【摘要】 介绍Ubuntu 18.04环境下Python3常用科学计算和数据分析包(numpy, scipy, matplotlib, sklearn, pandas)的安装，以及Jupyter Notebook的安装和使用
1. 基础环境
2vCPUs | 4GB | kc1.large.2
Ubuntu 18.04 64bit with ARM
确保已经安装了gcc, cmake
2. Python 3.x验证
Ubuntu 18.04已经自带了Python 3.x版本，可通过运行：
python3 --version
来查看其对应的版本号，默认情况下是3.6.8版本。
请注意如果运行
python --version
，将会得到2.x版本。因此应使用python3命令来运行python程序
3. 安装及配置pip3
sudo apt-get install python3-pip
在当前用户目录下，配置pip3的安装源为华为云安装源
1 cd ~ 2 mkdir .pip 3 cd .pip 4 vi pip.conf
在文件中输入：
1 [global] 2 index-url = http://mirrors.myhuaweicloud.com/pypi/web/simple 3 format = columns 4 [install] 5 trusted-host=mirrors.myhuaweicloud.com
4. 安装numpy
sudo pip3 install numpy5. 安装matplotlib
(1) 安装freetype2库
1 wget https://download-mirror.savannah.gnu.org/releases/freetype/freetype-2.10.0.tar.gz 2 tar -zxvf freetype-2.10.0.tar.gz 3 ./configure 4 make 5 sudo make install
到/usr/local/include目录(freetype的默认安装路径)下，把freetype2目录内所有文件和文件夹拷贝到/usr/local/include下：
1 cd /usr/local/include 2 sudo cp -r freetype2/* ./
(2)安装libpng库：
sudo apt-get install libpng-dev
(3)安装matplotlib
sudo pip3 install matplotlib
6. 安装scipy
1 sudo apt-get install liblapack-dev 2 sudo apt-get install gfortran 3 sudo pip3 install scipy
7. 安装sklearn
sudo apt-get isntall cython
sudo pip3 install sklearn
8. 安装pandas
sudo pip3 install pandas
9. 安装和配置jupyter
(1)安装jupyter
sudo apt-get install jupyter
注意到编辑本文时为止，似乎无法通过pip3 install jupyter来安装，只能使用apt-get install
(2)生成默认配置文件
cd ~/
jupyter notebook --generate-config
这将自动创建~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py配置文件
(3)在配置文件中添加下列内容
c.NotebookApp.ip='0.0.0.0' # 允许绑定到服务器所有可用IP地址(包括弹性公网IP地址)
c.NotebookApp.open_browser=False # 不尝试打开服务器上的浏览器
c.NotebookApp.port=8888 # 默认的端口号是8888，可根据情况修改
(4)配置云服务器的安全组，允许8888端口开放
(5)启动jupyter网站
jupyter notebook
如果是root身份登录，则应运行：
jupyter notebook --allow-root
(6)从客户端访问jupyter网站
打开客户都安浏览器，输入：http://弹性公网IP地址:8888/?token=......
其中，token后面按照上一步中显示的字符串输入
此时可以看到jupyter notebook的界面
10. 在jupyter中运行代码
(1)新建一个Python3笔记本页面，输入下列内容：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()
(2)运行并观察结果
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