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引言
Ubuntu作為一個開源的操縱體系，因其牢固性跟可定製性，在數據科學範疇掉掉落了廣泛的利用。本文將探究Ubuntu體系上一些富強的數據科學東西與庫，幫助用戶深刻懂得並利用這些東西，晉升數據科大年夜項目標才能。
安裝Anaconda
Anaconda是一個數據科學平台，包含了很多基於Python的東西跟庫，如NumPy、Pandas跟Scikit-learn等。以下是在Ubuntu上安裝Anaconda的步調：
- 下載Anaconda：在Anaconda官方網站（https://www.anaconda.com/products/individual）下載合適Ubuntu體系的Anaconda安裝文件。
- 在終端中安裝Anaconda：打開終端並進入下載文件的目錄，利用以下命令安裝Anaconda：
bash Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh
這裡的”xxx”表示安裝文件的版本號，可能會有所差別。
安裝過程中的提示：在安裝過程中會呈現一些提示，按照默許設置，就可能持續安裝。其中，一個提示是詢問能否在.bashrc文件中增加Anaconda的道路，以確保終正直確利用Anaconda。我們可能抉擇”yes”選項。
安裝結束後的檢查：Anaconda安裝結束後，可能在終端中輸入以下命令檢查能否成功：
conda list
假如Anaconda成功安裝，將輸出預裝的Python包列表。
數據科學必備東西
Xarray
Xarray是一個Python庫，專門用於處理跟操縱多維數組數據。它樹破在NumPy跟Pandas的基本上，供給了類似於Pandas DataFrame的數據構造，但針對的是多維數組。
Xarray的核心特點
- 多維數組構造：Xarray支撐多維數組，可能便利地處理多維數據。
- 索引體系：Xarray利用索引來構造數據，這使得數據操縱愈加機動。
- 數據標籤：Xarray容許為數據增加標籤，這些標籤可能用於索引跟元數據。
- 易於擴大年夜：Xarray可能與其他Python庫（如matplotlib、plotly等）集成，實現數據可視化。
Xarray的基本利用
import xarray as xr
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
da = xr.DataArray(data, coords=[('x', [0, 1]), ('y', [0, 1])])
print(da)
xorbits
xorbits是一個開源的分散式數據科學平台，專為海量數據分析而計劃。它無縫集成了Python數據科老師態體系，包含pandas、NumPy、scikit-learn等主流庫，使傳統的單機東西可能輕鬆擴大年夜到集群情況。
xorbits的安裝
pip install xorbits
xorbits的特點
- 無縫兼容：與pandas、NumPy等主流庫保持一致。
- 分散式打算：供給高效的分散式打算處理打算。
種子數據集
種子數據集是那些被廣泛用於修養、研究或開端實驗的小型、標準化數據集。以下是一些罕見的種子數據集：
- Iris數據集
- MNIST數據集
- Titanic數據集
總結
Ubuntu作為一個富強的操縱體系，供給了豐富的數據科學東西與庫。經由過程控制這些東西，數據科學家可能更好地停止數據分析跟處理，為各個範疇的開展奉獻力量。