Hvordan installere og bruke Datamelt i Linux

Datamelt er en Java-basert dataanalyseprogramvare som brukes til å visualisere store datasett og kjøre statistiske analyser. Som de fleste moderne dataanalyseverktøy, støtter Datamelt forskjellige statistiske og matematiske analysemodeller som skal kjøres naturlig ved å bruke Java -backend den krever. Det kan brukes med populære programmeringsspråk som Python, Java, Matlab, Beanshell og Groovy. Denne flerspråklige støtten gjør Datamelt til et nyttig verktøy for mennesker med forskjellige programmeringskompetanse.

Siden Datamelt kjører på et Java -miljø, krever det ikke kompleks installasjon. Den kan ganske enkelt lastes ned og brukes ut av boksen på hvilken som helst Linux -maskin. Det er visse forutsetninger for å bruke Datamelt på en Linux -maskin, en av de viktigste som er et Java Runtime -miljø.

Datamelt er et programmeringsverktøy designet for å få det beste ut av data som leveres til rammen. Selv om det kommer med et integrert utviklingsmiljø (IDE), gir det ikke et interaktivt visuelt drag-and-drop brukergrensesnitt som noen av de andre alternativene på markedet. Den gir en skriptløper og et bash-lignende skall som kan forstå og utføre skript skrevet på forskjellige programmeringsspråk for å utvikle komplekse statistiske modeller og generere slutninger fra dataene. Dette betyr at nybegynnere som ikke har en forbannende forståelse av å skrive kode, vil finne at dette verktøyet har litt av en læringskurve. Dette betyr imidlertid ikke at nybegynnere ikke kan bruke dette verktøyet. Tvert imot gir Datamelt et veldig velskrevet sett med nybegynnerinstruksjoner som hjelper folk til å forstå dets inn og outs.

Installasjon

Å bruke Datamelt, Du trenger Java Runtime Environment (JRE) versjon 8 på Linux -maskinen din.

For å sjekke om du har JRE på maskinen din, skriver du inn følgende kommando i terminalen din:

$ java -version

Hvis du har en utgang som følgende, har du allerede installert:

Hvis du får en utdata som ovennevnte med en åpen JDK -versjon enn versjon 8 eller output, forteller det deg at det ikke er noe Java -miljø på maskinen din. Følg trinnene nedenfor for å laste ned og installere JRE 8 på Linux -maskinen.

Java Runtime Miljøinstallasjon

1. Besøk JRE 8 -lenken og finn Java SE Runtime Environment. Velg Linux X64-alternativet (avhengig av om du har en 32 eller 64-biters arkitektur) og last ned den .tjære.gz fil.

2. Pakk ut den nedlastede filen og åpne terminalen i den ekstraherte mappen. Kjør følgende kommando i terminalen for å installere JRE:

$ sudo apt installasjon

3. En alternativ tilnærming til å laste ned og installere JRE 8 er ved å kjøre følgende kommando i terminalen:

$ sudo apt-get installer openjdk-8-jre

Du bør se følgende utgang:

Deretter må du bytte til JRE-8-versjonen ved å velge JRE 8-alternativet hvis du har flere JRE-er som dukker opp på maskinen din:

Du må nå legge til Java Home -variabelen ved å kjøre følgende kommando i terminalen din:

$ eksport java_home =/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

Til slutt kan du sjekke Java -versjonen som brukes av maskinen din ved å kjøre følgende kommando i terminalen:

$ java -version

WGET

Nå som vi har installert det riktige Java -runtime -miljøet, vil vi laste ned og installere WGET pakke for Linux. Denne pakken brukes til å laste ned alt fra Internett, gitt en direkte lenke til den spesifikke nedlastingsfilen.

4. Vi laster først ned WGET bruker Apt Pakkesjef tilgjengelig på Linux.

Kjør følgende kommando i terminalen din:

$ sudo apt-get install wget

Du bør forvente en terminalutgang som denne:

5. Vi vil bruke det tidligere nedlastede verktøyet WGET å laste ned Datamelt Filer fra denne lenken

Kjør følgende kommando i terminalen din:

$ wget -o dmelt.Zip https: // Datamelt.org/last ned/strøm.PHP

Terminalen din skal produsere en utgang som ligner på dette:

6. Filen vi nettopp lastet ned er en glidelås mappe som inneholder alt Datamelt Filer som trengs for å kjøre denne applikasjonen. Her må vi pakkes ut Den nedlastede mappen for å få tilgang til applikasjonsfilene.

Kjør følgende kommando:

$ Unzip DMELT.glidelås

Det skal være noe sånt:

7. Vi må nå flytte inn i den tidligere ekstraherte mappen med navnet dmelt.

Kjør følgende kommando:

$ CD DMELT

8. Siden Datamelt Kjører på Java Plattform, vi vil ganske enkelt kjøre følgende kommando for å utføre Datamelt -applikasjonen:

$ ./dmelt.sh

DataMelt Tool Graphical User -grensesnittet skal være åpent på maskinen din:

Brukerhåndboken

Som tidligere nevnt, Datamelt er et programmering-første datavitenskapsverktøy som kan samhandles med å bruke flere populære programmeringsspråk. Det kan generere høyoppløselig vektor grafiske bilder i tekstbehandlingsverktøy som latex. Den bruker dynamisk skripting for å gi støtte til forskjellige Java-pakker med gratis å bruke. Dette gjør det til et veldig nyttig verktøy for dataanalyse siden datavitenskapssamfunnet bruker de fleste open source Java-pakker i de fleste arbeidsflyter.

Datamelt IDE gir støtte for skript som skal skrives og kjøres ved hjelp av skallet den kommer med. Disse kan sees i følgende bilde:

Støtten til de forskjellige programmeringsspråk og forskjellige skriptstøtte kan sees i følgende bilde:

Evnen til å gjengi komplekse plott bare med et klikk på en knapp kan sees nedenfor:

Konklusjon

Datamelt er et veldig populært Java-basert datavitenskapsverktøy. Siden det har et programmering-første brukergrensesnitt, krever det tidligere programmeringskunnskap. Dette gjør Datamelt -verktøyet til noe nybegynnere kan slite med. Når det er sagt, gir Datamelt noen av de best-in-class statistiske analysene og visuelle representasjonsfunksjonene for komplekse datafunksjoner. Disse grunnene er noen av de mest innflytelsesrike talsmennene for å lære og bruke Datamelt.

Datamelt støtter forskjellige programmeringsspråk, slik at brukere har forskjellige programmeringsbakgrunner for å samhandle med dette verktøyet og få all nødvendig innsikt i dataene sine. I datavitenskapens verden, der det er utallige verktøy å velge mellom, er Datamelt et verktøy som følger med en veldig enkel og brukervennlig IDE. Det gir også noen av de beste visuelle generasjonene blant konkurrentene. Den støtter til og med å generere vektor grafiske bilder, som kan brukes med tekstbehandlingsverktøy som latex.