在 Linux 下安装基于 Python 的机器学习编程环境



试用了一下 EPD 的Canopy，感觉不错。Anaconda由于不知名的原因，在我的笔记本上装成功了，但是没有运行起来，可能是QT的原因吧。Anyway，到现在，我都不推荐了。还是坚持原来的方法，因为安装套装之后，安装额外的包会更麻烦。比如Canopy，虽然学术许可不要钱，而且包括了EPD提供的所有的包，但是还是有其他的包不在EPD的库里面，而且EPD库中的有些包不够新，用起来都存在问题。

折腾后的推荐：自己动手装，然后用 PyCharm 做编辑器。

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经肖楠的提示，可以安装Anaconda。之前在 Windows 上试过这个东西，不过由于先入为主的原因，一直在 Windows 上都在用pythonxy，尝试过 Anaconda，不过由于在 Windwos 里面的界面实在丑陋，就算了。而且担心是否能升级 package 等问题，不过看了Anaconda 的文档之后，这些疑虑都打消了，就不用使用下面这样费劲的方式了。

推荐Anaconda。

P.S. 昨天看两个研究生在那折腾，看到程序编译的过程，自己把 package 安装成功，的确不错。各有利弊吧，自己按需选择就好。我觉得第一次，自己从头安装一遍，对自己有好处，之后就没必要费事了，用套装就好。

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今天恰好让硕士生在 Linux 下跑一下 LDA 的源程序，就想着倒不如直接安装编程环境，让他们往 Linux 方向过渡。中间遇到了不少困难，在这记录一下。

Linux 发行版是基于 Ubuntu12.04 LTS 的 Elementary OS - Luna，为什么呢？因为漂亮！而且没有了 Ubuntu 现在用的那套非常不好看，而且死占资源且难用的桌面环境！同时基于 Ubuntu，还保留了易用的特性。

1. 源和 Python package 的问题。由于学校支持 IPv6，所以可以用支持 IPv6的源，速度非常快。但是由于有些 Python package 没有进入到 Ubuntu 的软件仓库中，另外，Ubuntu 软件仓库中的版本都比较低。在 Ubuntu 上我也不知道有没有和 homebrew 一样好用的东西（刚才查了一下，有linuxbrew，以后可以试一下）。所以源最好设置成能同时支持 IPv4和 IPv6的源，如果不行的话，就设置成只支持 IPv6的源就好了，因为用 IPv4仅仅是用来安装 Python 的包，不用到软件仓库中的内容。当然，如果你的环境不像我学校上网这么费劲，也不用扯这些了。
2. build-essential。这个是用来编译 Python 包的，因为 Python 是用 C 写的嘛，所以会用到 build essential 中的 g++编译器。（写到这里，真的要吐槽一下，现在国内的本科计算机教育教 Linux 的太少了！全被微软惯坏了！）
3. Python。一定要装 Python2，而不是3，因为现在还有些包不支持3呢，犯不着跟自己较劲。Linux 发行版都默认带 Python 的，所以也不用自己装一遍了。但是，这里最好建议装 Python-dev，因为装 scipy 的时候好像是用到了。因为Python 和 Python-dev 就在软件仓库里面，装一下很方便。至于2.7.x 的版本问题，甚至2.x 的问题，我觉得都不是大问题，因为现在基本上都是2.7起跳了，第三位的版本差别不影响什么。
4. setuptool。也就是 pip，这个在软件仓库里面直接 sudo apt-get 就好了。
5. virtualenv 和 virtualenvwrapper。谁用谁知道！！！而且像 Linux 和 Mac 这种 Python 直接集成在系统中的情况，万一保不齐哪天你把 Python 搞坏了，弄不好就要重装系统。virtualenv 可以独立出一个个独立封闭的开发环境，virtualenvwrapper 可以使环境切换更容易些，那就装吧。不过不建议装软件仓库中的版本，比较老。直接用 pip 装。
6. 准本工作。在安装 numpy 和 scipy 之前，用 sudo apt-get build-dep python-numpy, python-scipy, matplotlib 把这些需要安装的包的依赖先装好，要不然后续用 pip 安装的时候可能会因为权限和依赖问题编译不成功。
7. 三件套！pip install -U numpy; pip install -U scipy; pip install -U matplotlib。这样可以从以前软件仓库中安装的升级（如果有的话）安装最新版本。
8. 其他的，比如 nltk 啊，gensim 啊，ipython 啊，都可以用 pip 直接安装了。

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