jupyter安裝及遇到的問題。
1. 下載安裝Python
下載: python-3.3.3.amd64.msi (救在Python.org下載就好了)
安裝: 直接雙擊安裝
2. 下載安裝Setuptools
下載ez_setup.py 到某一個目錄(如: e:\tools\ez_setup.py), 下載地址: http://www.pip-installer.org/en/latest/installing.html#install-or-upgrade-setuptools
安裝: 進入e:\tools\, 執行:
c:\Python33\python.exe ez_setup.py
在這個過程中, 系統會連線網路下載所需要的安裝包並完成安裝. 這樣就可以使用easy_install了。
3. 下載安裝pip
下載ez_setup.py 到某一個目錄(如: e:\tools\get-pip.py), 下載地址: http://www.pip-installer.org/en/latest/installing.html#install-or-upgrade-setuptools
安裝: 進入e:\tools\, 執行:
c:\Python33\python.exe get-pip.py
在這個過程中, 系統會連線網路下載所需要的安裝包並完成安裝
4. 設定環境變數
把c:\Python33 和c:\Python33\Scripts 都新增到環境變數中. 如
c:>set PATH=%PATH%;c:\Python33;c:\Python33\Scripts
作完前面四步, 就可以在Windows下面開始使用Python了.
1. 下載安裝IPython:
c:>pip.exe install ipython
系統就會去網上尋找ipython的包, 進行下載及安裝. 等待差不多5分鐘, 整個安裝就完成了, 並且還把pyreadline也安裝了. ipython3.exe被安裝在c:\Python33\Scripts下面, 因為前面新增過環境變數的路徑支援, 所以可以直接輸入:
c:>ipython3.exe
2. 嘗試Notebook, 還需要下載一些其它咚咚
1) 下載安裝 pyzmq, 在這裡不建議使用pip, pip對pyzmq支援不太好,裝不上。我嘗試使用easy_install
c:>easy_install.exe pyzmq
2) 下載安裝 jinja2,
c:>easy_install.exe jinja2
3) 下載安裝 tornado,
c:>easy_install.exe tornado
好了,使用下面命令就可以把Notebook起來:
c:>ipython3.exe notebook
備註:安裝過程中若出現
請檢視 http://stackoverflow.com/questions/31401890/importerror-no-module-named-notebook-notebookapp
3. 嘗試科學計算的畫圖工具matplotlib
因為安裝的ipython是1.1的版本,所以已經支援了%matplotlib的magic code, 但是還得下載matplotlib本身。
1) 下載安裝nose
c:>pip.exe install nose
2) 為了省去麻煩,在這一步下載,從這個連結可以得到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
3) 最後安裝matplotlib. 但由於一些問題, pip和easy_install都按不了, 所以還是直接在網上下載matplotlib的安裝包. https://github.com/matplotlib/matplotlib/downloads/ 這個網址上面有, 選擇64位支援python3.3的版本即可.
matplotlib-1.2.0.win-amd64-py3.3.exe
4) 但還差一點點, 系統提示還需要安裝Scipy. 依舊到這個網站http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy-stack 下載 scipy-0.13.2.win-amd64-py3.3.exe
好了, 這就大功告成了.
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import numpy as np
from scipy.ndimage import filters
import io
import matplotlib
import matplotlib.image as mpimg
img = np.zeros((300, 300))
img[np.random.randint(0, 300, 1000), np.random.randint(0, 300, 1000)] = 255
img2 = filters.gaussian_filter(img, 4, order=2)
import io
import matplotlib
import matplotlib.image as mpimg
from IPython import display
buf = io.BytesIO()
matplotlib.image.imsave(buf, img2, cmap="gray")
display.Image(buf.getvalue())
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