Anaconda to rozbudowany pakiet oprogramowania, często wybierany w kontekście uczenia maszynowego, analizy danych oraz jako zintegrowane środowisko programistyczne. Co istotne, jej możliwości wykraczają poza sam język Python.
Oferuje ona wsparcie dla wielu bibliotek o otwartym kodzie źródłowym, takich jak TensorFlow, PyTorch, SciPy czy scikit-learn. Te narzędzia są kluczowe w dziedzinach analizy danych i uczenia maszynowego.
Przyjrzyjmy się bliżej niektórym z narzędzi open source, które są częścią ekosystemu Anacondy i które mają szerokie zastosowanie w obliczeniach naukowych:
- OpenCV – To biblioteka poświęcona wizji komputerowej i uczeniu maszynowemu. Jest dostępna dla języków C++, Java i Python, działając na wszystkich popularnych systemach operacyjnych.
- TensorFlow – To wszechstronna platforma do uczenia maszynowego, umożliwiająca trenowanie modeli ML. Posiada interfejsy API dla języków takich jak Java, C++, JavaScript i Python.
- Bokeh – Biblioteka do wizualizacji danych w przeglądarkach internetowych, oferująca narzędzia i widżety ułatwiające prezentację danych.
- Spyder – Zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) wchodzące w skład Anacondy, które zapewnia kompleksowe narzędzia dla analityków danych i specjalistów od uczenia maszynowego.
- Conda – Menadżer pakietów, który umożliwia zarządzanie i instalowanie pakietów dla różnych języków programowania, w tym Python, R i Julia. Alternatywą dla condy, w przypadku Pythona instalowanego osobno, jest pip, który pobiera pakiety z PyPI – analogicznie jak npm dla JavaScript.
Zastosowania Anacondy
Szerokie możliwości Anacondy wynikają z jej obsługi różnorodnych pakietów, które znajdują zastosowanie w wielu obszarach:
Przetwarzanie obrazów
Dzięki wsparciu dla bibliotek, takich jak OpenCV i scikit-image, Anaconda jest wydajnym narzędziem w projektach przetwarzania obrazów i wizji komputerowej. Te biblioteki pozwalają na operowanie na obrazach, ich analizę, obróbkę, czyszczenie i naprawianie.
Analiza danych
Rozbudowany ekosystem bibliotek i narzędzi Anacondy jest wykorzystywany do manipulacji danymi, ich przygotowywania i wyciągania z nich istotnych wniosków.
Biblioteki takie jak Pandas i NumPy umożliwiają analitykom danych efektywne analizowanie, czyszczenie i transformowanie danych w uporządkowany sposób.
Wizualizacja danych
Holoviz, projekt wchodzący w skład Anacondy, oferuje narzędzia do wizualizacji danych oparte na Pythonie. Zawiera on takie pakiety jak Panel, hvPlot i Datashader, które zwiększają efektywność i precyzję wizualizacji.
Wizualizacja danych pomaga w jasnym przedstawianiu idei i koncepcji za pomocą danych. Skuteczne wizualizacje usprawniają proces decyzyjny, pokazując istotne wzorce w danych.
Uczenie maszynowe
Anaconda udostępnia biblioteki TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, które są wykorzystywane w projektach uczenia maszynowego.
Przetwarzanie języka naturalnego
Dla specjalistów NLP, Anaconda stwarza środowisko do testowania różnych algorytmów i podejść. Obsługiwane biblioteki NLP to NLTK, gensim i spaCy.
Podsumowując, Anaconda to dystrybucja, która gromadzi narzędzia i biblioteki niezbędne w analizie danych i uczeniu maszynowym.
Teraz przejdźmy do procesu instalacji Anacondy.
Instalacja Anacondy
Wymagania wstępne
Minimum 5 GB wolnej przestrzeni dyskowej.
Instalacja Anacondy sprowadza się do pobrania instalatora (który jest skryptem bash), weryfikacji jego sumy kontrolnej i uruchomienia.
#1. Pobieranie skryptu
Instalator można pobrać z oficjalnej strony Anacondy. Jeśli potrzebna jest starsza wersja, można użyć polecenia „curl”. Skrypty bash dla wszystkich wydań Anacondy są dostępne tutaj.
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
#2. Weryfikacja sumy kontrolnej SHA256
Po pobraniu skryptu konieczna jest weryfikacja jego sumy kontrolnej z wartością podaną na stronie. Jest to ważny krok, który pozwala upewnić się, że plik nie został zmodyfikowany i uniknąć potencjalnego uruchomienia złośliwego kodu.
Aby to zrobić, potrzebna jest nazwa pliku skryptu. Można ją uzyskać za pomocą polecenia ls.
Sumę kontrolną uzyskujemy, używając:
sha256sum your_bash_script_filename
Sprawdź, czy uzyskana suma kontrolna zgadza się z tą podaną na stronie Anacondy dla konkretnej wersji instalacji. Jeśli tak, można przejść dalej!
#3. Uruchomienie skryptu bash
Skrypt bash uruchamiamy za pomocą polecenia:
bash bash_script_name.sh
Następnie trzeba zaakceptować warunki licencji. Wpisz „tak”, aby kontynuować. Potem zostaniesz poproszony o weryfikację lokalizacji instalacji.
Instalacja zostanie rozpoczęta. Po jej zakończeniu pojawi się komunikat o konieczności inicjalizacji Anacondy za pomocą polecenia conda init. Wpisz „tak”, jeśli chcesz to zrobić.
#4. Aktywacja Anacondy
Aby aktywować Anacondę później, można użyć:
source <conda installation path>/bin/activate
Następnie uruchom conda init. Po tym kroku należy ponownie uruchomić terminal.
#5. Dodawanie ścieżki do instalacji Anacondy
Jeśli conda nie została zainicjowana podczas instalacji, dodaj ścieżkę do instalacji ręcznie, dopisując w pliku ~/.bashrc następujący wiersz, zastępując <ścieżkę instalacji anacondy> rzeczywistą ścieżką:
export PATH=<anaconda installation path>/bin:$PATH
To wszystko. Anaconda została poprawnie zainstalowana na Ubuntu! Można to zweryfikować w następujący sposób.
#6. Weryfikacja instalacji
Po ponownym uruchomieniu terminala wpisz conda list. Wyświetli ona listę wszystkich aktualnie zainstalowanych pakietów.
conda list
Można też sprawdzić wersję Pythona zainstalowaną przez Anacondę:
python --version
Konfigurowanie środowisk
Środowiska w Anacondzie to praktyczny sposób na izolowanie różnych instalacji Pythona i pakietów specyficznych dla danego projektu. Każde środowisko działa jak oddzielny kontener z własną wersją Pythona i zestawem bibliotek.
#1. Tworzenie środowisk
Po pierwszym uruchomieniu Anacondy jesteś w środowisku bazowym, oznaczonym (base) przed ścieżką terminala.
Aby utworzyć nowe środowisko, użyj:
conda create --name <<env_name>>
gdzie <<env_name>> to nazwa nowego środowiska. W trakcie tworzenia zobaczymy:
Aby używać konkretnego środowiska, wpisz: conda activate <<env_name>>, gdzie <<env_name>> to nazwa środowiska.
Nazwa aktywnego środowiska powinna pojawić się przed ścieżką terminala.
#2. Tworzenie środowisk z pakietami
Podczas tworzenia środowiska można od razu określić wersję Pythona, która ma być w nim używana:
conda create --name <<env_name>> python=<<python_version>>
Aby użyć najnowszej wersji, wystarczy:
conda create --name <<env_name>> python
#3. Lista wszystkich środowisk
Aby wyświetlić listę wszystkich dostępnych środowisk, użyj polecenia:
conda env list
Podsumowanie
Anaconda to przydatne narzędzie w obliczeniach naukowych, oferujące zarządzanie środowiskiem, gotowe do użycia pakiety oraz przyjazny dla programistów ekosystem.
Ułatwia analitykom i badaczom skupienie się na analizie danych i badaniach, zdejmując z nich ciężar technicznych aspektów oprogramowania.
Myślisz o karierze w analizie danych lub uczeniu maszynowym? Poniżej znajdziesz zasoby, które pomogą Ci rozpocząć przygodę z tymi dziedzinami.