Samouczek Anacondy: Co to jest, jak go zainstalować i jak go używać

Anaconda Data Science, big data i pytho, dystrybucja R.

W tym artykule zostawiam plik Przewodnik instalacji Anaconda i jak używać menedżera pakietów Conda. Dzięki temu możemy tworzyć środowiska programistyczne dla Pythona i R z wybranymi bibliotekami. Bardzo interesujące jest rozpoczęcie pracy z uczeniem maszynowym, analizą danych i programowaniem w Pythonie.

Anaconda to bezpłatna dystrybucja Open Source szeroko stosowanych języków programowania Python i R obliczenia naukowe (nauka o danych, nauka o danych, uczenie maszynowe, nauka, inżynieria, analiza predykcyjna, duże zbiory danych itp.).

Instaluje jednocześnie wiele aplikacji szeroko stosowanych w tych dziedzinach, zamiast instalować je pojedynczo. . Ponad 1400 i są one najczęściej używane w tych dyscyplinach. Kilka przykładów

  • Odrętwiały
  • Pandy
  • Tensorflow
  • H20.ai
  • Scipy
  • Jupyter
  • Dask
  • OpenCV
  • MatplotLib

Jakiś czas temu zainstalowałem Keras i TensorFlow oklep, ale rozwiązanie Anacondy wydaje się znacznie prostsze i bardziej przydatne

Jest to również wspaniała opcja instalacji Pythona w naszym systemie operacyjnym z bibliotekami, których potrzebujemy, i odizolował projekty w różnych środowiskach wirtualnych.

Zapisz się do naszej listy mailingowej

Pakiety i aplikacje dystrybucyjne Anaconda

Testuję go specjalnie pod kątem niektórych skryptów do zarządzania dużym csv do pracy i do których potrzebuję NumPy i Pandy. A teraz spróbuję Tensorflow i czegoś innego ;-)

Po liczbie pakietów, które widzę, widzę, że nie ogranicza się to do analizy danych, ponieważ możemy zainstalować setki wtyczek (bibliotek) przeznaczonych do tworzenia stron internetowych lub złomowania, takich jak Scrappy. Przechodzimy więc do ogólnego samouczka dotyczącego instalacji i tworzenia środowisk i zbadamy aplikacje, które możemy zainstalować.

Anaconda vs Conda

Podsekcja. Nie myl Anaconda, czyli pakiet, który pozwala nam korzystać z wielu bibliotek i oprogramowania do analizy danych, danych naukowych i uczenia maszynowego z Conda, który jest menedżerem pakietów Anaconda i środowiska wirtualne.

Jak zainstalować Anacondę na Ubuntu

Anaconda może być zainstalowana na Microsoft, MacOs i Linux. Opowiem o moim doświadczeniu w Ubuntu.

Istnieją różne sposoby instalacji Anacondy w Ubuntu, najbardziej lubię przejść na oficjalną stronę internetową i Descargar .sh. Znajdź swój system operacyjny i wersję, która Cię interesuje

Jeśli zaczniesz, polecam wybrać wersję 3.7, która za kilka lat będzie przestarzała.

Jeśli pobierzesz plik .sh dla linuxa takiego jak ja, musisz otworzyć konsolę lub terminal i przejść do katalogu, w którym się znajduje, w moim przypadku Pliki do pobrania

Pamiętaj, że najczęstszym błędem, z którym ludzie mają problemy, jest to, że nie wchodzi on do właściwego folderu lub katalogu

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

W pierwszym wierszu przechodzimy do katalogu Pobrane, w drugim „ls” wyświetla listę plików, które tam są, dzięki czemu możemy zobaczyć nazwę pliku .sh, a w trzecim uruchamiamy plik .sh, o którym mówimy, że jest podobny do Windows .exe.

I zacznie działać. Zaakceptuj warunki licencji oprogramowania, a następnie zapyta Cię, czy chcesz zainstalować program Visual Code Studio. Powiedziałem tak.

Kroki po zainstalowaniu Anacondy

Musisz wyjść z tej sprzedaży terminala, aby zmiany zadziałały. Więc zamykamy terminal, ponownie otwieramy i wpisujemy

anaconda-navigator

Otworzy się interfejs graficzny z formatem przeglądarki, który pozwoli nam zainstalować i aktywować różne pakiety, chociaż możemy też zrobić wszystko z konsoli.

Po zainstalowaniu sprawdzimy, czy wszystko jest w porządku. w tym celu zobaczymy, jaką wersję zainstalowaliśmy

conda --version

Jeśli wszystko jest w porządku, wróci nam tak wysoko jak conda 4.6.4 Jeśli pojawi się błąd, będziemy musieli zobaczyć, co każe nam go rozwiązać, ponownie zainstalować itp.

Jeśli właśnie zainstalowałeś, powinieneś sprawdzić, czy jest jakaś aktualizacja w conda

conda update conda
conda update anaconda

To porównuje wersję, którą mamy z dostępną i jeśli pojawi się coś nowego, zapyta nas

Proceed ([y]/n)? y

Stawiamy «i» tak i wchodzimy

Twórz wirtualne środowiska pracy z Conda

Każdy projekt, który wykonujemy możemy mieć w osobnym środowisku, dzięki czemu unikamy problemów z zależnościami od pakietów itp.

Aby stworzyć wirtualne środowisko, nazwiemy to komparator w terminalu piszemy:

conda create --name comparador python=3.7

gdzie komparator to nazwa środowiska wirtualnego, a python = 3.7 to pakiet, który ma zostać zainstalowany.

Aktywujemy go za pomocą

conda activate comparador

A my dezaktywujemy za pomocą

conda deactivate

Weryfikujemy środowiska wirtualne na

conda info --envs

To pokaże nam środowiska, które mamy, zwróci coś takiego

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

base to root, a gwiazdka pokazuje nam ten, który aktywowaliśmy.

Jest jeszcze jedna rzecz, na którą należy zwrócić uwagę. Podczas aktywacji środowiska w konsoli nazwa jest dodawana w nawiasach po monicie, dzięki czemu zawsze wiemy, gdzie jesteśmy

Bardziej interesujące polecenia:

możemy wyszukiwać aplikacje do zainstalowania. Wyobraź sobie, że chcę zainstalować Keras, bo najpierw sprawdzam, czy aplikacja jest dostępna i jakie są wersje

conda search keras

Jak widzę, jest już krok, aby go zainstalować

conda install keras

Aby zobaczyć wszystko, co zainstalowaliśmy w naszym środowisku programistycznym, będziemy używać

conda list

Obsługuj pakiety pkgs za pomocą conda

Oto kilka interesujących opcji. Pomoże nam to skonfigurować nasze wirtualne środowisko z aplikacjami, których potrzebujemy do pracy.

Zainstaluj pakiety

Istnieją bardzo specyficzne polecenia. Aby zainstalować pakiet w określonym środowisku. Na przykład Keras w moim nowo utworzonym środowisku komparator

conda install --name comparador keras

Jeśli nie dodamy komparatora –name, zainstaluje go on w środowisku, które w tym momencie mamy aktywne.

Możemy jednocześnie zainstalować wiele pakietów (keras i scrappy) z

conda install keras scrappy

Ale nie zaleca się unikania problemów z uzależnieniem.

Na koniec możemy wybrać konkretną wersję, którą chcemy zainstalować, jeśli z jakiegokolwiek powodu jesteśmy zainteresowani

conda install keras=2.2.4

Zainstaluj pakiety inne niż Conda

W tym przypadku użyjemy pip

pip install

Zaktualizuj pakiety

Istnieją różne opcje. Zaktualizuj określony pakiet za pomocą

conda update keras

Zaktualizuj Pythona

conda update python

Zaktualizuj conda

conda update conda

I zaktualizować cały pakiet meta Anaconda

conda update conda
conda update anaconda

Usuń pakiety

Usuń pakiety w danym środowisku. Na przykład Keras ze środowiska komparator

conda remove -n comparador keras

Jeśli chcemy wymazać środowisko, w którym się znajdujemy

conda remove keras

W tym samym czasie można usunąć wiele pakietów

conda remove keras scrappy

Zaleca się sprawdzenie pakietów, aby sprawdzić, czy zostały poprawnie odinstalowane za pomocą

conda list

Dla mnie to podstawy, jeśli chcesz tu wejść głębiej, masz oficjalny podręcznik Conda (po angielsku)

Zostawiliśmy ściągawka firmy Conda oficjalny, z głównymi poleceniami do szybkiego korzystania z dystrybucji.

Spacer po graficznym środowisku Anacondy

Wszystko to robimy na terminalu i możemy to zrobić graficznie za pomocą interfejsu Anaconda.

Aby rozpocząć dystrybucję, najpierw musimy mieć aktywne środowisko podstawowe (root) conda

conda activate base

Dzięki temu możemy zadzwonić do Anacondy. Jeśli nie, to się nie rozpocznie

anaconda-navigator

Widzisz, tutaj znajdujemy projekt podstawowy, którym jest root, a następnie środowiska, które tworzysz, a które w moim przypadku komparator.

Najlepiej zobaczyć to na filmie

A dzięki wiedzy zdobytej w trakcie tego artykułu możemy zacząć bawić się wieloma bibliotekami i aplikacjami.

Jeśli masz jakieś pytania, zostaw komentarz, a ja postaram się pomóc

Zostaw komentarz