《Bayesian Analysis with Python》项目安装与配置指南

《Bayesian Analysis with Python》项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

本项目是基于Python的贝叶斯分析开源项目，主要包含《Bayesian Analysis with Python》一书中所有的代码实例。该项目旨在帮助具有一定Python基础但缺乏统计知识背景的用户入门贝叶斯数据分析和概率编程。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyMC3：一个用于概率编程的Python库，允许用户使用Python代码定义概率模型并对其进行采样。
• ArviZ：一个用于探索和可视化的概率模型的Python库，与PyMC3紧密集成。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保系统中已安装Python，推荐使用Anaconda发行版，因为Anaconda预装了许多科学计算所需的库。
• 安装Git，以便能够克隆项目代码。

安装步骤

步骤1：安装Anaconda

访问Anaconda的官方网站下载并安装Anaconda：Anaconda下载地址。

步骤2：创建新的环境并安装依赖

打开Anaconda Prompt或终端，创建一个新的环境并安装所需的依赖。

# 创建新环境
conda create -n bap_env python=3.6

# 激活环境
conda activate bap_env

# 安装PyMC3
conda install -c conda-forge pymc3

# 安装ArviZ
pip install arviz

步骤3：克隆项目代码

在激活的环境中，使用Git克隆项目代码。

git clone https://github.com/aloctavodia/BAP.git

步骤4：安装项目环境

在项目目录中，使用bap.yml文件安装所有项目依赖。

conda env create -f BAP/bap.yml

步骤5：开始使用

安装完所有依赖后，您可以开始浏览和运行项目中的代码实例。

# 激活环境
conda activate bap_env

# 进入项目目录
cd BAP

# 运行Jupyter Notebook
jupyter notebook

按照以上步骤操作，您应该能够成功安装并配置《Bayesian Analysis with Python》项目，并开始使用其中的资源进行学习和开发。

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