Anaconda-zelfstudie: wat het is, hoe het te installeren en hoe het te gebruiken

Anaconda Data Science, big data en pytho, R-distributie

In dit artikel laat ik een Anaconda installatiehandleiding en hoe u uw Conda pakketbeheerder gebruikt​ Hiermee kunnen we ontwikkelomgevingen maken voor python en R met de bibliotheken die we willen. Heel interessant om te gaan knoeien met Machine Learning, data-analyse en programmeren met Python.

Anaconda is een gratis en Open Source-distributie van de programmeertalen Python en R die veel worden gebruikt in wetenschappelijk computergebruik (Data Science, Data Science, Machine Learning, Science, Engineering, voorspellende analyse, Big Data, enz.).

Het installeert een groot aantal applicaties die op grote schaal in deze disciplines worden gebruikt in één keer, in plaats van ze een voor een te moeten installeren. ​ Meer dan 1400 en die worden het meest gebruikt in deze disciplines. Een paar voorbeelden

  • numpy
  • Pandas
  • tensorstroom
  • H20.ai
  • Scipy
  • Jupiterpy
  • Dashboard
  • OpenCV
  • MatplotLib

Een tijdje geleden heb ik geïnstalleerd Keras en TensorFlow bareback maar Anaconda's oplossing lijkt veel eenvoudiger en nuttiger

Het is ook een prachtige optie om Python op ons besturingssysteem te installeren met de bibliotheken die we nodig hebben en hebben het de projecten geïsoleerd in verschillende virtuele omgevingen.

Anaconda-distributiepakketten en -toepassingen

Ik test het specifiek voor sommige scripts om grote csv voor werk te beheren en waarvoor ik NumPy en Panda's nodig heb. En nu ga ik Tensorflow proberen en iets anders ;-)

Wat ik zie met het aantal pakketten dat ik zie, is dat het niet beperkt is tot gegevensanalyse, omdat we honderden plug-ins (bibliotheken) kunnen installeren die zijn bedoeld voor webontwikkeling of sloop, zoals Scrappy. Dus we gaan met de algemene tutorial van het installeren en creëren van omgevingen en we zullen de applicaties onderzoeken die we kunnen installeren.

Anaconda tegen Conda

Een onderafdeling. Verwar niet Anaconda, de suite waarmee we veel bibliotheken en software voor gegevensanalyse, wetenschappelijke gegevens en machine learning kunnen gebruiken met Conda, de pakketbeheerder van Anaconda en virtuele omgevingen.

Hoe Anaconda op Ubuntu te installeren

Anaconda kan worden geïnstalleerd op Microsoft, MacOs en Linux​ Ik zal je vertellen over mijn ervaring in Ubuntu.

Er zijn verschillende manieren om Anaconda in Ubuntu te installeren, degene die ik het leukst vind, is door naar de officiële website te gaan en downloaden de SH. Zoek uw besturingssysteem en de versie die u interesseert

Als je begint, raad ik je aan om versie 3.7 te kiezen die 2.7 over een paar jaar verouderd is.

Als je de .sh voor linux zoals ik downloadt, moet je de console of terminal openen en naar de map gaan waar het is, in mijn geval Downloads

Onthoud dat de meest voorkomende fout waar mensen problemen mee hebben, is dat het niet de juiste map of directory invoert

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

Met de eerste regel gaan we naar de Downloads-directory, met de tweede «ls» geeft het de bestanden weer die er zijn en kunnen we de naam van de .sh zien en met de derde voeren we de .sh uit waarvan we zeggen dat deze vergelijkbaar is met de .sh. Windows .exe.

En het zal gaan lopen. Accepteer de softwarelicentievoorwaarden en vervolgens wordt u gevraagd of u Visual Code Studio wilt installeren. Ik heb ja gezegd.

Stappen na het installeren van Anaconda

U moet uit die verkoop van de terminal komen om de wijzigingen te laten werken. Dus we sluiten de terminal, openen opnieuw en typen

anaconda-navigator

Dit opent een grafische interface met browserformaat waarmee we verschillende pakketten kunnen installeren en activeren, hoewel we ook alles vanaf de console kunnen doen.

Eenmaal geïnstalleerd zullen we controleren of alles correct is. daarvoor gaan we kijken welke versie we hebben geïnstalleerd

conda --version

Als alles goed is, zal het ons hoog terugbrengen als conda 4.6.4 Als er een fout optreedt, zullen we moeten zien wat het ons vertelt om het op te lossen, opnieuw te installeren, enz.

Als je net hebt geïnstalleerd, zou je moeten zien of er een update is in conda

conda update conda
conda update anaconda

Dit vergelijkt de versie die we hebben met de versie die beschikbaar is en als er iets nieuws is, zal het ons vragen

Proceed ([y]/n)? y

We zetten «en» de ja en gaan naar binnen

Creëer virtuele werkomgevingen met Conda

Elk project dat we doen, kunnen we in een aparte omgeving hebben, op deze manier voorkomen we problemen met pakketafhankelijkheden, enz.

Om een ​​virtuele omgeving te creëren, gaan we het noemen comparator we schrijven in de terminal:

conda create --name comparador python=3.7

waarin comparator is de naam van de virtuele omgeving en python = 3.7 is het pakket dat we willen installeren.

We activeren het met

conda activate comparador

En we deactiveren met

conda deactivate

We verifiëren virtuele omgevingen op

conda info --envs

Dit zal ons de omgevingen laten zien die we hebben, het zal iets teruggeven als

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

base is root, en de asterisk toont ons degene die we hebben geactiveerd.

Er is ook een ding om op te merken. Bij het activeren van een omgeving in de console, wordt de naam tussen haakjes geplaatst bij de prompt, zodat we te allen tijde weten waar we zijn

Meer interessante opdrachten:

we kunnen zoeken naar applicaties om te installeren. Stel dat ik Keras wil installeren, want ik kijk eerst of de applicatie beschikbaar is en welke versies er zijn

conda search keras

Zoals ik zie, is het al een stap om het te installeren

conda install keras

En om alles te zien wat we in onze ontwikkelomgeving hebben geïnstalleerd, zullen we gebruiken

conda list

Behandel pkgs-pakketten met conda

Hier zijn een paar interessante opties. Dat zal ons helpen om onze virtuele omgeving te configureren met de applicaties die we nodig hebben om te werken.

Installeer pakketten

Er zijn heel specifieke commando's. Om een ​​pakket in een specifieke omgeving te installeren. Bijvoorbeeld Keras, in mijn nieuw gecreëerde omgeving comparator

conda install --name comparador keras

Als we de –name comparator niet toevoegen, wordt deze geïnstalleerd in de omgeving die we op dat moment actief hebben.

We kunnen meerdere pakketten tegelijk installeren (keras en scrappy) met

conda install keras scrappy

Maar het wordt niet aanbevolen om afhankelijkheidsproblemen te vermijden.

Ten slotte kunnen we de specifieke versie kiezen die we willen installeren als we om welke reden dan ook geïnteresseerd zijn

conda install keras=2.2.4

Installeer niet-Conda-pakketten

In dit geval gebruiken we pip

pip install

Update pakketten

Er zijn verschillende mogelijkheden. Update een specifiek pakket met

conda update keras

Update python

conda update python

Update conda

conda update conda

En om het volledige Anaconda-metapakket bij te werken

conda update conda
conda update anaconda

Verwijder pakketten

Verwijder pakketten in een bepaalde omgeving. Bijvoorbeeld Keras uit de omgeving comparator

conda remove -n comparador keras

Als we de omgeving willen wissen waarin we ons bevinden

conda remove keras

Meerdere pakketten kunnen tegelijkertijd worden verwijderd

conda remove keras scrappy

En het wordt aanbevolen om de pakketten te controleren om te zien of het correct is verwijderd met

conda list

Voor mij is dit de basis, als je hier dieper wilt gaan, heb je de officieel conda-handboek (In het Engels)

We lieten een spiekbriefje door Conda officieel, met de belangrijkste commando's voor een snel gebruik van de distributie.

Een wandeling door de grafische omgeving van Anaconda

Dit alles doen we met de terminal en we kunnen het grafisch doen met de Anaconda-interface.

Om de distributie eerst te starten, moeten we de basisomgeving (root) conda actief hebben

conda activate base

En hiermee kunnen we Anaconda bellen. Zo niet, dan start het niet

anaconda-navigator

Zie je, hier vinden we het basisproject, dat root is en vervolgens de omgevingen die je maakt en die in mijn geval zijn geweest comparator.

Het is het beste om het in een video te zien

En met de kennis die in het artikel is opgedaan, kunnen we beginnen te friemelen met en friemelen met vele bibliotheken en applicaties.

Als je vragen hebt, laat dan een reactie achter en ik zal proberen je te helpen

Laat een reactie achter