写在前面
最近在搞Machine Learning,R
中的包实在是不太给力,这方面还是要看Python
的。😂
这里和大家分享一下我的Python
环境搭建之路,图文介绍非常详细,希望帮助到大家。😘
由于我的电脑是M1 芯片的Macbook
,以下均以这个配置为例啦。 🥳
Anaconda的下载与安装
2.1 什么是Anaconda
首先我们先下载Anaconda
吧,Anaconda
是包管理器和环境管理器。😎
大家是不是经常听到可能从conda
,miniconda
和anaconda
三个名词,我也是傻傻分布清楚,就去查了一下。🤣
conda
是一种通用包管理系统,Anaconda
则是一个打包的集合,有超过150
个数据包,而且Anaconda
有图形用户界面,叫Navigator
。🤭
而miniconda
只有少数几个包,且没有图形交互界面,只有一个命令行界面。🤥
2.2 Anaconda的下载
1️⃣ 官方网址在这里:👇
https://www.anaconda.com/

由于我的电脑是M1芯片,这里我需要选择别的installers
。😪
2️⃣ 这里我下载的是有图形界面的版本,如果你习惯命令操作,可选择Command Line Installer
。🥳

2.3 Anaconda的安装
1️⃣ 接着我们就开始安装Anaconda
吧,嘿嘿。😘

2️⃣ 我们一路狂飙到最后吧。😎

3️⃣ 这里Anaconda
推荐了大家使用JetBrains
的DataSpell
,的确是一个很强大的IDE
,不过是收费的,我们后面再介绍怎么使用吧。😁

2.4 Anaconda的使用
1️⃣ 首先我们打开Anaconda
, 因为我下载的是图形界面版,如果你下载的是命令操作版的,去terminal
里操作吧。😂

2️⃣ 这里就是Anaconda
的Navigator
的界面了,已经预装了Python
和一些常用的IDE
了。😘

2.5 常用命令
这里补充一下一些常用的conda
命令,供大家在Terminal
中使用:👇
- 查看所有已安装的包:
conda list
- 升级全部:
conda upgrade --all
- 安装某个包:
conda install package_name
(conda install package_name =1.10
,安装指定版本)- 卸载某个包:
conda remove package_name
- 升级某个包:
conda update package_name
- 激活环境:
activate env_name
- 退出环境:
deactivate env_name
- 新建环境:
conda create -n env_name python = 3.9
- 删除环境:
conda env remove -n env_name
Jupyter的使用
这里我们介绍一下两款Jupyter
的工具,Jupyter Notebook
和JupyterLab
,看着挺像的,其实就是挺像的。🤣
这两款Jupyter
的工具都是基于Project Jupyter
,是一个非营利性的开源项目,于2014年从IPython
项目中诞生,支持所有编程语言的数据科学和科学计算。😇
官方宣称Jupyter
将永远是100%
的开源
软件,供所有人免费
使用。🥰
3.1 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
采用的经典的笔记本式交互界面。📝
Jupyter Notebook
是基于网页的编程工具,非常简洁,同时markdown语法。🤓
打开的话可以在Anaconda
中打开,也可以再Terminal
中输入jupyter notebook
来打开。😁
测试一下, 非常流畅。😁
个人感觉Jupyter Notebook
的主要优势就是,小巧,代码逐行运行,支持markdown
(所见即所得),但是这个是没有debug
模式的。😪

3.2 JupyterLab
官网称呼Jupyterlab为下一代的笔记本式交互界面。🥳
JupyterLab
是最新的基于网络的笔记本、代码和数据的互动开发环境。 🤤
灵活的界面允许用户在数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习中配置和安排工作流程。🙃
模块化的设计有着丰富的扩展程序和功能。😎

测试一下, 非常流畅。😁
相比Jupyter Notebook
,JupyterLab
更像是加强版的,功能丰富,具有Debug模式。
很多帖子建议大家先使用Jupyter Notebook
,熟练后再使用JupyterLab
,个人感觉根本没有必要,可以直接上手JupyterLab
,易用性非常强。😘

换个theme看看吧,黑夜模式对比更强呀!!!🤣

很不错,代码高亮,看着舒服多了。🥰

在JupyterLab中使用R
由于经常需要使用到R
,这里我还是给大家提供一下在JupyterLab
中配置R
的方法,实现无缝切换。🧐
4.1 安装IRkernel
首先通过R
安装IRkernel
,我想你的电脑上应该已经有R
了,没有的话翻看一下之前的教程进行安装吧。🫣
install.packages('IRkernel')
4.2 配置R到Jupyter
1️⃣ 配置给当前用户。
IRkernel::installspec()
2️⃣ 配置给所有用户。
IRkernel::installspec(user = FALSE)
3️⃣ Note! 这里的命令一定要在R
的terminal
中输入,而不是在R App
中。🫵
我的R
路径是这样的:👇
***$ /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.2/Resources/bin/R
4.3 配置快捷键
我相大家可能都习惯了之前的快捷键,这里我们需要重新配置一下。😅
大家在terminal
中输入这段命令:👇
jupyter labextension install @techrah/text-shortcuts
如果提示你没有node.js
的话可以去这里下载:👇
https://nodejs.org/en/

4.4 打开JupyterLab
这个时候我们打开JupyterLab
就会发现,有R
啦~~~😂

测试一下,没有问题。🙃

<img src="https://img.haomeiwen.com/i24475539/540d6476a68f0064.png" alt="蛋糕卷" style="zoom:25%;" />
<center>最后祝大家早日不卷!~</center>
点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰
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