centos7 和ubuntu下搭建 jupyter notebook,配置R环境

 

安装jupyter

pip3 install jupyter

剩下的配置参考下面：

 

如果需要搭建机器学习的环境的话可以使用anaconda安装jupyter notebook：

 

下载anaconda，这是一个包含很多常用科学计算的包，不用自己再重新安装了

在目录下

sh xx.sh

剩下的就简单了，同意协议等

然后就安装好了，如果输入conda 提示报错的话可以：

source /root/.bashrc

使写入环境变量的文件生效

如果是在服务器上搭建的话要重新配置一下，允许远程访问，设置访问密码

首先生成配置文件

yum install vim

jupyter notebook --generate-config # 生成配置文件

sudo vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py #进入配置文件

在配置文件是python文件，在最后添加如下内容：

import os
from IPython.lib import passwd
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.port = 8888 #远程访问端口
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = passwd("密码")
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/jupyternotebook' #设置工作目录

 

确保8888这个端口可以访问

 

/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 8888 -j ACCEPT

然后输入

jupyter notebook --allow-root

或者把启动文件写入脚本中或者直接输入下面的这行，后台运行

jupyter notebook >/dev/null 2>&1 &

配置R环境

conda install r r-essentials

如果是通过anaconda安装的话就到此结束了：

安装matplotlib模块

 

pip3 install matplotlib

使用时使用在cell中要先输入

 

 

%matplotlib inline

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-10, 11)
y = x**2

plt.plot(x, y)
plt.show()

 

 

 

 

 

 

from numpy.random import beta
import matplotlib.pyplot as plt


plt.style.use('bmh')


def plot_beta_hist(ax, a, b):
    ax.hist(beta(a, b, size=10000), histtype="stepfilled",
            bins=25, alpha=0.8, normed=True)


fig, ax = plt.subplots()
plot_beta_hist(ax, 10, 10)
plot_beta_hist(ax, 4, 12)
plot_beta_hist(ax, 50, 12)
plot_beta_hist(ax, 6, 55)
ax.set_title("'bmh' style sheet")

plt.show()

 

 

 

 

 

import random

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.viridis)

plt.show()

 

 

安装tensorflow模块

 

 

 

pip3 install protobuf
pip3 install tensorflow