centospythonnumpy

㈠ 如何安装python 3中，并设置本地编程环境在CentOS 7

介绍

Python是一种多功能编程语言，可以用于许多不同的编程项目。开发团队于1991年首先发表了一个名叫灵感来源于英国喜剧组织Monty Python的名字，他希望Python能够成为一种有趣的语言。对于初学者和经验丰富的开发人员来说，Python易于设置，并且以相对直接的方式编写，并提供对错误的即时反馈。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。

本教程将指导您在本地CentOS 7机器上安装Python 3，并通过命令行设置编程环境。

先决条件

您将需要一台连接到互联网的非root超级用户帐户的CentOS 7计算机。

第1步 - 准备系统

我们将通过命令行来完成这个安装。如果您的CentOS 7计算机启动了图形用户界面（GUI）桌面，则可以通过菜单访问命令行界面，方法是导航到应用程序，然后导航到实用程序，然后单击终端。如果您需要更多关于终端的指导，请务必阅读文章“Linux终端简介”。

在开始安装之前，让我们确保更新默认的系统应用程序以获得最新版本。

我们将使用开源包管理工具yum，代表Yellowdog Updater Modified。这是一个常用的工具，用于在基于Red Hat的Linux系统（如CentOS）上处理软件包。它可以让你轻松地安装和更新，以及删除您的计算机上的软件包。

我们首先通过运行这个命令来确保yum是最新的：（更新系统是可选执行）

• sudo yum -y update

该-y标志用于警告系统，我们知道我们正在进行更改，防止终端提示我们确认。

接下来，我们将安装yum-utils，这是一个扩展和补充yum的实用程序和插件的集合：（也可以不安装）




• sudo yum -y install yum-utils

最后，我们将安装CentOS开发工具，这些工具用于允许您从源代码构建和编译软件：（也可以不安装）




• sudo yum -y groupinstall development

一旦安装好了，我们的安装就绪了，我们可以继续安装Python 3。

第2步 - 安装和设置Python 3

CentOS源自RHEL（红帽企业Linux），其稳定性是其主要焦点。正因为如此，经过测试和稳定版本的应用程序是最常见的系统和可下载的软件包，所以在CentOS上，你只能找到Python 2。

因为我们想要安装Python 3的最新上游稳定版本，我们需要安装IUS，代表Inline with Upstream Stable。作为一个社区项目，IUS为选择软件的一些更新版本提供了红帽软件包管理器（RPM）软件包。

要安装IUS，先要安装epel-release7包 我们来安装它yum：

sudo yum -y install epel-release-7-11.noarch.rpm





• sudo yum -y install ius-release.rpm

一旦IUS完成安装，我们可以安装最新版本的Python：




• sudo yum -y install python36u

当Python的安装过程完成后，我们可以通过以下python3.6命令检查其安装是否成功：




• python3.6 -V

使用成功安装的Python 3.6版本，我们将收到以下输出：




Output

• Python3.6.1

接下来我们将安装pip，它将管理Python的软件包：




• sudo yum -y install python36u-pip

一个用于Python的工具，我们将使用pip来安装和管理我们可能想在我们的开发项目中使用的编程包。你可以通过键入以下命令来安装Python包




• sudo pip3.6 install package_name

在这里，package_name可以参考任何Python包或者库，比如用于Web开发的Django或者用于科学计算的NumPy。所以如果你想安装NumPy，你可以使用命令来完成pip3.6 install numpy。

最后，我们将需要安装IUS软件包python36u-devel，它为我们提供了Python 3开发所需的库和头文件：




• sudo yum -y install python36u-devel

该VENV模块将用于建立一个虚拟的环境，为我们下一步的发展项目。

第3步 - 建立一个虚拟环境

现在，我们已经安装了Python，并且已经安装好了系统，我们可以继续使用venv创建我们的编程环境。

虚拟环境使您能够在计算机上为Python项目设置一个独立的空间，确保您的每个项目都拥有自己的一组依赖项，不会中断任何其他项目。

建立一个编程环境使我们能够更好地控制我们的Python项目以及如何处理不同版本的包。使用第三方软件包时，这一点尤为重要。

您可以根据需要设置尽可能多的Python编程环境。每个环境基本上都是您的计算机中的一个目录或文件夹，其中包含一些脚本以使其充当环境。

选择你想把你的Python编程环境放入哪个目录，或者创建一个新目录mkdir，如下所示：




• mkdir environments

• cd environments

一旦进入了你想要环境所在的目录，就可以通过运行以下命令来创建一个环境：




• python3.6 -m venv my_env

本质上，这个命令会创建一个新的目录（在本例中称为my_env），其中包含一些我们可以通过ls命令看到的项目：

• bin include lib lib64 pyvenv.cfg



这些文件一起工作，以确保您的项目与本地计算机的更广泛的上下文隔离，以便系统文件和项目文件不会混合。这是版本控制的好习惯，并确保您的每个项目都可以访问它所需的特定软件包。

要使用这个环境，你需要激活它，你可以通过输入以下命令来调用目录中的激活脚本bin：




• source my_env/bin/activate

您的提示现在将以您的环境的名称作为前缀，在这种情况下，它被称为my_env：




这个前缀让我们知道my_env环境当前是活动的，这意味着当我们在这里创建程序时，他们将只使用这个特定环境的设置和包。

注意：在虚拟环境中，您可以使用命令python而不是python3.6，而pip不是pip3.6如果您愿意的话。如果您在环境外使用Python 3，则需要专门使用python3.6和pip3.6命令。


遵循这些步骤之后，即可使用您的虚拟环境。

第4步 - 创建一个简单的程序

现在我们已经建立了虚拟环境，我们来创建一个简单的“Hello，World！”程序。这将确保我们的环境正在工作，并且使我们有机会更熟悉Python，如果我们还没有。

为此，我们将打开一个名为vim的命令行文本编辑器，并创建一个新文件：




• vi hello.py

一旦文本文件在我们的终端窗口打开，我们将不得不键入i进入插入模式，然后我们可以写我们的第一个程序：

• print("Hello, World!")



现在按下ESC退出插入模式。接下来，输入:x然后ENTER保存并退出文件。

我们现在准备好运行我们的程序：




• python hello.py

刚刚创建的hello.py程序应该使终端产生以下输出：




Output

• Hello, World!

要离开环境，只需键入命令，deactivate然后返回到原始目录。

结论

恭喜！此时，您已经在本地CentOS 7机器上安装了Python 3编程环境，并且可以开始一个编码项目！

㈡ centos7 安装好了需要哪些基本的工具

1，centos默认不支持ntfs格式的文件系统，需要安装ntfs-3g软件包，安装后，在电脑上插入U盘或移动硬盘，当可以看到新加入的盘后，需要使用命令将U盘进行挂载。
2，在centos中安装rar软件，centos默认不能解压rar后缀格式的压缩包，但可以解压zip压缩包，所以建议以后在windows中建立压缩文件时，最后生成zip格式的压缩文件，
3，安装djpeg
djpeg是对jpg格式的图像进行读取处理必需的软件，本人需要使用inria实验室提供的sift特征提取工具提取图像的特征，所以必需安装它。
4, 安装numpy
numpy是Python中重要的科学计算基础软件包，本人在使用INIRA发布的Yael软件包中需要使用numpy，安装过程如下，比较麻烦的是包之间的依赖关系

㈢ centos中python的类库文件安装在什么位置

Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。# sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf# 增加一行 ：blacklist nouveausudoapt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau #把官方驱动彻底卸载：sudoapt-get --purge remove nvidia-* #清除之前安装的任何NVIDIA驱动sudo service lightdm stop #进命令行，关闭Xserversudo kill all Xorg然后下载并安装 NVIDIA CUDA驱动包，接着安装安装BLAS、OpenCV、Boost这三个库。BLAS数学库可以是ATLAS, MKL, 或 OpenBLAS，OpenCV要求2.4以上版本，Boost要求1.55版本以上。可选安装Python MATLAB Caffe 库，还有 numpy ， pandas 之类的Python类库。安装MATLAB，以确保mex 在path路径中，这些就够你折腾一个星期了，完事以后就可以编译安装了：cp Makefile.config.example Makefile.config# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)make allmake testmake runtest 哦对了，Caffe 显卡要求：Titan Xs, K80s, GTX 980s, K40s, K20s, Titans, and GTX 770s

㈣ 在centos下关于 numpy,scipy的包在python中import的问题

yum直接安装
sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy
其实官网可以找到

㈤ CentOS6.5中使用pip升级scipy时报错

1、读日志
2、读install文档
3、To install via pip on Mac or Linux, first upgrade pip to the latest version:
python -m pip install --upgrade pip
pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
4、via a Linux package manager
yum install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel
apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

㈥ 怎样在CentOS下安装Python的numpy包和scipy包

sudoyuminstallpython-pip然后就用pip就可以了比如：pipinstallnumpyscipy

㈦ 如何在虚拟机centos7上安装tensorflow1.3

1.安装Centos7
之前尝试升级Centos6.5到Centos7，完成了所有步骤，reboot的时候黑屏了，网上各种方法尝试未果，所以只好在VM上重新安装一个Centos7
Centos7下载官网：https://wiki.centos.org/Download
选择DVD ISO，约4G
在虚拟机上安装Centos7可以参考网络经验里的文章，点这里
安装完成：

果然界面都跟之前的版本不一样，还挺漂亮的~
如果有网络访问不了的问题，可以参考这里设置：http://www.centoscn.com/CentosBug/osbug/2014/0831/3621.html

2.安装Python3
查看当前Python版本信息，命令（python -v），Centos7默认的Python版本是2.7.5

下载Python3：

如果不确定gcc和make是否可用，可以参看这里安装gcc、make和Python3
安装完成后，查看Python版本，我这里有两个Python，一个是Centos自带的2.7，一个是自己安装的3.4

安装pip
yum update -y && yum install -y python python-devel epel-release.noarch python-pip

上图显示pip没有安装成功，接下来采用下面的方法：
yum -y install python-pip

完成后记得清除缓存：yum clean all

若提示pip要更新到8.1版本，则根据命令提示更新即可，（pip install --upgrade pip）

3.安装TensorFlow
【更新：感谢@livc95的解惑，因为这里用的是pip，使得实际安装的TF是在python2.7上】

4.TensorFlow测试
Python2.7

【
若import tensorflow部分提示出错：
ImportError:numpy.core.multiarray failed to import
或
RuntimeError: mole compiled against API version 9 but this version of numpy is 7
即版本不匹配，检查是否有两个版本的numpy，而在tensorflow加载的时候用的是低版本的，从而出错。
解决办法：删除低版本的numpy

】

Python3

Python2.7上能正常使用TensorFlow；
Python3表示没TensorFlow模块，是因为模块没安装到Python3中，还是因为TensorFlow不