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移动端

2.2.2 Mac下的安装

《精通数据科学:从线性回归到深度学习》第2章Python安装指南与简介:告别空谈,本章介绍数据科学中最常用的IT工具:Python以及相关第三方库。本节为大家介绍Mac下的安装。

作者:唐亘来源:人民邮电出版社|2018-05-24 09:17

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2.2.2 Mac下的安装

如上面Windows下的安装指南所示,可以选择安装第三方发行版Anaconda。具体的安装步骤这里就不展开了。请读者参考Windows下的说明和随书配套的代码。

如同Anaconda的Windows版本,Anaconda的Mac版本并不包含深度学习库TensorFlow,需要使用pip(Python软件包管理系统)来安装它。虽然使用pip需要用到命令行,但操作起来十分简单,甚至比安装Anaconda更容易。而且pip的应用更广泛,所以建议读者从一开始就尝试用pip来安装所需要的库。下面介绍不使用Anaconda的安装方法。

从Mac OS X 10.2版本开始,Mac预装了Python。如果是以学习为目的,可以选择直接使用预装版本的Python;如果是以开发为目的,预装的Python在安装第三方库时容易遇到问题,需要重新安装最新版本的Python。这里推荐读者重新安装Python。

1.安装最新版本的Python

(1)打开“应用程序”→“实用工具”→“终端”,如图2-9所示。

(2)安装Mac OS缺失软件包管理器Homebrew。

程序清单2-4 在Mac上安装Python

  1. 1    |  [localhost:~] you$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL   
  2. https://raw.githubusercon tent.com/Homebrew/install/master/install)"  
  3. 2    |  [需要输入你的电脑密码]  
  4. 3    |  [localhost:~] you$ brew --version  
  5. 4    |  [Homebrew的版本信息] 

(3)安装最新版本的Python 2。

程序清单2-4 在Mac上安装Python

  1. 5    |  [下面的命令将同时安装最新版本的Python2和pip]  
  2.  6    |  [localhost:~] you$ brew install python  
  3.  7    |  [同时按下Command和N打开一个新的终端窗口]  
  4.  8    |  [localhost:~] you$ python  
  5.  9    |  Python 2.7.13 (default, Jul 30 2016, 23:25:09)  
  6. 10    |  [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin  
  7. 11    |  Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.  
  8. 12    |  >>> [同时按下 Control和D退出Python返回终端]  
  9. 13    |  [localhost:~] you$ pip --version  
  10. 14    |  [pip版本以及安装地址] 

2.如果需要,单独安装pip

(1)打开“终端”。

(2)输入并执行如下命令。

程序清单2-5 在Mac上安装pip

  1. 1    |  [localhost:~] you$ sudo easy_install pip  
  2. 2    |  [需要输入你的电脑密码]  
  3. 3    |  [localhost:~] you$ pip --version  
  4. 4    |  [pip版本以及安装地址] 

3.安装需要的库

如果使用Mac预装的Python,可能会遇到报错。

(1)打开“终端”,安装NumPy。

程序清单2-6 在Mac上安装Python库

  1. 1    |  [localhost:~] you$ pip install numpy  
  2. 2    |  [如果你在安装过程中遇到权限问题,使用下面的命令安装]  
  3. 3    |  [localhost:~] you$ sudo -H pip install numpy  
  4. 4    |  [你可以指定NumPy安装的版本,比如下面的命令安装1.11.0版本的NumPy]  
  5. 5    |  [localhost:~] you$ pip install numpy==1.11.0  
  6. 6    |  [你还可以使用如下命令更新NumPy到最新的版本]  
  7. 7    |  [localhost:~] you$ pip install --upgrade numpy 

(2)安装SciPy、pandas、Matplotlib和scikit-learn。

程序清单2-6 在Mac上安装Python库

  1. 8    |  [localhost:~] you$ pip install pandas  
  2.  9    |  [localhost:~] you$ pip install matplotlib  
  3. 10    |  [localhost:~] you$ pip install pandas  
  4. 11    |  [localhost:~] you$ pip install scikit-learn  
  5. 12    |  [如果你遇到权限问题,或者想升级库的版本,请参考第一步Numpy的安装指南] 

(3)安装Statsmodels。

程序清单2-6 在Mac上安装Python库

  1. 13    |  [localhost:~] you$ pip install --upgrade patsy  
  2. 14    |  [localhost:~] you$ pip install statsmodels 

(4)安装TensorFlow。推荐读者安装CPU版本的TensorFlow。

程序清单2-6 在Mac上安装Python库

  1. 15    |  [因为依赖的原理,使用如下命令卸载已安装的Tensorflow]  
  2. 16    |  [localhost:~] you$ sudo pip uninstall tensorflow  
  3. 17    |  [安装CPU计算框架的TensorFlow]  
  4. 18    |  [localhost:~] you$ pip install tensorflow  
  5. 19    |  [或者安装GPU计算框架的TensorFlow]  
  6. 20    |  [localhost:~] you$ pip install tensorflow-gpu 

(5)验证安装是否成功。

程序清单2-6 在Mac上安装Python库

  1. 21    |  [localhost:~] you$ python  
  2. 22    |  >>> import numpy as np  
  3. 23    |  >>> import scipy  
  4. 24    |  >>> import pandas as pd  
  5. 25    |  >>> import sklearn  
  6. 26    |  >>> import matplotlib.pyplot as plt  
  7. 27    |  >>> import statsmodels  
  8. 28    |  >>> import tensorflow as tf  
  9. 29    |  >>> [同时按下 Control和D退出Python返回终端] 

4.安装IPython

IPython是一款基于Python的交互式解释器,能大大提高Python开发的效率。如果读者不理解交互式解释器这个名词,先不用担心,第2.3节将做详细的介绍。安装IPython的步骤如下。

程序清单2-6在 Mac上安装Python库

  1. 30    |  [localhost:~] you$ pip install ipython  
  2. 31    |  [localhost:~] you $ ipython  
  3. 32    |  Python 2.7.13 (default, Jul 30 2016, 23:25:09)  
  4. 33    |  Type "copyright", "credits" or "license" for more information.  
  5. 34    |    
  6. 35    |  IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.  
  7. 36    |  ?         -> Introduction and overview of IPython's features.  
  8. 37    |  %quickref -> Quick reference.  
  9. 38    |  help      -> Python's own help system.  
  10. 39    |  object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.  
  11. 40    |    
  12. 41    |  In [1]: exit  
  13. 42    |  [localhost:~] you$ 


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