在 Linux 下安裝基於 Python 的機器學習編程環境

試用了一下 EPD 的Canopy，感覺不錯。Anaconda由於不知名的原因，在我的筆記本上裝成功了，但是沒有運行起來，可能是QT的原因吧。Anyway，到現在，我都不推薦了。還是堅持原來的方法，因為安裝套裝之後，安裝額外的包會更麻煩。比如Canopy，雖然學術許可不要錢，而且包括了EPD提供的所有的包，但是還是有其他的包不在EPD的庫裡面，而且EPD庫中的有些包不夠新，用起來都存在問題。

折騰後的推薦：自己動手裝，然後用 PyCharm 做編輯器。

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經肖楠的提示，可以安裝Anaconda。之前在 Windows 上試過這個東西，不過由於先入為主的原因，一直在 Windows 上都在用pythonxy，嘗試過 Anaconda，不過由於在 Windwos 裡面的界面實在醜陋，就算了。而且擔心是否能升級 package 等問題，不過看了Anaconda 的文檔之後，這些疑慮都打消了，就不用使用下面這樣費勁的方式了。

推薦Anaconda。

P.S. 昨天看兩個研究生在那折騰，看到程序編譯的過程，自己把 package 安裝成功，的確不錯。各有利弊吧，自己按需選擇就好。我覺得第一次，自己從頭安裝一遍，對自己有好處，之後就沒必要費事了，用套裝就好。

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今天恰好讓碩士生在 Linux 下跑一下 LDA 的源程序，就想著倒不如直接安裝編程環境，讓他們往 Linux 方向過渡。中間遇到了不少困難，在這記錄一下。

Linux 發行版是基於 Ubuntu12.04 LTS 的 Elementary OS - Luna，為什麼呢？因為漂亮！而且沒有了 Ubuntu 現在用的那套非常不好看，而且死佔資源且難用的桌面環境！同時基於 Ubuntu，還保留了易用的特性。

1. 源和 Python package 的問題。由於學校支持 IPv6，所以可以用支持 IPv6的源，速度非常快。但是由於有些 Python package 沒有進入到 Ubuntu 的軟體倉庫中，另外，Ubuntu 軟體倉庫中的版本都比較低。在 Ubuntu 上我也不知道有沒有和 homebrew 一樣好用的東西（剛才查了一下，有linuxbrew，以後可以試一下）。所以源最好設置成能同時支持 IPv4和 IPv6的源，如果不行的話，就設置成只支持 IPv6的源就好了，因為用 IPv4僅僅是用來安裝 Python 的包，不用到軟體倉庫中的內容。當然，如果你的環境不像我學校上網這麼費勁，也不用扯這些了。
2. build-essential。這個是用來編譯 Python 包的，因為 Python 是用 C 寫的嘛，所以會用到 build essential 中的 g++編譯器。（寫到這裡，真的要吐槽一下，現在國內的本科計算機教育教 Linux 的太少了！全被微軟慣壞了！）
3. Python。一定要裝 Python2，而不是3，因為現在還有些包不支持3呢，犯不著跟自己較勁。Linux 發行版都默認帶 Python 的，所以也不用自己裝一遍了。但是，這裡最好建議裝 Python-dev，因為裝 scipy 的時候好像是用到了。因為Python 和 Python-dev 就在軟體倉庫裡面，裝一下很方便。至於2.7.x 的版本問題，甚至2.x 的問題，我覺得都不是大問題，因為現在基本上都是2.7起跳了，第三位的版本差別不影響什麼。
4. setuptool。也就是 pip，這個在軟體倉庫裡面直接 sudo apt-get 就好了。
5. virtualenv 和 virtualenvwrapper。誰用誰知道！！！而且像 Linux 和 Mac 這種 Python 直接集成在系統中的情況，萬一保不齊哪天你把 Python 搞壞了，弄不好就要重裝系統。virtualenv 可以獨立出一個個獨立封閉的開發環境，virtualenvwrapper 可以使環境切換更容易些，那就裝吧。不過不建議裝軟體倉庫中的版本，比較老。直接用 pip 裝。
6. 准本工作。在安裝 numpy 和 scipy 之前，用 sudo apt-get build-dep python-numpy, python-scipy, matplotlib 把這些需要安裝的包的依賴先裝好，要不然後續用 pip 安裝的時候可能會因為許可權和依賴問題編譯不成功。
7. 三件套！pip install -U numpy; pip install -U scipy; pip install -U matplotlib。這樣可以從以前軟體倉庫中安裝的升級（如果有的話）安裝最新版本。
8. 其他的，比如 nltk 啊，gensim 啊，ipython 啊，都可以用 pip 直接安裝了.

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