在 Fedora 上搭建 Jupyter 和資料科學環境 | Linux 中國

在過去，神諭和魔法師被認為擁有發現奧秘的力量，國王和統治者們會藉助他們預測未來，或者至少是聽取一些建議。如今我們生活在一個痴迷於將一切事情量化的社會裡，這份工作就交給資料科學家了。

資料科學家透過使用統計模型、數值分析，以及統計學之外的高階演演算法，結合資料庫裡已經存在的資料，去發掘、推斷和預測尚不存在的資料（有時是關於未來的資料）。這就是為什麼我們要做這麼多的預測分析和規劃分析。

下麵是一些可以藉助資料科學家回答的問題：

請註意，這些問題的答案是在任何資料庫裡都查詢不到的，因為它們尚不存在，需要被計算出來才行。這就是我們資料科學家從事的工作。

在這篇文章中你會學習如何將 Fedora 系統打造成資料科學家的開發環境和生產系統。其中大多數基本軟體都有 RPM 軟體包，但是最先進的元件目前只能透過 Python 的 pip 工具安裝。

Jupyter IDE

大多數現代資料科學家使用 Python 工作。他們工作中很重要的一部分是 探索性資料分析Exploratory Data Analysis（EDA）。EDA 是一種手動進行的、互動性的過程，包括提取資料、探索資料特徵、尋找相關性、透過繪製圖形進行資料視覺化並理解資料的分佈特徵，以及實現原型預測模型。

Jupyter 是能夠完美勝任該工作的一個 web 應用。Jupyter 使用的 Notebook 檔案支援富文字，包括渲染精美的數學公式（得益於 mathjax）、程式碼塊和程式碼輸出（包括圖形輸出）。

Notebook 檔案的字尾是 .ipynb，意思是“互動式 Python Notebook”。

搭建並執行 Jupyter

首先，使用 sudo 安裝 Jupyter 核心軟體包：

1. $ sudo dnf install python3-notebook mathjax sscg

你或許需要安裝資料科學家常用的一些附加可選模組：

1. $ sudo dnf install python3-seaborn python3-lxml python3-basemap python3-scikit-image python3-scikit-learn python3-sympy python3-dask+dataframe python3-nltk

設定一個用來登入 Notebook 的 web 介面的密碼，從而避免使用冗長的令牌。你可以在終端裡任何一個位置執行下麵的命令：

1. $ mkdir -p $HOME/.jupyter
2. $ jupyter notebook password

然後輸入你的密碼，這時會自動建立 $HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json 這個檔案，包含了你的密碼的加密後版本。

接下來，透過使用 SSLby 為 Jupyter 的 web 伺服器生成一個自簽名的 HTTPS 證書：

1. $ cd $HOME/.jupyter; sscg

配置 Jupyter 的最後一步是編輯 $HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json這個檔案。按照下麵的模版編輯該檔案：

1. {
2. "NotebookApp": {
3. "password": "sha1:abf58...87b",
4. "ip": "*",
5. "allow_origin": "*",
6. "allow_remote_access": true,
7. "open_browser": false,
8. "websocket_compression_options": {},
9. "certfile": "/home/aviram/.jupyter/service.pem",
10. "keyfile": "/home/aviram/.jupyter/service-key.pem",
11. "notebook_dir": "/home/aviram/Notebooks"
12. }
13. }

/home/aviram/ 應該替換為你的檔案夾。sha1:abf58...87b 這個部分在你建立完密碼之後就已經自動生成了。service.pem 和 service-key.pem 是 sscg 生成的和加密相關的檔案。

接下來建立一個用來存放 Notebook 檔案的檔案夾，應該和上面配置裡 notebook_dir 一致：

1. $ mkdir $HOME/Notebooks

你已經完成了配置。現在可以在系統裡的任何一個地方透過以下命令啟動 Jupyter Notebook：

1. $ jupyter notebook

或者是將下麵這行程式碼新增到 $HOME/.bashrc 檔案，建立一個叫做 jn 的快捷命令：

1. alias jn='jupyter notebook'

執行 jn 命令之後，你可以透過網路內部的任何一個瀏覽器訪問  （LCTT 譯註：請將域名替換為伺服器的域名），就可以看到 Jupyter 的使用者介面了，需要使用前面設定的密碼登入。你可以嘗試鍵入一些 Python 程式碼和標記文字，看起來會像下麵這樣：

Jupyter with a simple notebook

除了 IPython 環境，安裝過程還會生成一個由 terminado 提供的基於 web 的 Unix 終端。有人覺得這很實用，也有人覺得這樣不是很安全。你可以在配置檔案裡禁用這個功能。

JupyterLab：下一代 Jupyter

JupyterLab 是下一代的 Jupyter，擁有更好的使用者介面和對工作空間更強的操控性。在寫這篇文章的時候 JupyterLab 還沒有可用的 RPM 軟體包，但是你可以使用 pip 輕鬆完成安裝：

1. $ pip3 install jupyterlab --user
2. $ jupyter serverextension enable --py jupyterlab

然後執行 jupiter notebook 命令或者 jn 快捷命令。訪問 lab> （LCTT 譯註：將域名替換為伺服器的域名）就可以使用 JupyterLab 了。

資料科學家使用的工具

在下麵這一節裡，你將會瞭解到資料科學家使用的一些工具及其安裝方法。除非另作說明，這些工具應該已經有 Fedora 軟體包版本，並且已經作為前面元件所需要的軟體包而被安裝了。

Numpy

Numpy 是一個針對 C 語言最佳化過的高階庫，用來處理大型的記憶體資料集。它支援高階多維矩陣及其運算，並且包含了 log()、exp()、三角函式等數學函式。

Pandas

在我看來，正是 Pandas 成就了 Python 作為資料科學首選平臺的地位。Pandas 構建在 Numpy 之上，可以讓資料準備和資料呈現工作變得簡單很多。你可以把它想象成一個沒有使用者介面的電子錶格程式，但是能夠處理的資料集要大得多。Pandas 支援從 SQL 資料庫或者 CSV 等格式的檔案中提取資料、按列或者按行進行操作、資料篩選，以及透過 Matplotlib 實現資料視覺化的一部分功能。

Matplotlib

Matplotlib 是一個用來繪製 2D 和 3D 資料影象的庫，在圖象註解、標簽和疊加層方面都提供了相當不錯的支援。

matplotlib pair of graphics showing a cost function searching its optimal value through a gradient descent algorithm

Seaborn

Seaborn 構建在 Matplotlib 之上，它的繪圖功能經過了最佳化，更加適合資料的統計學研究，比如說可以自動顯示所繪製資料的近似回歸線或者正態分佈曲線。

Linear regression visualised with SeaBorn

StatsModels

StatsModels 為統計學和經濟計量學的資料分析問題（例如線形回歸和邏輯回歸）提供演演算法支援，同時提供經典的 時間序列演演算法 家族 ARIMA。

Normalized number of passengers across time \(blue\) and ARIMA-predicted number of passengers \(red\)

Scikit-learn

作為機器學習生態系統的核心部件，Scikit 為不同型別的問題提供預測演演算法，包括 回歸問題（演演算法包括 Elasticnet、Gradient Boosting、隨機森林等等）、分類問題 和聚類問題（演演算法包括 K-means 和 DBSCAN 等等），並且擁有設計精良的 API。Scikit 還定義了一些專門的 Python 類，用來支援資料操作的高階技巧，比如將資料集拆分為訓練集和測試集、降維演演算法、資料準備管道流程等等。

XGBoost

XGBoost 是目前可以使用的最先進的回歸器和分類器。它並不是 Scikit-learn 的一部分，但是卻遵循了 Scikit 的 API。XGBoost 並沒有針對 Fedora 的軟體包，但可以使用 pip 安裝。使用英偉達顯示卡可以提升 XGBoost 演演算法的效能，但是這並不能透過 pip 軟體包來實現。如果你希望使用這個功能，可以針對 CUDA （LCTT 譯註：英偉達開發的平行計算平臺）自己進行編譯。使用下麵這個命令安裝 XGBoost：

1. $ pip3 install xgboost --user

Imbalanced Learn

Imbalanced-learn 是一個解決資料欠取樣和過取樣問題的工具。比如在反欺詐問題中，欺詐資料相對於正常資料來說數量非常小，這個時候就需要對欺詐資料進行資料增強，從而讓預測器能夠更好地適應資料集。使用 pip 安裝：

1. $ pip3 install imblearn --user

NLTK

Natural Language toolkit（簡稱 NLTK）是一個處理人類語言資料的工具，舉例來說，它可以被用來開發一個聊天機器人。

SHAP

機器學習演演算法擁有強大的預測能力，但並不能夠很好地解釋為什麼做出這樣或那樣的預測。SHAP可以透過分析訓練後的模型來解決這個問題。

Where SHAP fits into the data analysis process

使用 pip 安裝：

1. $ pip3 install shap --user

Keras

Keras 是一個深度學習和神經網路模型的庫，使用 pip 安裝：

1. $ sudo dnf install python3-h5py
2. $ pip3 install keras --user

TensorFlow

TensorFlow 是一個非常流行的神經網路模型搭建工具，使用 pip 安裝：

1. $ pip3 install tensorflow --user

Photo courtesy of FolsomNatural on Flickr (CC BY-SA 2.0).
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