想象一下,你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型,然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果,画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间,你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了!整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感!
如果你想进入数据科学领域,你可能立即会想到R和Python。然而,我们并不是要以作为两种选择来考虑他们,相反地,我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里,都是非常完美的工具。尽管如此,他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己,NumPy 在科学(Python)软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外,Java,R,C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
python与R处理数据都十分方便,不过功能侧重点不是很一样,python作为一种通用型语言用处更加广泛;而R在可视化和统计分析等方面更加方便。有时候在python的代码中插入R的code会更快捷的实现我们想要的功能,rpy2这个包则可以让我们实现这一功能。
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件,它有非常丰富的统计软件包,做统计可以说只有你想不到的,没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一,Python也是开源的,包含了非常丰富的第三方库(如机器学习算法),那么如何让Python和R共同工作呢?利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2? 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件(最好再安装个Rstudio,好用到爆的R软件IDE,安装和管理R包太方便了),安装好Anaconda和R软件
windows系统下 在python中直接pip install rpy2时,会出错,没仔细看错误,直接下载了whl文件(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)进行安装。 此时可以import rpy2,但是在import rpy2.robjects时会提示 “Rpy2 error wac-a-mole: R_USER not defined”,解决办法: 将R.dll添加到系统路径中(比如我的是C:\Program Files\R\R-3.4.4\bin\
WSL是Windows Subsystem for Linux的缩写,允许利用CPU的虚拟化技术在Windows系统下使用Linux系统。目前最新版本是WSL2。
经过不断的迭代,Win10 下已经发布多时的 Linux 子系统(WSL - Windows Subsystem for Linux)现在已经比较成熟了;WSL 默认只是不带图形化界面的终端窗口,这个由开放心态带来的新组合,补齐了 Windows 在终端操作和包管理等方面的短板,加上 windows 下丰富的软件生态,开发体验上已经可以简单类比甚至局部超越 macOS 了。
最近有一些文章提出与年龄相关的问题:“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?” 答案似乎都是“视情况而定”,在现实中没有必要在R和Python中做出选择,因为你两个都用得到。 它
Lefse软件是宏组学物种研究常用软件,一般大家用在线版本即可。但要搭建在Linux集群环境中有点烦,记录一下折腾过程。
原本的意思只想在anaconda上把所有代码一股脑的写好,实在不想转战不同的平台。为此无意间发现python可以调用R,于是饶有兴致的挖了个坑。
宝塔面板Linux系统通过Docker部署VB.NET Asp.Net Core WebAPI应用
在python中直接pip install rpy2时,会出错,没仔细看错误,直接下载了whl文件(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)进行安装。 此时可以import rpy2,但是在import rpy2.robjects时会提示 “Rpy2 error wac-a-mole: R_USER not defined”,解决办法: 将R.dll添加到系统路径中(比如我的是C:\Program Files\R\R-3.4.4\bin\x64); 添加环境变
最近在win10下面搭建了一个 WSL+cmder+oh-my-zsh 的程序员命令行环境,为什么呢?还不是买不起mac,加上自己的黑苹果瘫了,所有又回到了win10上面。不过上面不管是Cmd还是PowerShell都是难看的要死要死的,而且很多命令不支持,所以有了这一次的实践。
在涉及到物种或基因组间差异分析的方法中,LEfSe是目前常见的方法。LEfSe实现的方式主要有在线分析和本地分析,在线分析会受到网络及其他因素影响,因而速度可能极慢。本地分析可基于Windows或Linux系统,调参更加灵活。本文以Windows系统为例,向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe,再也不用去求公司了…… 首先,我们要安装好Pyhthon(2.7版本)和R(安装方法不再赘述),然后把软件的安装路径添加到电脑的系统环境变量,如R我是安装在“D:\Rnew\R-3.4.4”,那么我复制这个路径,如下图:
(1)出现的问题网址:https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。 Python web 开发的许多教程和说明都是针对 Linux 用户编写的, 并使用基于 Linux 的打包和安装工具。 大多数 web 应用还部署在 Linux 上, 因此, 这将确保你的开发环境与生产环境之间的一致性。
https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
虽然做着实习,但是科研任务也不能落下,因为即将开题内容为数值模拟,所以先将openfoam环境安装好并进行调试,openfoam都是c++语言编写,而且是在linux环境下运行,所以设计到许多编译器的问题,可以先学相关知识再看本篇博客。 首先,跟着官网教程先下好openFoam:https://www.openfoam.com/download/openfoam-installation-on-windows-10 在这里首先你要下载好linux子系统,在微软的商店里下载,我这里下载的是ubuntu18.04版本。
1、下载lefse软件包,解压,查看 “requirements.txt” 文件,需要的R和python包列表:
通过使用 tar 文件导入任何 Linux 发行版,可在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 中使用该发行版(即使它不在 Microsoft Store 中提供)。
现在Docker Desktop默认使用WSL 2来运行,而不是以前的Hyper-V。
作为一名嵌入式软件开发工程师,在 Linux 系统下写代码、编译、调试是避免不了的事情。
R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说,R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用。与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI。
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
最近两天,Hyper-v的docker虚拟机总出问题,这里不得不吐槽一下,Hyper-v没有像vbox那样强制关机的选项,就导致不正常的虚拟机,关不掉,也用不了,也导致docker用不了,一气之下,开启了wsl2模式,目前感觉良好。
还可以通过jupyter代码框中运行.libPaths()查看是否是想要的R环境。
Windows 终端是一个新式主机应用程序,它面向你喜爱的命令行 shell,如命令提示符、PowerShell和 bash(通过适用于 Linux的 Windows子系统 (WSL))。 它的主要功能包括多个选项卡、窗格、Unicode和 UTF-8 字符支持、GPU 加速文本呈现引擎,你还可用它来创建你自己的主题并自定义文本、颜色、背景和快捷方式。
Win10下目前基于WSL2来安装NCL和Python计算绘图是比较稳妥的方案,优于其他类型虚拟机、CYGWIN、双系统等等,但是难免会遇到各种问题,本文可供参考!
https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-win10#step-4---download-the-linux-kernel-update-package
作者简介:张帅,WeChat:yorkszhang ,网站:www.flowlet.net
pyEOF is a Python package for EOF and Rotated EOF Analysis . It takes advantage of
crow 是一款轻量级 c++ web 框架。它的设计理念类似 python 的 Flask 框架,轻量级,易于使用,快速。
为了更好的学习物联网设备端相关知识和实践,基于之前的 iot hub c sdk 整理并重写了 iot-hub-device-c-sdk
WSL 是 “Windows Subsystem for Linux” 的缩写,也就是运行在 Windows 系统中的 Linux 子系统。如果我们的应用程序最终是会放在 Linux 系统中运行的话,那么在开发阶段就以这种方式启动和调试,就能提前发现在真实线上环境可能出现的问题,有利于增强程序的健壮性。
注:该文件主要是用来构造训练过程中的特征文件,需要人为的标定male或者female。对生成的male.csv和female.csv文件再合并成为train.csv文件,用于训练。
版本 Windows 11 家庭中文版 版本 22H2 安装日期 2022/7/29 操作系统版本 22621.232
在win10中使用Linux环境,不用安装虚拟机就,不用安装双系统,不用切换系统,直接在win10中使用Linux系统。
笔者尝试过不少编程环境搭建的方案,例如常见的Ubuntu、Deepin、CentOS,也用过很多人力荐的Manjaro,这些发行版在需要办公的条件下,一般都需要结合Windows双系统使用。MacOS更适用于本地环境搭建,但是能兼容的显卡型号还是比较有限的。经过一些测试,其实我认为Win11+WSL2+Docker会是一个比较不错的解决方案(本来打算也试试虚拟机,但是听朋友说虚拟机调CUDA有坑,因此暂时不做考虑)。虽然直接用WSL2也可以搭建一个本地的编程环境,但是这样的环境具有一些不稳定因素,以及不可迁移的性质,因此我个人认为还是WSL2+Docker的方案稳定性会更高一些。
其中x, y为来自 p 维总体Z的样本观测值,Σ为Z 的协方差矩阵,实际中Σ往往是不知道的,常常需要用样本协方差来估计。马氏距离对一切线性变换是不变的,故不受量纲的影响。
先关闭所有wsl终端,远程连接开发的IDE也需要关闭,因为工具链开着给你wsl没有完全关闭,在Windows的power shell终端命令行窗口可以实验以下命令检查是否wsl已经关闭
今天,我们很高兴地宣布Visual Studio Code的三个新扩展的预览版发布,它们支持在容器中、远程物理或虚拟机上以及在Windows中的Linux子系统(WSL)上进行无缝开发。你可以通过安装远程开发扩展包立即开始使用。
https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/
本文表达的观点可能与你的看法有所不同。本文没有针对任何个人或组织,只是我个人在 Windows 上开发时屡屡受挫有感而发。文中的观点只代表个人。
例如:ubuntu config --default-user root 会将 Ubuntu 发行版的默认用户更改为 “root” 用户。
适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。
Windows Server 2022 已经支持通过命令完成默认 WSL 安装了,但是博主通过wsl --install,出来的只有 howto 的帮助信息。
在上一篇文章中,我们主要聊了一下:在 Windows 系统中,安装 WSL 子系统。
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