Python数据分析环境搭建——linux篇

在CentOS6.5上,使用Python进行数据分析比Windows更简单,主要通过pip安装。文章详细介绍了如何升级Python到3.4.1,包括安装新版本、更改默认链接以及处理yum对旧版Python的依赖。最后,通过pip安装所需第三方模块,完成环境配置。

  相对于window系统,liunx系统(我的是centos)安装python以及其第三方模块就简单的多(这是由于liunx使用的gcc编译各个第三方模块基本上不会出错),我们直接使用pip安装就好。

我的系统 centos6.5 自带的是 python 2.6 的版本,首先我们得升级一下,可以参考 http://www.douban.com/note/265484503/ 这篇文章来升级下,总的来说有三步

  1. 安装新版本的python,我使用是 3.4.1 的 32 位版本,下载地址 https://www.python.org/downloads/release/python-341/
  2. 将系统默认的python链接改到新安装的版本上,一定要对旧版本的python链接备份
  3. 由于yum依赖旧版本的python,将yum中的python指向旧版本的python

1、安装新版本python

tar -xvf Python-3.4.1.tgz
cd Python-3.4.1
./configure --prefix=/usr/local/python-3.4
make
make install

2、修改链接

cd /usr
<think>嗯,用户这次想要的是Linux环境下用Python数据分析和可视化的实验报告示例。从对话历史看,用户之前已经接触过箱线图、数据可视化流程等概念,还引用过Anaconda环境搭建的内容,说明ta可能正在准备一个实际的操作实验。用户特意提到“实验报告”,说明需要结构化的内容框架,而不是零散的代码片段。ta引用的资料里有提到Ubuntu系统、Python3.5、Hadoop等工具链,但当前提问更聚焦在基础数据分析场景,应该避开大数据生态的复杂内容。上次回复时已经整理过核心组件清单(Anaconda+Jupyter+Seaborn),这次需要突出实验报告的完整性。用户可能面临学校作业或企业培训任务,所以实验目的、步骤、结果分析这几个模块必须齐全。ta提到的“示例”暗示需要可直接参考的模板,因此准备加入三个实用场景:空气质量分析、销售数据可视化、社交媒体文本挖掘——覆盖数值型、时间序列型和文本型数据。注意到用户引用了文件操作(f.seek),但当前需求未涉及数据读取的底层操作,所以实验步骤仍用pandas读取CSV的常规方法。可视化工具组合采用matplotlib+seaborn+wordcloud的轻量方案,避免引用ta环境里可能没有的PySpark或Hadoop。最后生成的问题特别补充了“环境配置问题”,因为新手在LinuxPython环境最容易卡住,而引用[3]恰好提到Ubuntu版本和Python3.5,所以推荐教程要标注兼容性。</think> 以下是一个在**Linux系统(Ubuntu)**下使用**Python进行数据分析与可视化**的实验报告示例,结合引用内容并结构化呈现: --- ### **实验报告示例:Linux环境Python数据分析与可视化** **环境配置**(参考引用[3]) - **系统**:Ubuntu 22.04 LTS - **Python**:3.10 - **工具库**:Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn - **开发环境**:Jupyter Notebook(通过Anaconda安装) --- ### **实验流程** #### **1. 数据准备**(引用[1]) - **数据源**:使用Seaborn内置数据集(如`iris`)。 - **数据清洗**:处理缺失值、重复项。 ```python import seaborn as sns data = sns.load_dataset('iris') data.drop_duplicates(inplace=True) ``` #### **2. 数据分析**(引用[2][4]) - **计算统计量**(中位数、四分位数等): ```python stats = data.groupby('species')['sepal_length'].describe() ``` - **特征工程**(引用[2]):标准化数值列。 #### **3. 数据可视化** - **箱线图**(展示分布与异常值,引用[1]): ```python sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data) plt.title('鸢尾花萼片长度分布') plt.show() ``` - **直方图与散点图**(引用[2]): ```python plt.hist(data['sepal_length'], bins=20, alpha=0.7) # 直方图 sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length', hue='species', data=data) # 散点图 ``` #### **4. 结果分析** - 通过箱线图发现`setosa`物种的萼片长度分布最集中(无异常值)。 - 散点图显示`virginica`的花瓣与萼片长度呈强正相关。 --- ### **完整代码示例** ```python # 环境配置:Ubuntu + Anaconda import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd # 数据加载与清洗 data = sns.load_dataset('iris') data.dropna(inplace=True) # 统计分析 stats = data.groupby('species').describe() # 可视化 plt.figure(figsize=(
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