在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境
原创在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境
随着数据科学和机器学习的迅速进步,Jupyter已经成为数据科学家和研究人员不可或缺的工具。Jupyter是一个开源的Web应用,它可以将代码、方程、可视化和文字混合在一个文档中。在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境,可以帮助您更加高效地进行数据分析和机器学习研究。下面将详细介绍怎样在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境。
1. 安装Jupyter
首先,您需要在Fedora上安装Jupyter。以下是在Fedora上安装Jupyter的步骤:
sudo dnf install python3-jupyter
安装完成后,您可以通过以下命令启动Jupyter:
jupyter notebook
这将启动Jupyter服务器,并在默认的Web浏览器中打开一个新的Jupyter笔记本。
2. 安装Jupyter Notebook扩展
Jupyter Notebook提供了许多扩展,可以帮助您减成本时间工作效能。以下是一些常用的Jupyter Notebook扩展及其安装方法:
2.1 安装扩展管理器
jupyter contrib extensions install --user
2.2 安装扩展
以下是一些常用的Jupyter Notebook扩展及其安装命令:
- 安装代码折叠扩展:
jupyter nbextension install code_folding
jupyter nbextension enable code_folding/main
- 安装代码时间追踪扩展:
jupyter nbextension install time_travel
jupyter nbextension enable time_travel/main
- 安装代码缩进扩展:
jupyter nbextension install indent
jupyter nbextension enable indent/main
3. 安装数据科学库
在Jupyter中,您可以使用各种Python库来进行数据分析和机器学习。以下是一些常用的数据科学库及其安装方法:
3.1 安装NumPy
NumPy是Python中用于科学计算的库。以下是在Fedora上安装NumPy的步骤:
sudo dnf install python3-numpy
3.2 安装Pandas
Pandas是一个强势的数据分析库。以下是在Fedora上安装Pandas的步骤:
sudo dnf install python3-pandas
3.3 安装Matplotlib
Matplotlib是一个绘图库,可以用于创建高质量的图表。以下是在Fedora上安装Matplotlib的步骤:
sudo dnf install python3-matplotlib
3.4 安装Scikit-learn
Scikit-learn是一个机器学习库,提供了各种机器学习算法。以下是在Fedora上安装Scikit-learn的步骤:
sudo dnf install python3-scikit-learn
4. 安装Jupyter Lab
Jupyter Lab是Jupyter的新一代Web界面,它提供了更丰盈的功能,例如代码编辑器、文件浏览器等。以下是在Fedora上安装Jupyter Lab的步骤:
sudo dnf install python3-jupyterlab
安装完成后,您可以通过以下命令启动Jupyter Lab:
jupyter lab
这将启动Jupyter Lab,并在默认的Web浏览器中打开。
5. 配置Jupyter和Jupyter Lab
在安装Jupyter和Jupyter Lab后,您或许需要对其进行一些配置,以便更好地满足您的需求。以下是一些常见的配置方法:
5.1 设置Jupyter主题
您可以通过以下命令设置Jupyter主题:
jupyter notebook --generate-config
这将在当前用户目录下生成一个名为`.jupyter/jupyter_notebook_config.py`的配置文件。打开该文件,找到`c.NotebookApp.notebook_dir`配置项,并设置为您期望保存笔记本的目录。然后,找到`c.NotebookApp_theme`配置项,并将其值设置为您的主题名称(例如,`"nbextensions/minimal"`, `"nbextensions/light"`, `"nbextensions/dark"`, 等)。
5.2 配置Jupyter Lab
Jupyter Lab的配置与Jupyter Notebook类似。您可以通过以下命令生成配置文件:
jupyter lab --generate-config
然后,打开生成的`.jupyter/laboratory_config.py`文件,并依需要进行配置。
6. 总结
在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境是一个相对易懂的过程