Hvordan installere og bruke rot i Linux

Root er et veldig populært rammeverk for open source programvare designet av CERN-laboratoriene for statistiske analyser. Det er høyt æret i samfunnets forskningssamfunn med høy energi på grunn av dens evne til å jobbe med enorme datasett med relativt letthet. Datasettstørrelsen er noe som er lite bekymringsfullt for rotbrukere siden den bruker en C ++ -tolk i kjernen, som er et av de mest minneffektive programmeringsspråk som noen gang er bygget.

Root -applikasjonen kommer også med et unikt grafisk brukergrensesnitt som gjør det mulig for personer med liten eller ingen programmeringsbakgrunn for å samhandle med dette verktøyet og bruke det til applikasjonene. Det er også en C ++ -tolk som jobber i backend for å gi dette verktøyet sin kjernefunksjonalitet. Denne tolken kan samhandles med ved å skrive koden i C ++ ved hjelp av root -ledeteksten.

Rot brukes hovedsakelig til å studere og analysere store datamengder. De forskjellige representasjonene som Root er i stand til å visualisere alle data i er noen av de mest unike og informasjonsrike visualiseringene produsert av ethvert dataanalyseverktøy. Ikke bare er roten lett i stand til å generere grafer og visuelle ytelsesmålinger på flere lag med store datasett, det er også i stand til å gjøre alt dette veldig raskt og bevare mer minne sammenlignet med andre data miningverktøy. Noen eksempler på Roots visuelle ytelsesmålinger er vist i følgende:

Installasjon

Å installere og bruke Rot, Vi må først installere noen forutsetninger for denne rammen.

1. Vi installerer noen viktige pakker for rot ved hjelp av Apt Pakkesjef. Disse inkluderer git, DPKG-DEV, GCC, g++, og mer.

Åpne Bash -terminalen på Linux -maskinen din og kjør følgende kommandoer:

$ sudo apt-get install git dpkg-dev lage g ++ gcc binutils libx11-dev

Du bør få en utgang som ligner på dette:

$ sudo apt-get install libxpm-dev libxft-dev libxext-dev

Du bør få en lignende utgang:

2. Vi flytter nå inn i katalogen der vi vil installere Rot Ved å kjøre følgende kommando:

$ cd/usr/local/

3. Last ned Rot Filer fra Github.

Kjør følgende kommando:

$ sudo git klon https: // github.com/root-mirror/root.git

Du bør få noe som ligner på følgende bilde som en utgang:

4. Endre eierskapet til "rot" -mappen som ble lastet ned i forrige trinn.

Kjør følgende kommando:

$ sudo chown -r "brukernavn" rot

Merk: Hvis du ikke kjenner brukernavnet for maskinen din, kjør følgende kommando, og den første kolonnen i utgangen er brukernavnet ditt:

$ hvem

5. Flytt inn i "Root" -katalogen som inneholder alle nedlastede filer, og så bygger vi koden.

Kjør følgende kommando:

$ cd root && ./konfigurere -all && make -j 4

Du bør få en utgang som ligner på dette:

Merk: Hvis den forrige kommandoen ikke fungerer for deg, kjør følgende kommando:

$ gjør ren && ./konfigurere -minimal && lage

Merk: Trinn 5 kan ta noen minutter å være ferdig med å løpe. Du vil kunne se terminalutgangene som viser prosentandelen av fullføringen.

6. Når bygningen er fullført, kjør følgende kommando:

$ Source Bin/ThisRoot.sh

7. Du vil nå kunne løpe Rot Ved å kjøre følgende kommando:

$ root

Rot Prompt er nå åpen i terminalen din, og du kan bruke den til å skrive koden i C++.

Brukerhåndboken

Å åpne Rot lerret, kjør følgende kommando etter trinn 7 i installasjonsveiledningen:

Tcanvas c

Terminalen har følgende utgang:

En forekomst av Rot Canvas åpner seg. Du vil kunne gjøre endringer her i henhold til dine krav.

For å åpne lerretet i nettleseren, klikker du bare på Verktøy alternativet i verktøylinjen øverst og velg Start nettleseren alternativ. Dette bør åpne en forekomst av Rot I standard nettleserapplikasjon.

Konklusjon

Rot er en gratis å bruke dataanalyse og statistisk analyseprogramvare utviklet av CERN. Som forklart tidligere, brukes det først og fremst til å kjøre dataanalysene på store datasett. Det som hjelper rot fra å skille seg ut fra konkurransen, er det faktum at den bruker en C ++ backend som er ekstremt minneffektiv, noe som gjør at den kan kjøre de fleste analytiske modeller på datasett med forskjellige størrelser veldig raskt.

Det krever tidligere programmeringsopplevelse siden root -ledeteksten krever at du skriver en kode i C++. Dette betyr imidlertid ikke at personer uten programmeringskunnskap ikke kan bruke dette verktøyet. Lerretet og det grafiske brukergrensesnittet som følger med verktøyet hjelper deg med å bygge modeller og applikasjoner ved hjelp av en intuitiv drag and drop -tilnærming.

Root gir også støtte for Python siden det er et populært språk og inneholder noen av de beste programvarebibliotekene for data mining. Root -ledeteksten du får med denne installasjonen kan også konfigureres til å kjøre med Python -kommandoer. Dette åpner for nye måter du kan samhandle med dette verktøyet.

De flere metodene du kan bruke for å samhandle med dette programvarerammen er bare en sekundær fordel ved å bruke dette verktøyet. Den primære fordelen er dens evne til å fullføre dataanalyseoppgavene raskere enn de fleste av de andre rammene som er tilgjengelige på markedet i dag.