在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境

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admin 2小时前阅读数 7 #Linux

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在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境

随着数据科学和机器学习的迅速进步，Jupyter已经成为数据科学家和研究人员不可或缺的工具。Jupyter是一个开源的Web应用，它可以将代码、方程、可视化和文字混合在一个文档中。在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境，可以帮助您更加高效地进行数据分析和机器学习研究。下面将详细介绍怎样在Fedora上搭建Jupyter和数据科学环境。

1. 安装Jupyter

首先，您需要在Fedora上安装Jupyter。以下是在Fedora上安装Jupyter的步骤：

sudo dnf install Python3-jupyter

安装完成后，您可以通过以下命令启动Jupyter：

jupyter notebook

这将启动Jupyter服务器，并在默认的Web浏览器中打开一个新的Jupyter笔记本。

2. 安装Jupyter Notebook扩展

Jupyter Notebook提供了许多扩展，可以帮助您减成本时间工作效能。以下是一些常用的Jupyter Notebook扩展及其安装方法：

2.1 安装扩展管理器

jupyter contrib extensions install --user

2.2 安装扩展

以下是一些常用的Jupyter Notebook扩展及其安装命令：

- 安装代码折叠扩展：

jupyter nbextension install code_folding

jupyter nbextension enable code_folding/main

- 安装代码时间追踪扩展：

jupyter nbextension install time_travel

jupyter nbextension enable time_travel/main

- 安装代码缩进扩展：

jupyter nbextension install indent

jupyter nbextension enable indent/main

3. 安装数据科学库

在Jupyter中，您可以使用各种Python库来进行数据分析和机器学习。以下是一些常用的数据科学库及其安装方法：

3.1 安装NumPy

NumPy是Python中用于科学计算的库。以下是在Fedora上安装NumPy的步骤：

sudo dnf install python3-numpy

3.2 安装Pandas

Pandas是一个强势的数据分析库。以下是在Fedora上安装Pandas的步骤：

sudo dnf install python3-pandas

3.3 安装Matplotlib

Matplotlib是一个绘图库，可以用于创建高质量的图表。以下是在Fedora上安装Matplotlib的步骤：

sudo dnf install python3-matplotlib

3.4 安装Scikit-learn

Scikit-learn是一个机器学习库，提供了各种机器学习算法。以下是在Fedora上安装Scikit-learn的步骤：

sudo dnf install python3-scikit-learn

4. 安装Jupyter Lab

Jupyter Lab是Jupyter的新一代Web界面，它提供了更丰盈的功能，例如代码编辑器、文件浏览器等。以下是在Fedora上安装Jupyter Lab的步骤：

sudo dnf install python3-jupyterlab

安装完成后，您可以通过以下命令启动Jupyter Lab：

jupyter lab

这将启动Jupyter Lab，并在默认的Web浏览器中打开。

5. 配置Jupyter和Jupyter Lab

在安装Jupyter和Jupyter Lab后，您或许需要对其进行一些配置，以便更好地满足您的需求。以下是一些常见的配置方法：

5.1 设置Jupyter主题

您可以通过以下命令设置Jupyter主题：

jupyter notebook --generate-config

这将在当前用户目录下生成一个名为`.jupyter/jupyter_notebook_config.py`的配置文件。打开该文件，找到`c.NotebookApp.notebook_dir`配置项，并设置为您期望保存笔记本的目录。然后，找到`c.NotebookApp_theme`配置项，并将其值设置为您的主题名称（例如，`"nbextensions/minimal"`, `"nbextensions/light"`, `"nbextensions/dark"`, 等）。