Linux安装Anaconda和Jupyter

一、了解Anaconda和Jupyter

引言：Anaconda 是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的 Python 和 R 编程语言环境。Anaconda 的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程，提供一个易于安装和管理的环境。而 预装了大量常用的 Python 和 R 库，这些库涵盖了数据科学的各个方面，包括：

• 数据分析：Pandas、NumPy、SciPy 等。
• 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。
• 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
• 统计分析：Statsmodels、SciPy 等。
• 数据处理：SQLAlchemy、Dask 等。

Jupyter 是一个开源的交互式计算平台，广泛用于数据分析、科学计算、机器学习和教育等领域。它支持多种编程语言（尤其是 Python、R 和 Julia），并以 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 两种主要形式呈现。Jupyter 的核心理念是提供一个灵活、交互式的环境，让用户能够编写代码、运行分析、生成可视化图表，并将这些内容整合到一个文档中。Jupyter 的主要组成部分：

• Jupyter Notebook：Jupyter Notebook 是 Jupyter 最经典的形态，它是一个基于浏览器的交互式环境，允许用户创建和编辑代码、文本、可视化图表、数学公式
• JupyterLab：JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代界面，提供了一个集成开发环境（IDE），支持多文档、支持交互式控制台、支持文件浏览器、支持插件系统、支持扩展功能
• JupyterHub：JupyterHub 是一个用于部署和管理 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 的多用户系统。支持企业环境、教育机构、云计算。

二、安装

1. Anaconda安装

Anaconda 官网
Anaconda 安装文件下载地址

# 创建目录
mkdir /bs/AI
# 下载链接
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
# 分配权限
chmod +x *.sh
# 运行脚本(根据提示操作 直到命令行最后出现（base）安装成功)
sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
# 创建新Conda环境，指定Python的版本为 3.9 
conda create -n AI python=3.9
# 激活当前环境
conda activate AI

2. Jupyter安装

# 下载ipykernel （将Python环境注册为Jupyter内核）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ipykernel
# 将创建的（AI）Conda环境中Jupyter Notebook内核注册到Jupyter中
python -m ipykernel install --name AI

# 根据自己需求安装对应包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ notebook
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pandas

3. 安装Jupyter Notebook

# 生成Jupyter Notebook配置文件 配置文件路径：`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 
jupyter notebook --generate-config

# 设置访问密码
jupyter notebook password

# 修改配置文件
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'  # 允许所有IP访问
c.NotebookApp.port = 8888     # 自定义端口（如8888）
c.NotebookApp.open_browser = False  # 禁用自动打开浏览器
c.NotebookApp.allow_remote_access = True  # 允许远程访问
c.NotebookApp.notebook_dir = '/bs/AI'  #设置Notebook启动进入的目录
c.NotebookApp.enable_mathjax = True # 是否用mathjax，它是一种用于数学公式显示的工具

4. 启动Jupyter服务器

# 直接启动（前台运行）
jupyter notebook --no-browser --port=8888
# 后台运行（推荐）
nohup jupyter notebook --allow-root --port=8888 > jupyter.log 2>&1 &

5. 连接

• DataSpell连接Jupyter服务器

打开DataSpell 在 >> file >> Add Jupyter Connection...>> Connect to Jupyter server using URL 输入连接地址和账号密码即可

• 本地浏览器中访问

# 输入之前设置的密码即可
http://your_server_ip:8888