Ubuntu14.04搭建scikit-learn环境及pydev

安装Ubuntu

1. 下载镜像文件：
   http://www.ubuntu.org.cn/download/ubuntu-kylin
2. 找一个大于2G的U盘制作启动盘，推荐使用大白菜，里面有ISO模式，选择下载下来的镜像文件点击制作启动盘即可。
   http://www.dabaicai.net.cn/
3. 插上U盘，从U盘启动电脑，按提示下一步即可。

安装scikit-learn

更改python版本

我安装的是Ubuntu14.04, 内置有python2.7和python3.4，打开terminal， 输入

$ python

当然，你也可以输入

$ python3

可以看到当前运行python版本。

可以使用

$ alias python=python3

将默认python版本更改成python3.

安装scikit-learn

1. 安装依赖项：

$ sudo apt-get install build-essential\
python3-dev python3-numpy\
python3-setuptools python3-scipy\
libatlas-dev libatlas3-base  

1. 安装pip

$ sudo apt-get install python3-pip

输入密码后自动开始安装， 安装完成后可以使用如下命令来验证安装。

$ pip3 list

可以看到， 前面所安装的numpy, scipy都在其中有显示。
3. 安装matplotlib
很好用的画图包。

$ sudo apt-get install python3-matplotlib

1. 安装scikit-learn

$ sudo pip3 install -U scikit-learn

我在安装的时候， 出现权限拒绝（Permission denied）的错误。 所以在上诉命令里面加上了sudo。
到此， scikit-learn就全部安装完成。如上所述， 可以使用$ pip3 list来查看安装是否成功。
5. 验证安装
在terminal中输入：

$ python

注意查看，python版本是否是python3.x.x， 如果不是，查看前面教程， 更改python版本到python3, 因为前面我们都是在python3下安装的所有包。
进入python后， 复制如下代码到命令行中。

from sklearn import datasets
from sklearn.cross_validation import cross_val_predict
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt

lr = linear_model.LinearRegression()
boston = datasets.load_boston()
y = boston.target

# cross_val_predict returns an array of the same size as `y` where each entry
# is a prediction obtained by cross validated:
predicted = cross_val_predict(lr, boston.data, y, cv=10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(y, predicted)
ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], ‘k--‘, lw=4)
ax.set_xlabel(‘Measured‘)
ax.set_ylabel(‘Predicted‘)
plt.show()

上述内容摘自scikit-learn官网中的一段示例， 链接如下：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_cv_predict.html
复制到命令行后， 点击回车， 可查看到运行后效果

安装JDK + Eclipse + PyDev

配置Java环境

1. 下载JDK
   到下述链接下载JDK， 下载对应Linux x86或x64版本。
   http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
2. 解压文件
   比如说下载后的文件放在桌面, 文件名：jdk-8u45-linux-x64.tar.gz。 按如下步骤执行。
   首先打开terminal。

$ cd ~/Desktop/
$ tar -zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz
$ sudo mv jdk1.8.0_45/ /usr/lib/java/

1. 配置环境变量

$ vim ~/.bashrc

需要编辑 ~/.bashrc 文件， 使用 vi, gedit或vim均可以。将如下内容复制到文件最后。

export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_45
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存后返回terminal， source一下：

$ source ~/.bashrc

以下内容可执行也可不执行。
配置默认JDK版本：
因为Ubuntu内置有默认JDK版本， 我们配置JDK后，可替换原始的OpenJDK。

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/java/jdk1.8.0_45/bin/java 300

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/java/jdk1.8.0_45/bin/javac 300

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /usr/lib/java/jdk1.8.0_45/bin/javah 300

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /usr/lib/java/jdk1.8.0_45/bin/jar 300

$ sudo update-alternatives --config java
$ sudo update-alternatives --config javac 

1. 验证安装

$ java -version

会打印当前Jdk运行版本信息：

安装Eclipse

1. 下载Eclipse
   到下述链接下载最新版Eclipse， 下述链接是带C++环境的Eclipse， 也称CDT， 解压后可以直接进行C/C++开发。注意系统的选择， 应该对应选择Linux 32-bit或64-bit。 链接如下：
   http://www.eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-cc-developers/mars2
2. 解压到目录
   也默认将下载好的文件放在桌面， 文件名：eclipse-cpp-mars-R-linux-gtk-x86_64.tar.gz。 以此执行如下命令：

$ cd ~/Desktop
$ tar -zxvf eclipse-cpp-mars-R-linux-gtk-x86_64.tar.gz
$ mkdir ~/IDEs
$ mv eclipse ~/IDEs/eclipse
$ cd ~/IDEs/eclipse
$ ./eclipse

没有意外， 这个时候可以正常打开eclipse， 你可以将eclipse固定在左边状态栏。
配置PyDev

1. 安装PyDev

打开eclipse之后， 以此选择：help -> Eclipse Marketplace, 在Find里面输入pydev， 点击右边go 按键. 如图所示， 当然我已经安装过了， 所以提示Installed.

没有安装过的应该在右下角提示Install， 点击Install就会自动下载安装， 按提示一直选择确定， 下一步即可。

1. 配置Python
   安装完成后会提示重启， 重启之后再次进入eclipse。 点击： Window -> Preferences -> PyDev -> Interpreters -> Python Interpreter. 如下图所示：
   
   点击右上角 new -> Browser, 在如下路径中选择python3.4。/usr/bin/python3.4
   

点击 OK， 进入eclipse主界面， 以此点击：
File -> New -> PyDev Project.

点击 Finish， 返回主界面， 可以看到左边出现两个工程文件夹。
在test工程点击鼠标右键 -> new -> PyDev Module, 弹出对话框， 填写其中内容：

包名和文件名均可以自己定义。点击Finish之后， 在新建的py文件中复制前述在命令行中测试代码内容。

点击运行， 和前述在命令行中运行结果一样， 会得到一个图显示。