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Linux安装Anaconda和Jupyter

一、了解Anaconda和Jupyter

引言:Anaconda 是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的 Python 和 R 编程语言环境。Anaconda 的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而 预装了大量常用的 Python 和 R 库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:

  • 数据分析:Pandas、NumPy、SciPy 等。
  • 数据可视化:Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。
  • 机器学习:Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
  • 统计分析:Statsmodels、SciPy 等。
  • 数据处理:SQLAlchemy、Dask 等。

Jupyter 是一个开源的交互式计算平台,广泛用于数据分析、科学计算、机器学习和教育等领域。它支持多种编程语言(尤其是 Python、R 和 Julia),并以 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 两种主要形式呈现。Jupyter 的核心理念是提供一个灵活、交互式的环境,让用户能够编写代码、运行分析、生成可视化图表,并将这些内容整合到一个文档中。Jupyter 的主要组成部分:

  • Jupyter Notebook:Jupyter Notebook 是 Jupyter 最经典的形态,它是一个基于浏览器的交互式环境,允许用户创建和编辑代码、文本、可视化图表、数学公式
  • JupyterLab:JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代界面,提供了一个集成开发环境(IDE),支持多文档、支持交互式控制台、支持文件浏览器、支持插件系统、支持扩展功能
  • JupyterHub:JupyterHub 是一个用于部署和管理 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 的多用户系统。支持企业环境、教育机构、云计算。

二、安装

1. Anaconda安装

Anaconda 官网
Anaconda 安装文件下载地址

# 创建目录
mkdir /bs/AI
# 下载链接
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
# 分配权限
chmod +x *.sh
# 运行脚本(根据提示操作 直到命令行最后出现(base)安装成功)
sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
# 创建新Conda环境,指定Python的版本为 3.9 
conda create -n AI python=3.9
# 激活当前环境
conda activate AI
2. Jupyter安装
# 下载ipykernel (将Python环境注册为Jupyter内核)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ipykernel
# 将创建的(AI)Conda环境中Jupyter Notebook内核注册到Jupyter中
python -m ipykernel install --name AI

# 根据自己需求安装对应包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ notebook
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pandas

3. 安装Jupyter Notebook
# 生成Jupyter Notebook配置文件 配置文件路径:`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 
jupyter notebook --generate-config

# 设置访问密码
jupyter notebook password

# 修改配置文件
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'  # 允许所有IP访问
c.NotebookApp.port = 8888     # 自定义端口(如8888)
c.NotebookApp.open_browser = False  # 禁用自动打开浏览器
c.NotebookApp.allow_remote_access = True  # 允许远程访问
c.NotebookApp.notebook_dir = '/bs/AI'  #设置Notebook启动进入的目录
c.NotebookApp.enable_mathjax = True # 是否用mathjax,它是一种用于数学公式显示的工具
4. 启动Jupyter服务器
# 直接启动(前台运行)
jupyter notebook --no-browser --port=8888
# 后台运行(推荐)
nohup jupyter notebook --allow-root --port=8888 > jupyter.log 2>&1 &
5. 连接
  • DataSpell连接Jupyter服务器

打开DataSpell 在 >> file >> Add Jupyter Connection...>> Connect to Jupyter server using URL 输入连接地址和账号密码即可

  • 本地浏览器中访问
# 输入之前设置的密码即可
http://your_server_ip:8888

http://www.kler.cn/a/577481.html

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