Verbessern Sie Ihre Datenwissenschaftsfunktionen mit Anaconda unter Linux

Anaconda ist ein Tool, das unter anderem die Python- und R -Verteilungen auf visuell intuitive Weise für die Benutzer zur Verfügung stellt. Es bietet eine eindeutige Schnittstelle, mit der die Benutzer einfach zwischen ihren Ausschüttungen der Wahl für Datenwissenschafts -Workflows wechseln können. Anaconda macht das Paketmanagement mit den eingebauten Umgebungen für verschiedene Projekte sehr einfach. Das Umgang mehrerer Versionen derselben Pakete ist etwas, mit dem die meisten Programmierer normalerweise eine schwierige Zeit haben. Hier kommt Anaconda ins Spiel: Mit seinem einfachen, aber leistungsstarken Nutzen wird das Paketmanagement wirklich einzigartig gemacht. Es kann nicht nur das einfache Dienstprogramm für verschiedene Versionen von Paketen ermöglichen, sondern bietet auch einen einfachen Nutzen für die Verwendung verschiedener Versionen derselben Verteilung.

Zum Beispiel werden noch viele Pakete verwendet, die nur mit Python 2 verwendet werden können. Da die Python-Entwicklungsgemeinschaft bereits zu Python 3 ausgewandert ist, kann der Umgang mit zwei verschiedenen Versionen derselben Verteilung zu einer Belastungsaufgabe für jemanden werden, der nicht in den Wegen der Bash-Shell- und Umgebungsvariablen vertraut ist. Anaconda macht es wirklich einfach, die Paketversionen und die Python -Verteilungsversionen zu installieren und zu wechseln. Dieses einfache, aber starke Dienstprogramm, das von Anaconda bereitgestellt wird.

Installation

Um Anaconda auf Ihrer Linux -Maschine zu verwenden, müssen Sie folgende Schritte befolgen:

1. Da Anaconda eine grafische Benutzeroberfläche bietet, müssen wir einige Abhängigkeiten über das Linux -Terminal installieren.

Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus:

$ apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

Sie sollten eine Ausgabe sehen, die der folgenden Ausgabe ähnelt, wenn Sie bereits die Abhängigkeiten installiert haben. Wenn nicht, unterscheidet sich Ihre Ausgabe davon:

2. Wir laden jetzt die Anaconda mit dem WGet -Tool im Terminal herunter.

Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus:

$ wget https: // repo.Anakonda.com/archiv/anaconda3-2022.10-linux-x86_64.Sch

Sie sollten eine Ausgabe sehen, die dem folgenden ähnlich ist:

Wenn Sie das WGet nicht auf Ihrem Computer installieren lassen, können Sie das Anaconda -Tool manuell herunterladen, indem Sie diesen Link öffnen und auf die Schaltfläche Installation klicken.

Sie können das WGE auch installieren, indem Sie den folgenden Befehl im Terminal ausführen:

$ sudo apt-GET Installieren Sie WGet

3. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Anaconda für Python 3 zu installieren. Ersetze das ".SH ”Dateiname mit dem Namen der Datei, die Sie heruntergeladen haben. Ersetzen Sie die ~/Downloads durch Ihren tatsächlichen Pfad:

$ bash ~/downloads/anaconda3-2022.10-linux-x86_64.Sch

Sie sollten eine Ausgabe sehen, die dem folgenden ähnlich ist:

4. Drücken Sie die Eingabetaste, um die Lizenzinformationen durchzusetzen und zu überprüfen. Halten Sie "Eingänglich" gedrückt, um durchzuführen.

5. Geben Sie "Ja" ein, wenn Sie aufgefordert werden, ob Sie die Lizenzbedingungen des Anaconda -Tools akzeptieren oder nicht.

6. Sie werden aufgefordert, den Ort auszuwählen, an dem Sie Anaconda installieren möchten. Standardmäßig bietet es Ihnen die Root -Verzeichnis -Option zur Installation von Anaconda in. Sie sollten sich für den richtigen Ort entscheiden, an dem Sie möchten, dass es installiert wird, indem Sie es mit einem Pfad zur Verfügung stellen.

7. Sie werden nun aufgefordert, zu wählen, ob das Installationsprogramm Anaconda3 initialisieren soll oder nicht. Geben Sie hier "Ja" ein, da Anaconda empfiehlt, dass Sie „Ja“ auswählen, damit Sie bei der Arbeit mit Anaconda bei jedem Ausführen nicht mit Initialisierungsschritten umgehen müssen.

8. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um den Anaconda -Navigator auszuführen:

$ Anaconda-Navigator

Sie sollten den Navigator öffnen sehen:

Notiz: Wenn Sie sich in Schritt 7 für „Nein“ entschieden haben, müssen Sie die Anaconda -Umgebung initialisieren, bevor Sie den Befehl in Schritt 8 ausführen.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, bevor Sie den Befehl 8 ausführen:

$ conda aktivieren

Sie können jetzt aus einer Vielzahl verschiedener Tools auswählen, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Diese können zum Schreiben des Code.

Benutzerhandbuch

Anaconda kann für eine Vielzahl verschiedener Anwendungsfälle verwendet werden. Die meisten Python- und R -Entwickler verwenden Anaconda, da sie ihnen ein einfaches Umgebungsmanagement bieten. Eine Umgebung ist ein isolierter Raum, in dem die von Ihnen installierten Pakete und Werkzeuge aus dem Rest des Computerraums und aus den anderen Umgebungen isoliert sind. In den meisten Fällen müssen Entwickler bestimmte Versionen verschiedener Tools für bestimmte Anwendungen verwenden. Dies kann ein Problem werden, wenn Sie gezwungen sind, mehr als eine Version desselben Tools zu installieren. Um dieses Versionsproblem zu lösen, installieren Entwickler bestimmte Softwareversionen in benutzerdefinierten Umgebungen, mit denen diese Tools nur in dieser bestimmten Umgebung zugegriffen werden können. Anaconda bietet einen einfachen Nutzen für alte und neue Umgebungen, damit Sie Ihre Produktivität steigern können, ohne dass Sie befürchten, dass Versionsfehler Sie verlangsamt werden.

Darüber hinaus bietet der Anaconda Navigator eine Liste umfangreicher Ressourcen, die den neuen Entwicklern helfen. Diese Liste wird ständig aktualisiert und bietet sogar Trainingsübungen und Kurse, die der Benutzer zusammen mit den Links zu einigen der häufigsten Tool -Dokumentationen besuchen kann.

Abschluss

Da die Welt der Datenwissenschaft immer wichtig wird, werden die Tools, die transparent und einfacher Zugriff auf die meisten wichtigen Ressourcen in jedem Datenwissenschaftler bieten, für die Codierungswelt von größter Bedeutung. Anaconda bietet einige der besten Ressourcen, die zum Code benötigt werden. Mit Unterstützung von Notebooks, Integrated Development Environments (IDEs), Datenvisualisierungstools und Cloud -Computing -Ressourcen, die alle unter demselben Regenschirm verfügbar sind.

Mit seiner intuitiven grafischen Benutzeroberfläche, die eine Vielzahl von Tools zur Auswahl bietet, ist Anaconda wirklich ein Tool, das viele in der Datenanalysedomäne übertrifft.