最近在搞Machine Learning,R
中的包实在是不太给力,这方面还是要看Python
的。
这里和大家分享一下我的Python
环境搭建之路,图文介绍非常详细,希望帮助到大家。
由于我的电脑是M1 芯片的Macbook
,以下均以这个配置为例啦。
首先我们先下载Anaconda
吧,Anaconda
是包管理器和环境管理器。
大家是不是经常听到可能从conda
,miniconda
和anaconda
三个名词,我也是傻傻分布清楚,就去查了一下。
conda
是一种通用包管理系统,Anaconda
则是一个打包的集合,有超过150
个数据包,而且Anaconda
有图形用户界面,叫Navigator
。
而miniconda
只有少数几个包,且没有图形交互界面,只有一个命令行界面。
1️⃣ 官方网址在这里:
https://www.anaconda.com/
由于我的电脑是M1芯片,这里我需要选择别的installers
。
2️⃣ 这里我下载的是有图形界面的版本,如果你习惯命令操作,可选择Command Line Installer
。
1️⃣ 接着我们就开始安装Anaconda
吧,嘿嘿。
2️⃣ 我们一路狂飙到最后吧。
3️⃣ 这里Anaconda
推荐了大家使用JetBrains
的DataSpell
,的确是一个很强大的IDE
,不过是收费的,我们后面再介绍怎么使用吧。
1️⃣ 首先我们打开Anaconda
, 因为我下载的是图形界面版,如果你下载的是命令操作版的,去terminal
里操作吧。
2️⃣ 这里就是Anaconda
的Navigator
的界面了,已经预装了Python
和一些常用的IDE
了。
这里补充一下一些常用的conda
命令,供大家在Terminal
中使用:
- 查看所有已安装的包:
conda list
- 升级全部:
conda upgrade --all
- 安装某个包:
conda install package_name
(conda install package_name =1.10
,安装指定版本)- 卸载某个包:
conda remove package_name
- 升级某个包:
conda update package_name
- 激活环境:
activate env_name
- 退出环境:
deactivate env_name
- 新建环境:
conda create -n env_name python = 3.9
- 删除环境:
conda env remove -n env_name
这里我们介绍一下两款Jupyter
的工具,Jupyter Notebook
和JupyterLab
,看着挺像的,其实就是挺像的。
这两款Jupyter
的工具都是基于Project Jupyter
,是一个非营利性的开源项目,于2014年从IPython
项目中诞生,支持所有编程语言的数据科学和科学计算。
官方宣称Jupyter
将永远是100%
的开源
软件,供所有人免费
使用。
Jupyter Notebook
采用的经典的笔记本式交互界面。
Jupyter Notebook
是基于网页的编程工具,非常简洁,同时markdown语法。
打开的话可以在Anaconda
中打开,也可以再Terminal
中输入jupyter notebook
来打开。
测试一下, 非常流畅。
个人感觉Jupyter Notebook
的主要优势就是,小巧,代码逐行运行,支持markdown
(所见即所得),但是这个是没有debug
模式的。
官网称呼Jupyterlab为下一代的笔记本式交互界面。
JupyterLab
是最新的基于网络的笔记本、代码和数据的互动开发环境。
灵活的界面允许用户在数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习中配置和安排工作流程。
模块化的设计有着丰富的扩展程序和功能。
测试一下, 非常流畅。
相比Jupyter Notebook
,JupyterLab
更像是加强版的,功能丰富,具有Debug模式。
很多帖子建议大家先使用Jupyter Notebook
,熟练后再使用JupyterLab
,个人感觉根本没有必要,可以直接上手JupyterLab
,易用性非常强。
换个theme看看吧,黑夜模式对比更强呀!!!
很不错,代码高亮,看着舒服多了。
由于经常需要使用到R
,这里我还是给大家提供一下在JupyterLab
中配置R
的方法,实现无缝切换。
首先通过R
安装IRkernel
,我想你的电脑上应该已经有R
了,没有的话翻看一下之前的教程进行安装吧。
install.packages('IRkernel')
1️⃣ 配置给当前用户。
IRkernel::installspec()
2️⃣ 配置给所有用户。
IRkernel::installspec(user = FALSE)
3️⃣ Note! 这里的命令一定要在R
的terminal
中输入,而不是在R App
中。
我的R
路径是这样的:
***$ /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.2/Resources/bin/R
我相大家可能都习惯了之前的快捷键,这里我们需要重新配置一下。
大家在terminal
中输入这段命令:
jupyter labextension install @techrah/text-shortcuts
如果提示你没有node.js
的话可以去这里下载:
https://nodejs.org/en/
这个时候我们打开JupyterLab
就会发现,有R
啦~~~
测试一下,没有问题。
点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰
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