ubuntu14.04下python2.7搭建Crab推荐系统环境

本文操作过程参考:  http://blog.csdn.net/libaqiangdeliba/article/details/45765699

1)环境情况:

   操作系统: ~$ cat /proc/version
    Linux version 4.4.0-53-generic (buildd@lgw01-18) (gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) ) #74~14.04.1-Ubuntu SMP Fri Dec 2 03:43:31 UTC 2016
   python: python
    Python 2.7.6 (default, Oct ***) 
    [GCC 4.8.4] on linux2

2)搭建过程如下:

   A)在安装crab前需要安装numpy，SciPy，setuptools，scikits.learn，python development headers和C++编译器。ubuntu系统下用root权限执行：

       ~# sudo apt-get install python-dev python-numpy python-numpy-dev python-setuptools python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++

   B)安装matplotlib图形库

     ~# sudo apt-get install python-matplotlib
       安装完成后,测试以上的库安装是否成功,使用如下代码:

        

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltshow

X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
x, y = np.meshgrid(X, Y)
f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225
fig = pltshow.figure()
cs = pltshow.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')
pltshow.show()

        显示如下图片表示成功:
             

  C) 通过使用PIP安装机器学习库scikits.learn最新的稳定版

~# pip install -U scikit-learn
使用python交互环境测试安装成功与否(没有出现报错,表示安装成功; 若报错,则需要从新安装):
~# python
Python 2.7.6 (default, Oct ***) 
[GCC 4.8.4] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sklearn
>>> quit()

D) 安装nose 单元测试库

~# sudo easy_install nose

使用测试如下代码进行测试:
import nose
result = nose.run
print result()
返回True或False，意味着安装完成.

  E) 安装推荐系统crab库

建议安装方式为源码安装,所以我们到github下载源码: 　　~/crab-master$ sudo python setup.py install
使用python进行测试,显示如下表示成功. 　　
     ~/crab-master$ python -c "import scikits.crab as scc; scc.test()"   　　
      Running unit tests and doctests for scikits.crab
　　NumPy version 1.8.2
　　NumPy is installed in /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy
　　Python version 2.7.6 (default, Oct ***) [GCC 4.8.4]
　　nose version 1.3.7
　　----------------------------------------------------------------------
　　Ran 0 tests in 0.000s
　　OK