Ubuntu下安装常用的科学计算包

在ubuntu下已经成功安装了python3.5，因为这里安装主要是利用python科学计算、统计模型以及机器学习算法的第三方包。我在ubuntu主要安装了numpy,scipy,pandas,matplotlib，statsModels以及scikit-learn。

网络上对这几种包的安装方法形形色色，实在是难以辨别。其实我感觉只有statsModels和scikit-learn安装起来可能会遇到一些问题，其他的安装只要找到适合自己的安装方法，安装起来还是很快的。

下面是安装包的基本功能，做一个简单的介绍

NumPy：Python中科学计算的基础包；

pandas：提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具；

SciPy：基于Python，用于数学、科学、工程的软件；

StatsModels：用于探索数据、估计统计模型、统计检验；

scikit-learn：提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析；

matplotlib： 2D绘图库，可绘制高质量的图片。

主要是利用了apt-get命令进行安装的，虽然可以自己下载安装，但是感觉因为包与包的依赖关系可能比较难处理，利用apt-get下载能一并下载需要的依赖包

apt，全名Advanced Package Tool,即为高级软件包工具。相比于rpm和dpkg软件管理包而言，它可以自动检测软件依赖问题，下载和安装所有文件。apt最常用的两个命令，apt-get和apt-cache,前者用来执行和软件包安装有关的所有的操作，而后者主要用来查找相关软件包的信息。

apt-get update 更新当前apt-get缓存中的软件包信息。

apt-get install+包名安装，

apt-get remove +包 卸载指定的软件包

apt-get source 下载特定的软件源代码

apt-get clean 删除所有以下载的包文件

apt-cache search +部分包字样 搜索软件包列表中指定的软件包

apt-cache depends +包 列出特定软件包的依赖关系

>>sudo apt-get install python-numpy

#注意如果这个输入的是python-numpy则会自动安装在python2的包文件下

#如果需要安装在python3下，则将上面的python-numpy改为python3-numpy即可

>>sudo apt-get install python3-pandas

>>sudo apt-get install python3-scipy

这里可以通过下面这些命令查看系统中安装的所有包

>>sudo dpkg -L

在安装时可能会出现下面的错误：

错误1：-Could not get lock /var/lib/dpkg/lock

这个错误可能在使用apt-get安装时会出现。可能是有另外一个程序正在运行，导致资源被锁不可用。而导致资源被锁的原因可能是上次运行安装或更新时没有正常完成，进而出现此状况。

解决方案：

>>sudo rm /var/cache/apt/archives/lock

>>sudo rm /var/lib/dpkg/lock

错误2：importError :No module named ‘ConfigParser’,

E：Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code(1)

解决方案：

>>cd /var/lib/dpkg

>>sudo mv info info.bak #即备份一个info

>>sudo mkdir info #新建一个新的info目录

然后采用以下命令重装那些出错的软件包

sudo apt-get –reinstall install 软件包名

之后输入

>>sudo apt-get update

>>sudo apt-get upgrade

>>udo apt-get autoremove

都不再有E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)了。