट पैकेज अपडेट करें

conda update keras

अजगर को अपडेट करें

conda update python

कॉन्डा अपडेट करें

conda update conda

और पूरे एनाकोंडा मेटा पैक को अपडेट करने के लिए

conda update conda
conda update anaconda

संकुल हटाएँ

दिए गए वातावरण में संकुल हटाएँ। उदाहरण के लिए केरस पर्यावरण से COMPARATOR

conda remove -n comparador keras

यदि हम उस वातावरण को मिटाना चाहते हैं जिसमें हम हैं

conda remove keras

एक ही समय में कई पैकेज डिलीट किए जा सकते हैं

conda remove keras scrappy

और यह देखने के लिए पैकेजों की जांच करने की सिफारिश की जाती है कि क्या इसे सही तरीके से अनइंस्टॉल किया गया है

conda list

मेरे लिए यह मूल बातें हैं, यदि आप यहाँ जाना चाहते हैं तो आपके पास है आधिकारिक कोंडा हैंडबुक (अंग्रेजी में)

हम एक छोड़ दिया कोंडा द्वारा शीट को धोखा देना आधिकारिक, वितरण के त्वरित उपयोग के लिए मुख्य आदेशों के साथ।

एनाकोंडा के ग्राफिक वातावरण के माध्यम से चलना

यह सब हम टर्मिनल के साथ कर रहे हैं और हम इसे एनाकोंडा इंटरफेस के साथ ग्राफिक रूप से कर सकते हैं।

वितरण शुरू करने के लिए, हमें सबसे पहले आधार वातावरण (रूट) कोंडा को सक्रिय करना होगा

conda activate base

और इसके साथ हम एनाकोंडा कह सकते हैं। यदि नहीं, तो यह शुरू नहीं होगा

anaconda-navigator

आप देखते हैं, यहाँ यह हमें आधार परियोजना लगती है, जो मूल है और फिर जो वातावरण आप बना रहे हैं और जो मेरे मामले में है COMPARATOR.

एक वीडियो में इसे देखना सबसे अच्छा है

और पूरे लेख में प्राप्त ज्ञान के साथ हम कई पुस्तकालयों और अनुप्रयोगों के साथ फिडेल करना शुरू कर सकते हैं।

यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो एक टिप्पणी छोड़ दें और मैं आपकी मदद करने की कोशिश करूंगा

एक टिप्पणी छोड़ दो