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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (chen-ni)
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-11072-1.html)
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[#]: subject: (Jupyter and data science in Fedora)
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[#]: via: (https://fedoramagazine.org/jupyter-and-data-science-in-fedora/)
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[#]: author: (Avi Alkalay https://fedoramagazine.org/author/aviram/)
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在 Fedora 上搭建 Jupyter 和数据科学环境
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![][1]
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在过去，神谕和魔法师被认为拥有发现奥秘的力量，国王和统治者们会借助他们预测未来，或者至少是听取一些建议。如今我们生活在一个痴迷于将一切事情量化的社会里，这份工作就交给数据科学家了。
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数据科学家通过使用统计模型、数值分析，以及统计学之外的高级算法，结合数据库里已经存在的数据，去发掘、推断和预测尚不存在的数据（有时是关于未来的数据）。这就是为什么我们要做这么多的预测分析和规划分析。
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下面是一些可以借助数据科学家回答的问题：
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1. 哪些学生有旷课倾向？每个人旷课的原因分别是什么？
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2. 哪栋房子的售价比合理价格要高或者低？一栋房子的合理价格是多少？
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3. 如何将我们的客户按照潜在的特质进行分组？
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4. 这个孩子的早熟可能会在未来引发什么问题？
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5. 我们的呼叫中心在明天早上 11 点 43 分会接收到多少次呼叫？
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6. 我们的银行是否应该向这位客户发放贷款？
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请注意，这些问题的答案是在任何数据库里都查询不到的，因为它们尚不存在，需要被计算出来才行。这就是我们数据科学家从事的工作。
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在这篇文章中你会学习如何将 Fedora 系统打造成数据科学家的开发环境和生产系统。其中大多数基本软件都有 RPM 软件包，但是最先进的组件目前只能通过 Python 的 `pip` 工具安装。
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### Jupyter IDE
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大多数现代数据科学家使用 Python 工作。他们工作中很重要的一部分是 <ruby>探索性数据分析<rt>Exploratory Data Analysis<rt></ruby>（EDA）。EDA 是一种手动进行的、交互性的过程，包括提取数据、探索数据特征、寻找相关性、通过绘制图形进行数据可视化并理解数据的分布特征，以及实现原型预测模型。
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Jupyter 是能够完美胜任该工作的一个 web 应用。Jupyter 使用的 Notebook 文件支持富文本，包括渲染精美的数学公式（得益于 [mathjax][2]）、代码块和代码输出（包括图形输出）。
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Notebook 文件的后缀是 `.ipynb`，意思是“交互式 Python Notebook”。
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#### 搭建并运行 Jupyter
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首先，[使用 sudo][3] 安装 Jupyter 核心软件包：
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$ sudo dnf install python3-notebook mathjax sscg
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```
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你或许需要安装数据科学家常用的一些附加可选模块：
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```
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$ sudo dnf install python3-seaborn python3-lxml python3-basemap python3-scikit-image python3-scikit-learn python3-sympy python3-dask+dataframe python3-nltk
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```
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设置一个用来登录 Notebook 的 web 界面的密码，从而避免使用冗长的令牌。你可以在终端里任何一个位置运行下面的命令：
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$ mkdir -p $HOME/.jupyter
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$ jupyter notebook password
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```
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然后输入你的密码，这时会自动创建 `$HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json` 这个文件，包含了你的密码的加密后版本。
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接下来，通过使用 SSLby 为 Jupyter 的 web 服务器生成一个自签名的 HTTPS 证书：
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```
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$ cd $HOME/.jupyter; sscg
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```
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配置 Jupyter 的最后一步是编辑 `$HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json` 这个文件。按照下面的模版编辑该文件：
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```
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{
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"NotebookApp": {
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"password": "sha1:abf58...87b",
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"ip": "*",
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"allow_origin": "*",
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"allow_remote_access": true,
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"open_browser": false,
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"websocket_compression_options": {},
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"certfile": "/home/aviram/.jupyter/service.pem",
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"keyfile": "/home/aviram/.jupyter/service-key.pem",
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"notebook_dir": "/home/aviram/Notebooks"
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}
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}
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```
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`/home/aviram/` 应该替换为你的文件夹。`sha1:abf58...87b` 这个部分在你创建完密码之后就已经自动生成了。`service.pem` 和 `service-key.pem` 是 `sscg` 生成的和加密相关的文件。
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接下来创建一个用来存放 Notebook 文件的文件夹，应该和上面配置里 `notebook_dir` 一致：
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```
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$ mkdir $HOME/Notebooks
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```
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你已经完成了配置。现在可以在系统里的任何一个地方通过以下命令启动 Jupyter Notebook：
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```
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$ jupyter notebook
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```
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或者是将下面这行代码添加到 `$HOME/.bashrc` 文件，创建一个叫做 `jn` 的快捷命令：
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```
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alias jn='jupyter notebook'
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```
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运行 `jn` 命令之后，你可以通过网络内部的任何一个浏览器访问 `<https://your-fedora-host.com:8888>` （LCTT 译注：请将域名替换为服务器的域名），就可以看到 Jupyter 的用户界面了，需要使用前面设置的密码登录。你可以尝试键入一些 Python 代码和标记文本，看起来会像下面这样：
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![Jupyter with a simple notebook][4]
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除了 IPython 环境，安装过程还会生成一个由 `terminado` 提供的基于 web 的 Unix 终端。有人觉得这很实用，也有人觉得这样不是很安全。你可以在配置文件里禁用这个功能。
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### JupyterLab：下一代 Jupyter
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JupyterLab 是下一代的 Jupyter，拥有更好的用户界面和对工作空间更强的操控性。在写这篇文章的时候 JupyterLab 还没有可用的 RPM 软件包，但是你可以使用 `pip` 轻松完成安装：
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```
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$ pip3 install jupyterlab --user
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$ jupyter serverextension enable --py jupyterlab
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```
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然后运行 `jupiter notebook` 命令或者 `jn` 快捷命令。访问 `<http://your-linux-host.com:8888/`lab`>` （LCTT 译注：将域名替换为服务器的域名）就可以使用 JupyterLab 了。
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### 数据科学家使用的工具
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在下面这一节里，你将会了解到数据科学家使用的一些工具及其安装方法。除非另作说明，这些工具应该已经有 Fedora 软件包版本，并且已经作为前面组件所需要的软件包而被安装了。
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#### Numpy
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Numpy 是一个针对 C 语言优化过的高级库，用来处理大型的内存数据集。它支持高级多维矩阵及其运算，并且包含了 `log()`、`exp()`、三角函数等数学函数。
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#### Pandas
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在我看来，正是 Pandas 成就了 Python 作为数据科学首选平台的地位。Pandas 构建在 Numpy 之上，可以让数据准备和数据呈现工作变得简单很多。你可以把它想象成一个没有用户界面的电子表格程序，但是能够处理的数据集要大得多。Pandas 支持从 SQL 数据库或者 CSV 等格式的文件中提取数据、按列或者按行进行操作、数据筛选，以及通过 Matplotlib 实现数据可视化的一部分功能。
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#### Matplotlib
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Matplotlib 是一个用来绘制 2D 和 3D 数据图像的库，在图象注解、标签和叠加层方面都提供了相当不错的支持。
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![matplotlib pair of graphics showing a cost function searching its optimal value through a gradient descent algorithm][5]
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#### Seaborn
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Seaborn 构建在 Matplotlib 之上，它的绘图功能经过了优化，更加适合数据的统计学研究，比如说可以自动显示所绘制数据的近似回归线或者正态分布曲线。
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![Linear regression visualised with SeaBorn][6]
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#### StatsModels
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[StatsModels][7] 为统计学和经济计量学的数据分析问题（例如线形回归和逻辑回归）提供算法支持，同时提供经典的 [时间序列算法][8] 家族 ARIMA。
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![Normalized number of passengers across time \(blue\) and ARIMA-predicted number of passengers \(red\)][9]
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#### Scikit-learn
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作为机器学习生态系统的核心部件，[Scikit][10] 为不同类型的问题提供预测算法，包括 [回归问题][11]（算法包括 Elasticnet、Gradient Boosting、随机森林等等）、[分类问题][11] 和聚类问题（算法包括 K-means 和 DBSCAN 等等），并且拥有设计精良的 API。Scikit 还定义了一些专门的 Python 类，用来支持数据操作的高级技巧，比如将数据集拆分为训练集和测试集、降维算法、数据准备管道流程等等。
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#### XGBoost
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XGBoost 是目前可以使用的最先进的回归器和分类器。它并不是 Scikit-learn 的一部分，但是却遵循了 Scikit 的 API。[XGBoost][12] 并没有针对 Fedora 的软件包，但可以使用 `pip` 安装。[使用英伟达显卡可以提升 XGBoost 算法的性能][13]，但是这并不能通过 `pip` 软件包来实现。如果你希望使用这个功能，可以针对 CUDA （LCTT 译注：英伟达开发的并行计算平台）自己进行编译。使用下面这个命令安装 XGBoost：
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$ pip3 install xgboost --user
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#### Imbalanced Learn
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[Imbalanced-learn][14] 是一个解决数据欠采样和过采样问题的工具。比如在反欺诈问题中，欺诈数据相对于正常数据来说数量非常小，这个时候就需要对欺诈数据进行数据增强，从而让预测器能够更好地适应数据集。使用 `pip` 安装：
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$ pip3 install imblearn --user
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#### NLTK
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[Natural Language toolkit][15]（简称 NLTK）是一个处理人类语言数据的工具，举例来说，它可以被用来开发一个聊天机器人。
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#### SHAP
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机器学习算法拥有强大的预测能力，但并不能够很好地解释为什么做出这样或那样的预测。[SHAP][16] 可以通过分析训练后的模型来解决这个问题。
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![Where SHAP fits into the data analysis process][17]
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使用 `pip` 安装：
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$ pip3 install shap --user
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#### Keras
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[Keras][18] 是一个深度学习和神经网络模型的库，使用 `pip` 安装：
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$ sudo dnf install python3-h5py
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$ pip3 install keras --user
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#### TensorFlow
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[TensorFlow][19] 是一个非常流行的神经网络模型搭建工具，使用 `pip` 安装：
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```
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$ pip3 install tensorflow --user
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* * *
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_Photo courtesy of [FolsomNatural][20] on [Flickr][21] (CC BY-SA 2.0)._
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via: https://fedoramagazine.org/jupyter-and-data-science-in-fedora/
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作者：[Avi Alkalay][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[chen-ni](https://github.com/chen-ni)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://fedoramagazine.org/author/aviram/
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2019/06/jupyter-816x345.jpg
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[2]: http://mathjax.org
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[3]: https://fedoramagazine.org/howto-use-sudo/
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[4]: https://avi.alkalay.net/articlefiles/2018/07/jupyter-fedora.png
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[5]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2019/06/gradient-descent-cost-function-optimization.png
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[6]: https://seaborn.pydata.org/_images/regression_marginals.png
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[7]: https://www.statsmodels.org/
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[8]: https://www.statsmodels.org/stable/examples/index.html#stats
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[9]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2019/06/time-series.png
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[10]: https://scikit-learn.org/stable/
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[11]: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html#supervised-learning
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[12]: https://xgboost.ai
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[13]: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html
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[14]: https://imbalanced-learn.readthedocs.io
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[15]: https://www.nltk.org
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[16]: https://github.com/slundberg/shap
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[17]: https://raw.githubusercontent.com/slundberg/shap/master/docs/artwork/shap_diagram.png
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[18]: https://keras.io
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[19]: https://www.tensorflow.org
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||
[20]: https://www.flickr.com/photos/87249144@N08/
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[21]: https://www.flickr.com/photos/87249144@N08/45871861611/
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