ანაკონდას დისტრიბუცია: მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე სრულყოფილი პაკეტი Python– ით

ბოლო რამდენიმე დღის განმავლობაში ვსწავლობდი და ვვარჯიშობ ძალიან ღრმად Python პროგრამირების ენა რომლის შესახებაც განმეორებით ვისაუბრეთ ბლოგზე, მთავარი მიზეზი არის ის, რომ მე მაქვს რამდენიმე იდეა, რომელთა დაკონკრეტება მსურს და რომელთა მიზანია Linux– ში პროცესების ავტომატიზირება მაგრამ ეს შეიძლება მასშტაბური იყოს სხვა ოპერაციულ სისტემებში.

მთელმა ამ კვლევამ მომცა შესაძლებლობა შევხვედროდი ახალს ინსტრუმენტები, ხრიკები და წესები, რომლებიც ძალიან სასარგებლო იქნება Python პროგრამისტებისთვის, ასე რომ მომდევნო რამდენიმე დღის განმავლობაში ალბათ გაზიარებთ რამდენიმე სტატიას, რომელიც ეხება ამ შესანიშნავ და ძლიერ პროგრამირების ენას.

ანაკონდას დისტრიბუცია ეს არის ერთ-ერთი ისეთი ინსტრუმენტი, რომელიც, ჩემი აზრით, სტატიების სერიის საფუძველი უნდა გახდეს, ვინაიდან ვთვლი Python– ით მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე სრულყოფილი პაკეტი და რომ ეს გვაძლევს ფუნქციონალური ფუნქციების დიდ რაოდენობას, რაც საშუალებას მოგვცემს განავითაროთ პროგრამები უფრო ეფექტური, სწრაფი და მარტივი გზით.

რა არის ანაკონდას დისტრიბუცია?

anaconda არის ღია წყაროების პაკეტიან რომელიც მოიცავს პროგრამების, ბიბლიოთეკების და კონცეფციების სერიას, რომლებიც შექმნილია ქსელის განვითარებისათვის მონაცემთა მეცნიერება Python- ით. ზოგადად A ხაზებიnaconda Distribution არის Python დისტრიბუცია, რომელიც მუშაობს როგორც გარემოს მენეჯერი, პაკეტების მენეჯერი და აქვს კოლექცია 720-ზე მეტი ღია კოდის პაკეტი.

Anaconda დისტრიბუცია დაჯგუფებულია 4 სექტორში ან ტექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებში, ანაკონდა ნავიგატორი, ანაკონდას პროექტი, მონაცემთა მეცნიერების ბიბლიოთეკები y კონდა. ეს ყველაფერი დამონტაჟებულია ავტომატურად და ძალიან მარტივი პროცედურით.

მონაცემთა მეცნიერება Python- ით

როდესაც Anaconda- ს დავაყენებთ, უკვე ხელმისაწვდომი იქნება ყველა ეს ინსტრუმენტი, მისი მართვა შეგვიძლია გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისის Navigator საშუალებით ან შეგვიძლია გამოვიყენოთ Conda კონსოლის მეშვეობით ადმინისტრაციისთვის. შეგიძლიათ დააყენოთ, წაშალოთ ან განაახლოთ ნებისმიერი Anaconda პაკეტი Navigator- ში რამდენიმე დაწკაპუნებით ან Conda- ს ერთი ბრძანებით.

ანაკონდას განაწილების მახასიათებლები

Python– ის მონაცემთა მეცნიერების ამ პაკეტს აქვს მრავალი მახასიათებელი, რომელთა შორის შეგვიძლია გამოვყოთ შემდეგი:

  • უფასო, ღია წყარო, საკმაოდ დეტალური დოკუმენტაცია და შესანიშნავი საზოგადოება.
  • მულტიპლატფორმა (Linux, macOS და Windows).
  • ეს საშუალებას გაძლევთ დააინსტალიროთ და მართოთ პაიტები, დამოკიდებულებები და გარემო მეცნიერებისათვის Python– ით ძალიან მარტივი მეთოდით.
  • ხელი შეუწყეთ მონაცემთა მეცნიერების პროექტების განვითარებას სხვადასხვა IDE– ს გამოყენებით, როგორიცაა Jupyter, JupyterLab, Spyder და RStudio.
  • მას აქვს ინსტრუმენტები, როგორიცაა Dask, numpy, pandas და Numba მონაცემთა ანალიზისთვის.
  • ეს საშუალებას იძლევა მონაცემების ვიზუალიზაცია მოხდეს Bokeh, Datashader, Holoviews ან Matplotlib– ით.
  • პროგრამების მრავალფეროვნება, რომლებიც დაკავშირებულია მანქანულ სწავლებასთან და სწავლის მოდელებთან.
  • Anaconda Navigator არის საკმაოდ მარტივი გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისი GUI, მაგრამ უზარმაზარი პოტენციალით.
  • მონაცემთა ტერმინალიდან Python– ით შეგიძლიათ მოწინავე მონაცემთა მეცნიერებასთან დაკავშირებული პაკეტები.
  • უზრუნველყოფს უფრო მოწინავე სასწავლო რესურსების წვდომის შესაძლებლობას.
  • აღმოფხვრა პაკეტზე დამოკიდებულება და ვერსია კონტროლის საკითხები
  • იგი აღჭურვილია ინსტრუმენტებით, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ და გააზიაროთ კოდების შემცველი დოკუმენტები ცოცხალი კომპოზიციით, განტოლებებით, აღწერით და ანოტაციებით.
  • საშუალებას გაძლევთ შეადგინოთ Python მანქანაში სწრაფი შესრულების მიზნით.
  • იგი ხელს უწყობს რთული პარალელური ალგორითმების დაწერას ამოცანების შესასრულებლად.
  • მას აქვს მაღალი ხარისხის გამოთვლითი პროგრამების მხარდაჭერა.
  • პროექტები პორტატულია, რაც საშუალებას გაძლევთ გაუზიაროთ პროექტები სხვებს და აწარმოოთ პროექტები სხვადასხვა პლატფორმაზე.
  • სწრაფად გაამარტივეთ მონაცემთა მეცნიერების პროექტების განხორციელება.

როგორ დააყენოთ Anaconda Distribution?

ანაკონდას დისტრიბუციის დაყენება საკმაოდ მარტივია, უბრალოდ წასვლა Anaconda დისტრიბუციის ჩამოტვირთვის განყოფილება და ჩამოტვირთეთ თქვენთვის სასურველი ვერსია (Python 3.6 ან Python 2.7). გადმოტვირთვის შემდეგ, ჩვენ ვხსნით ტერმინალს, გადავალთ შესაბამის დირექტორიაში და ვასრულებთ ინსტალაციის მცდელობას შესაბამისი ვერსიით.

შეცვალეთ გადმოწერილი ბაშის სახელით
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
o
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh

შემდეგ უნდა დავაჭიროთ enter გასაგრძელებლად, ჩვენ ვიღებთ ლიცენზიას yes, ჩვენ ვადასტურებთ იმ დირექტორიას, სადაც ანაკონდას დაყენებას ვაპირებთ და ბოლოს ვირჩევთ yes ისე, რომ ანაკონდა უპირატესობას ანიჭებს მანქანის პითონს.

ტერმინალიდან ჩვენ ვაწარმოებთ Anaconda Navigator– ს anaconda-navigator და ჩვენ შეგვიძლია დავიწყოთ ისარგებლოთ ამ ინსტრუმენტებით, როგორც ჩანს შემდეგ გალერეაში.

ანალოგიურად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი Conda ბრძანებების სია ეს საშუალებას მოგცემთ დააინსტალიროთ და მართოთ პაკეტები ძალიან სწრაფად.

ეს Tool Suite განკუთვნილია მონაცემთა მეცნიერებისათვის Python– ით, მაგრამ სასარგებლოა პითონის დეველოპერებისთვის, აქვს დიდი რაოდენობით პროგრამები და პაკეტები, რაც საშუალებას მოგვცემს ვიყოთ უფრო ეფექტური.

ბევრი პაკეტი და კომუნალური პროგრამა, რომლებიც ანაკონდას დისტრიბუციაშია წარმოდგენილი, დეტალურად შეფასდება სხვადასხვა სტატიაში, რომელსაც გამოვაქვეყნებთ. იმედი მაქვს, რომ ეს სფერო თქვენთვის საინტერესოა და არ დაგავიწყდეთ კომენტარებში დატოვოთ თქვენი მოსაზრებები და კომენტარები ამის შესახებ.


სტატიის შინაარსი იცავს ჩვენს პრინციპებს სარედაქციო ეთიკა. შეცდომის შესატყობინებლად დააჭირეთ ღილაკს აქ.

14 კომენტარი დატოვე შენი

დატოვე კომენტარი

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო.

*

*

  1. მონაცემებზე პასუხისმგებელი: მიგელ ანგელ გატონი
  2. მონაცემთა მიზანი: სპამის კონტროლი, კომენტარების მართვა.
  3. ლეგიტიმაცია: თქვენი თანხმობა
  4. მონაცემთა კომუნიკაცია: მონაცემები არ გადაეცემა მესამე პირებს, გარდა სამართლებრივი ვალდებულებისა.
  5. მონაცემთა შენახვა: მონაცემთა ბაზა, რომელსაც უმასპინძლა Occentus Networks (EU)
  6. უფლებები: ნებისმიერ დროს შეგიძლიათ შეზღუდოთ, აღადგინოთ და წაშალოთ თქვენი ინფორმაცია.

  1.   ანონიმური დიჯო

    Excelente

  2.   ხორხე ალვარესი დიჯო

    ვინდოუსში, თუ ანაკონდა, მაგრამ Linux- ში ყოველთვის მინახავს დეპოზიტებისგან დაინსტალირება, ეს უფრო ინტეგრირებულია სისტემაში, უფრო ადვილია ინსტალაცია. ყოველ შემთხვევაში, pandas, numpy და basic Jupyter ნოუთბუქის გამოყენებისთვის, რომელსაც მე გაძლევთ, მე არანაირი პრობლემა არ მქონია

  3.   ედვინ ენრიკე ვარგასი დიჯო

    ძალიან კარგი ხვლიკი!

  4.   თაიზირ ელ ტროუდი დიჯო

    რეკომენდებულია ჩვენთვის, ვინც პითონში იწყება?

    1.    ხვლიკი დიჯო

      ძალიან რეკომენდირებულია მათთვის, ვინც პითონში იწყებს, არსებობს ინსტრუმენტი, სახელწოდებით jupyter notebook, რომელიც დაინსტალირებულია Anaconda Distribution- თან და რომელიც, ჩემი აზრით, იდეალურია პითონში სწავლისა და ჩანიშვნებისთვის soon ჩვენ მალე გვექნება სტატია ამ ინსტრუმენტის შესახებ.

      1.    თაიზირ ელ ტროუდი დიჯო

        დაველოდები მას.

  5.   maxi დიჯო

    გამარჯობა, ტერმინალში ვერ ვაწარმოებ ანაკონდა-ნავიგატორს

    1.    თაიზირ ელ ტროუდი დიჯო

      იგივე სირთულე მაქვს.

      1.    ფაბიო გავრია დიჯო

        პირველ რიგში უნდა დააყენოთ ეს პირველად, როდესაც ისინი გახსნიან:

        $ წყარო / .bashrc

        შემდეგ კი, თუ ისინი ნორმალურად გახსნიან, როგორც ეს ზემოთ ჩანს.

  6.   დიეგო სილბერბერგი დიჯო

    კითხვა, რა არის desdelinux- ის დეპეშა არხი ???

    1.    სადალსუდო დიჯო

      ეს ძალიან კარგი კითხვაა, რასაც ვეძებდი, ვერაფერი ვიპოვნე

      1.    ხვლიკი დიჯო

        ახლა ჩვენ მენეჯმენტის პრობლემა არ გვაქვს, მაგრამ ვფიქრობთ, რომ რაც შეიძლება მალე გვქონდეს. საზოგადოების ინტეგრაციისთვის.

  7.   ეფუეი დიჯო

    მე დავაინსტალირე Anaconda3 LinuxMint 18.2- ზე, ვხსნი spyder- ს და ვხვდები, რომ მხოლოდ მყარ დისკზე წვდომის საშუალებას მაძლევს. თქვენ ვერ ხედავთ USB- ს. როგორ შემიძლია ამ პარამეტრის კონფიგურაცია? Საუკეთესო სურვილებით

  8.   ვირტუალური მანქანები დიჯო

    ლამაზი სამეურვეო. მე შევქმენი Lubuntu + Anaconda მანქანა, სადაც ყველაფერი მზად არის.
    მე ვიზიარებ მას სასარგებლო შემთხვევაში: https://github.com/Virtual-Machines/Anaconda-VirtualBox