python安装numpy、pandas

本文详细记录了Python2.x环境及其关键科学计算包(如numpy和pandas)的安装步骤,包括从源码编译Python、安装pip、离线安装numpy和pandas等过程。
需求:每次初始化环境都需要安装,浪费一天时间,今天把过程记录下来,以便未来需要安装的可能性

1.Python 2.x 安装
wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.14/Python-2.7.xxx.tgz
tar zxvf Python-2.7.xxx.tgz

2.编译Python 2.x
./configure --enable-optimizations
make && make install

3.安装pip
当然也有网络问题,可以直接在离线环境中https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py下载这个文件,上传。
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

安装部署pip
python get-pip.py
4.安装numpy
pip install numpy

5.安装pandas
这里在线安装失败,可以离线安装。下载tar.gz文件如下:

1)解压缩:
tar -zxvf pandas-0.16.2.tar.gz

2)进入解压后的文件夹:
cd pandas-0.16.2

3)安装pandas:
python setup.py install

这里基本就安装了numpy和 
pandas

好的!以下是关于如何在Python安装常用库 `numpy`、`pandas`、`seaborn`、`matplotlib`、`scikit-learn`、`flask` 和 `tensorflow` 的详细说明以及它们的功能简介: ### 安装步骤 为了安装这些库,你需要确保已经正确配置了 Python 环境,并且需要使用包管理工具如 pip 或 conda。 #### 使用 Pip 安装 ```bash pip install numpy pandas seaborn matplotlib scikit-learn flask tensorflow joblib ``` 如果遇到权限问题可以尝试加上 `--user` 参数: ```bash pip install --user numpy pandas seaborn matplotlib scikit-learn flask tensorflow joblib ``` 对于 TensorFlow,在某些系统上可能会因为硬件兼容性导致版本冲突(例如 GPU 支持),所以建议先查看官方文档选择适合的版本后再运行安装命令。 #### 使用 Conda 安装 (推荐用于 Anaconda 用户) 如果你正在使用Anaconda,则通过Conda进行安装会更稳定一些: ```bash conda install numpy pandas seaborn matplotlib scikit-learn flask joblib # 对于TensorFlow, 可能需要单独指定频道或其他依赖项 conda install -c anaconda tensorflow ``` --- ### 各库功能概述 1. **NumPy**: 提供高性能数值计算能力的核心库。它支持大型数组与矩阵操作,同时提供大量的数学函数。 2. **Pandas**: 主要用于数据分析任务的数据处理工具集。提供了DataFrame结构来方便地加载、清洗及分析表格型数据。 3. **Seaborn & Matplotlib**: - Seaborn 基于Matplotlib构建而成,旨在简化统计图表生成过程。 - 而Matplotlib本身则是绘制二维图形的基础绘图框架。 4. **Scikit-Learn**: 最流行的机器学习库之一,内置了许多算法模型包括回归分类聚类降维等预处理方法评估指标等功能模块。 5. **Flask**: 微型Web应用开发框架,简单易用,非常适合快速搭建API服务或者小型网站项目。 6. **TensorFlow/Keras**: 深度学习领域的主流深度学习平台之一,支持从研究到生产部署整个流程;Keras作为高级接口被集成进去了,默认也是首选入门级选项。 7. **Joblib**: 尤其适用于保存复杂对象比如训练完后的ML/DL model文件时非常有用的一个序列化/反序列化的实用程序替代品pickle. --- 以上就是这几个重要Python科学计算生态系统的组成部分及其基本用途啦!
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