Forbedre dine datavitenskapelige muligheter ved å bruke Anaconda på Linux

Anaconda er et verktøy som er designet for å gi blant annet Python og R -distribusjonene til brukerne på en visuelt intuitiv måte. Det gir et unikt grensesnitt som lar brukerne enkelt veksle mellom deres valg for datavitenskapens relaterte arbeidsflyter. Anaconda gjør pakkehåndteringen virkelig enkel ved å bruke de innebygde miljøene for forskjellige prosjekter. Å håndtere flere versjoner av de samme pakkene er noe som de fleste programmerere vanligvis har en vanskelig tid med. Det er her Anaconda kommer inn: Med det enkle, men kraftige verktøyet, blir pakkehåndteringen virkelig unik. Ikke bare kan det tillate det enkle verktøyet for forskjellige versjoner av pakker, det gir også enkel verktøy å bruke forskjellige versjoner av samme distribusjon.

For eksempel er det mange pakker som fremdeles er i bruk som bare kan brukes med Python 2. Med Python-utviklingssamfunnet som allerede har migrert til Python 3, kan håndtering av to forskjellige versjoner av den samme distribusjonen bli en skatteoppgave for noen som ikke er godt kjent med måtene for bashall og miljøvariabler. Anaconda gjør det veldig enkelt å installere og veksle mellom pakkeversjonene og Python -distribusjonsversjonene. Dette enkle, men sterke verktøyet som er gitt av Anaconda, gjør det til et av de mest brukte programvareverktøyene i datavitenskapens verden i dag.

Installasjon

For å bruke Anaconda på Linux -maskinen din, må du følge disse trinnene:

1. Siden Anaconda gir et grafisk brukergrensesnitt, må vi installere noen avhengigheter ved hjelp av Linux -terminalen.

Kjør følgende kommando i terminalen:

$ apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

Du bør se en utgang som ligner på følgende utgang hvis du allerede har installert avhengigheter. Hvis ikke, skiller utdataene dine seg fra dette:

2. Vi laster nå ned Anaconda ved hjelp av WGET -verktøyet i terminalen.

Kjør følgende kommando i terminalen:

$ wget https: // repo.Anaconda.com/arkiv/anaconda3-2022.10-Linux-X86_64.sh

Du bør se en utgang som ligner på følgende:

Hvis du ikke har WGET installert på maskinen din, kan du laste ned Anaconda -verktøyet manuelt ved å åpne denne lenken og klikke på installasjonsknappen.

Du kan også installere WGET ved å kjøre følgende kommando i terminalen:

$ sudo apt-get install wget

3. Kjør følgende kommando for å installere Anaconda for Python 3. Bytt ut “.sh ”filnavn med navnet på filen du lastet ned. Bytt ut ~/nedlastingene med din faktiske vei:

$ bash ~/nedlastinger/anaconda3-2022.10-Linux-X86_64.sh

Du bør se en utgang som ligner på følgende:

4. Trykk “Enter” for å gå gjennom og gjennomgå lisensinformasjonen. Trykk og hold "Enter" for å bla gjennom.

5. Skriv inn "ja" når du blir bedt om du godtar lisensvilkårene i Anaconda -verktøyet eller ikke.

6. Du blir bedt om å velge stedet der du vil installere Anaconda. Som standard gir det deg rotkatalogalternativet til å installere Anaconda i. Du bør velge riktig sted der du vil at den skal installeres ved å gi den en bane.

7. Du blir nå bedt om å velge om du vil at installasjonsprogrammet skal initialisere Anaconda3 eller ikke. Skriv inn "ja" her siden Anaconda anbefaler at du velger "ja" slik at du ikke trenger å håndtere initialiseringstrinn når du jobber med Anaconda hver gang du kjører den.

8. For å kjøre Anaconda Navigator, kjør følgende kommando i terminalen:

$ Anaconda-Navigator

Du bør se navigatøren åpne opp:

Merk: Hvis du valgte “Nei” i trinn 7, må du initialisere Anaconda -miljøet før du kjører kommandoen i trinn 8.

Kjør følgende kommando før du kjører kommandoen 8:

$ conda aktiverer

Du kan nå velge fra et bredt spekter av forskjellige verktøy som er skreddersydd for spesifikke brukssaker. Disse kan brukes til å skrive koden som spenner fra enkle automatiseringsskript til tilpassede dype nevrale nettverk som brukes til spesifikke virkelige problemer.

Brukerhåndboken

Anaconda kan brukes til et bredt spekter av tilfeller av forskjellige bruk. De fleste Python- og R -utviklere bruker Anaconda fordi det gir dem enkel miljøstyring. Et miljø er et isolert rom der pakkene og verktøyene du installerer er isolert fra resten av databehandlingsrommet og fra de andre miljøene. I de fleste tilfeller er utviklere pålagt å bruke spesifikke versjoner av forskjellige verktøy for spesifikke applikasjoner. Dette kan bli et problem når du blir tvunget til å installere mer enn en versjon av det samme verktøyet. For å løse dette versjonsproblemet installerer utviklere spesifikke versjoner av programvare i tilpassede miljøer som gjør det mulig å få tilgang til disse verktøyene i det spesifikke miljøet. Anaconda gir enkelt nytteverdi til gamle og nye miljøer, slik at du kan øke produktiviteten uten frykt for at versjonsfeil bremser deg.

Dessuten gir Anaconda Navigator en liste over omfattende ressurser som hjelper de nye utviklerne til å lære sitt spesifikke språk eller valg av verktøy fra de beste ressursene som er tilgjengelige. Denne listen blir kontinuerlig oppdatert og gir til og med treningsøvelser og kurs som brukeren kan besøke sammen med lenkene til noen av de vanligste verktøydokumentene.

Konklusjon

Når datavitenskapens verden blir viktig, blir verktøyene som gir gjennomsiktig og enkel tilgang til de fleste av de viktige ressursene i enhver dataforskere behov, avgjørende for kodingsverdenen. Anaconda gir noen av de beste ressursene som er nødvendige for å kode. Med støtte for notatbøker, integrerte utviklingsmiljøer (IDE), datavisualiseringsverktøy og cloud computing -ressurser, alle tilgjengelige under samme paraply, gir Anaconda verktøy som aldri før.

Med sitt intuitive grafiske brukergrensesnitt som tilbyr mange verktøy å velge mellom, er Anaconda virkelig et verktøy som overgår mange i dataanalysedomenet.