最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境。自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。
ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利。MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧。
MAC自带python,python的安装我就不多说了。
安装pip
我喜欢用pip安装python库,非常方便,pip的安装只能用源码了。
#下载源代码 https://pypi.python.org/pypi/pip 我去下载的时候是 8.0.2版本 #解压 tar xvzf pip8.0.2.tar.gz #安装 cd pip-1.4.1 python setup.py install
安装numpy
numpy是基础,是scipy等其它库等基础,没什么依赖,安装起来相对简单。
pip install numpy
安装brew
numpy安装之后,就是安装scipy了,为什么插了一竿子呢?它依赖fortran库,fortran库的安装需要用到MAC的包管理工具homebrew
#下载brew curl -LsSf http://github.com/mxcl/homebrew/tarball/master sudo tar xvz -C/usr/local --strip 1
安装scipy
scipy 是sklearn的基础,但它依赖gfortran库,gfortran已经融入到gcc库中,安装gcc就好了,有了brew安装什么包都变得非常简单了。
#安装gcc库 brew install gcc #安装scipy pip install scipy 后面的安装,就按步就班了 #安装matplotlib,方便把数据绘图显示出来 pip install matplotlib #安装sklearn,我理解这个安装必须在pandas之前 pip install -U numpy scipy scikit-learn #安装pandas pip install pandas
到这里环境就搭建好了,开搞吧,其实搭起来也非常简单。提醒下,安装时注意权限,如果需要权限就在前面加个sudo。
依照以下操作,你可在Mac,Linux(Debia/Ubuntu)上搭建PPMessage开发环境。 下载PPMessage源代码 首先需要安装git,然后从github下载源代码,假设保存路径为~/Documents/ppmessage。 git clone git@github.com:PPMESSAGE/ppmessage.git 安装依赖软件 进入~/Documents/ppmessage
选择哪个版本 当前Python最高版本是3.8.x,Django最高版本是3.0.x。 Python和Django的版本号,都遵循简明Python教程
本文向大家介绍Mac下搭建php开发环境教程,包括了Mac下搭建php开发环境教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Mac OS X 内置了Apache 和 PHP,这样使用起来非常方便。本文以Mac OS X 10.6.3为例。主要内容包括: 启动Apache 运行PHP 安装MySQL 使用phpMyAdmin 配置PHP的MCrypt扩展库 设置虚拟主机 启动Apache 有两种方法
依照以下操作,你可使用Docker在Mac,Linux上搭建PPMessage开发环境。 前言:Docker 的作用 ? Docker allows you to package an application with all of its dependencies into a standardized unit for software development. Docker containe
要开发kibana 插件,首先要在本地搭建开发环境,我这里推荐使用vs code,如果问我为什么,我只想说这么火的开发工具,不用一下,怎么跟上世界开发潮流呢。 第一步 首先 需要安装node.js,可以去官网下载最新版本,对于如何安装就不废话了。 第二步 下载 kibana 源代码,在github下载即可。 第三步 在kibana项目根目录下执行 1. $ git tag 2. $ git che
简单起见,一开始的服务器只会是一个工程,构建会也只是一个jar包。 开发环境就用最流行的java8、maven3,IDE可以随自己喜好。 新建maven工程,如下: POM文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi