在MAC上搭建python数据分析开发环境
最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境。自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。
ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利。MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧。
MAC自带python,python的安装我就不多说了。
安装pip
我喜欢用pip安装python库,非常方便,pip的安装只能用源码了。
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#下载源代码 https: / / pypi.python.org / pypi / pip 我去下载的时候是 8.0 . 2 版本 #解压 tar xvzf pip8. 0.2 .tar.gz #安装 cd pip - 1.4 . 1 python setup.py install |
安装numpy
numpy是基础,是scipy等其它库等基础,没什么依赖,安装起来相对简单。
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pip install numpy |
安装brew
numpy安装之后,就是安装scipy了,为什么插了一竿子呢?它依赖fortran库,fortran库的安装需要用到MAC的包管理工具homebrew
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#下载brew curl - LsSf http: / / github.com / mxcl / homebrew / tarball / master sudo tar xvz - C / usr / local - - strip 1 |
安装scipy
scipy 是sklearn的基础,但它依赖gfortran库,gfortran已经融入到gcc库中,安装gcc就好了,有了brew安装什么包都变得非常简单了。
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#安装gcc库 brew install gcc #安装scipy pip install scipy 后面的安装,就按步就班了 #安装matplotlib,方便把数据绘图显示出来 pip install matplotlib #安装sklearn,我理解这个安装必须在pandas之前 pip install - U numpy scipy scikit - learn #安装pandas pip install pandas |
到这里环境就搭建好了,开搞吧,其实搭起来也非常简单。提醒下,安装时注意权限,如果需要权限就在前面加个sudo。
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