因为学习机器学习算法的原因,买的参考书籍很多都是python语言进行开发的,因此也想着在Linux系统下配置python的环境。Sublime是一款非常流行的编辑器,可以添加很多小巧有用的插件,同时也可以配置成一款自己常用开发语言的IDE,所以网上有很多配置Sublime的教程,看了和学习很多教程,决定使用Sublime 3,因为便于配置python的开发环境。
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 sudo apt-get update sudo apt-get install sublime-text至此 我们就安装好了了sublime text3接着我们需要去配置sublime.搜索打开sublime
首先在sublime的控制台中输入一行配置命令,安装package control,这个插件是用于搜索和安装插件的入口:
打开sublime控制台的方法是:view-----------> show console
输入命令:
import urllib.request,os; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.request.ProxyHandler()) ); open(os.path.join(ipp, pf), 'wb').write(urllib.request.urlopen( 'http://sublime.wbond.net/' + pf.replace(' ','%20')).read())
等一段时间后,注意package control配置成功没有,配置成功后重启sublime,然后在在Preferece菜单下有了package control一栏,则说明安装成功,至此你就可以在通过package control 安装你需要的插件了。
下面开始在sublime下python开发环境的配置:
在sublime下配置python
1、按住ctrl+shift+p则会出现package control,然后在出入的输入框中输入install: 选择第一个列表项,回车,稍微等会儿
2、紧接着会出现另外一个输入框:
3、输入Anaconda,安装Anaconda. Anaconda绝对是换到Sublime Text 3后最令我兴奋的插件,没有之一。在Sublime Text 2的时代,为配置一个好用的python开发环境,需要分别安装 All Autocomplete,SublimeREPL,Pylinter和PEP8等诸多插件。 Geek就是让一切变得更简单,该插件作者就为了简便,把这些功能集中起来了。 Anaconda把PyFlakes, pep8 和 McCabe以插件的方式集成起来。安装Anaconda后,通过配置即可完成一个良好的Python开发环境。 4、等待一段时间后,即可安装成功,在Preference--->Package settings中如果有Anaconda的配置,说明安装成功。到此我们就可以用sublime进行 编程。
除了之外,我们还需要安装另外两个比较重要的python的其他依赖项,用于进行矩阵计算和画图,即numpy和matplotlib。可以这么说,python
和numpy以及matplotlib就相当于Matlab。
1、首先安装numpy,scipy在Ubantu的终端输入命令:
sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-scipy
2、安装好上面两个包之后,然后在进行安装matplotlib:
sudo apt-get python-matplotlib
3、安装完之后,测试一下环境,即python+numpy+matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #To draw y=x^2(-3<=x<=3) x = np.arange(-3,3.5,0.5) y = [ele**2 for ele in x] z = [ele *2 for ele in x] fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(211) line1 = ax.plot(x,y,'ro-') ax = fig.add_subplot(212) line2 = ax.plot(x,z,'g-') plt.show()以上 代码是在sublime输入,然后按下ctrl+B,运行 :
即出现结果图: