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分类: LINUX

2017-02-05 13:39:40

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:

        

点击(此处)折叠或打开

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as pltshow 
  3.     
  4. X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
  5. Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
  6. x, y = np.meshgrid(X, Y)
  7. f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225
  8. fig = pltshow.figure()
  9. cs = pltshow.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')
  10. 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

建议安装方式为源码安装,所以我们到github下载源码:https://github.com/muricoca/crab
  ~/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

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