如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道,很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况,安装软件或者包,听起来是一件很简单的一件事,实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低,安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda,学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
摘要总结:本文主要介绍了如何安装 scikit-learn 库以及它的贡献者。首先,文章介绍了如何通过 pip 或 conda 安装 scikit-learn,并提供了安装示例。其次,文章列出了 scikit-learn 的贡献者名单,包括其名称、邮箱和贡献的模块。最后,文章提供了贡献者的维护建议,旨在帮助社区成员更好地参与和维护 scikit-learn 项目。
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
原文标题:How to Create a Linux Virtual Machine For Machine Learning Development With Python 3 作者:Jason Brownlee 翻译:杨金鸿 翻译校对:白静 文字校对:丁楠雅 本文长度为3000字,建议阅读8分钟 本文主要内容包括Linux虚拟机的优点、安装教程以及使用VM的技巧。 Linux是使用Python进行机器学习开发的极佳环境。这些工具能够被简便快捷地安装,并且您可以直接开发和运行大型模型。 在本教程中,您
进入python官网https://www.python.org点击Downloads–Windows下载对应的python2.7或者3.6。
前言 如何使用Python进行科学计算和数据分析,这里我们就要用到Python的科学计算库,今天来分享一下如何安装Python的数据科学计算库。 数据科学计算库 Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib(前面我分享了一篇matplotlib的简单应用,历史文章里面就有)。 Numpy是一个基础性的Python库,为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库,对Numpy的功能进行了扩充,同时也有部分功能是重合的。Numpy和Sci
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代,但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发,完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代,目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台,它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理,便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区,最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库,能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布,它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站:http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组,它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新,许多计算变得更快捷,功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装,使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流,IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python,然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中,你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后,你将拥有一个Python工作环境,可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows,Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们,因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03:注:你需要一个Theano或TensorFlow
最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
传统意义上科学被分为两类:经验科学与理论科学,但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性,因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中,计算工作是对经验与理论的一个重要补充,现今大量的论文都包含了数值计算,计算机模拟和建模。
开销:Matlab是商业软件,需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说,这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的,可以节省开支。
序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
Python生态系统正在不断的成长和壮大,并可能成为应用机器学习的主要平台。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言,可以用于研发和生产。
Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。里面的环境是分离开的,需要用到什么环境可以进行切换,如同虚拟机一样。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
在本机开发完程序后,需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行,或者分发给其余同事,经常会遇到第三方库管理,或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致,例如有时候需要tensorflow 1版本,有的时候希望用最新的2.3版本,这样导致了运行环境的管理复杂度,对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点,通过不同的env解决环境配置问题。
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包,包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子,然后介绍了如何安装这些轮子。最后,介绍了一些主要的大数据分析轮子,并提供了下载这些轮子的地址。
这5年中,数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域,让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁,而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好,因为数据分析是直接跟数据打交道,并且要根据数据生成决策,这方面是人的强项,暂时不会受到影响。
Python生态系统正在不断成长,并可能成为机器学习的统治平台。
anaconda # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样
摘要总结:
在上一期的内容中,我带大家完成了Linux子系统的安装,今天我们就要开始在Linux子系统上安装LDSC了,这也是一个很大的坑!!!
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门? 在这篇教程中,你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中,你将学到: 下载并安装Python SciPy,为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型,并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧! 2017/01 更新:更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
在我们开始使用Python的时候,就注定了,我们解决问题的道路会伴随着Python的应用而变得十分便捷。
本篇是对Pylab的小试牛刀,也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
摘要总结:本教程是安装二进制文件,以Windows10 64位操作系统为例,但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前,请注意以下前提条件。否则,会出现各种问题。在开始安装之前,请确定要安装的科学栈为目的科学栈(如想安装pandas),并确定要安装科学栈需要的前提(如需要NumPy,dateutil,pytz,setuptools)。然后安装目的科学栈。实际安装实例(以Windows10 64位下安装pandas为例):1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此,你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈,只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装!
下载本书:http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42(更新为GitHub链接) 下载本书代码:https://github.com/wesm/pydata-book(建议把代码下载下来之后,安装好Anaconda 3.6,在目录文件夹中用Jupyter notebook打开) ---- 本书是2017年10月20号正式出版的,和第1版的不同之处有: 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6(第1版使用的是Python 2.7) 更新了Anaconda和
scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块,建立在SciPy基础之上,获得3-Clause BSD 开源许可证。这个项目是由 David Cournapeau 在 2007 年发
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
Python提供了很多代码库以方便开发人员使用。但是在多个项目同步开发中,不同项目所依赖的代码库的版本可能不一样。如果我们在同一个环境中维护着这些项目,将导致依赖库的版本错乱。为了解决这个问题,我们引入虚拟环境来做项目隔离。 本文介绍的脚本,提供了下列方法:
当我们在使用Python的pip工具安装xgboost时,有时会遇到类似以下的错误信息:
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Distribution
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? AI 研习社获知,并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Dis
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
大多数 Python 的初学者们都曾为配置环境问题或者选择便利的编辑器等问题头疼,所以这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda、pycharm等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
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