《Python 贝叶斯分析》项目教程

《Python 贝叶斯分析》项目教程

BAP Bayesian Analysis with Python (Second Edition) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bap3/BAP

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于 Python 的贝叶斯分析开源项目，包含了《Bayesian Analysis with Python》一书中的所有代码。项目目录结构如下：

aloctavodia/BAP
├── code                 # 本书所有章节的 Jupyter 笔记本文件
│   ├── code_3_11        # 适应 PyMC 3.11 版本的代码
│   ├── code_5           # 适应 PyMC 版本大于 5 的代码
│   ├── exercises        # 练习题的代码
│   ├── extras           # 额外的示例和材料
│   └── first_edition    # 第一版的代码
├── first_edition        # 第一版的资料
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── Cover.png            # 封面图片
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── bap.yml              # Anaconda 环境配置文件
├── errata_first_printing.md # 第一版校对错误
├── errata_first_printing.pdf # 第一版校对错误（PDF格式）
├── errata_second_printing.md # 第二版校对错误
└── errata_second_printing.pdf # 第二版校对错误（PDF格式）

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Jupyter Notebook 文件进行。用户需要根据自己的需求选择 code 目录下的合适版本（code_3_11 或 code_5）的笔记本文件进行学习和使用。

例如，如果用户希望使用 PyMC 3.11 版本的代码，则应该进入 code/code_3_11 目录，并打开相应的 .ipynb 文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目提供了一个 Anaconda 环境配置文件 bap.yml，该文件包含了本书编写时所使用的 Python 版本和所有依赖库。用户可以通过以下命令创建一个 Anaconda 环境，并安装所需的库：

conda env create -f bap.yml

在创建完环境后，用户可以激活该环境并开始工作：

conda activate bap_env

其中 bap_env 是根据 bap.yml 文件创建的环境名称，用户可以根据自己的喜好更改环境名称。通过使用这个环境，用户可以确保所有的依赖库版本与书中使用的版本一致，从而避免因版本差异带来的问题。

BAP Bayesian Analysis with Python (Second Edition) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bap3/BAP