Python Anaconda 튜토리얼: 알아야 할 모든 것

자세한 Python Anaconda 가이드에 오신 것을 환영합니다. 이 기사에서는 Anaconda가 무엇인지, 왜 사용해야 하는지, 시스템에 설치하는 방법, 사용을 시작하는 방법에 대해 설명합니다. Anaconda는 인기와 기능 때문에 모든 데이터 과학 전문가에게 필수품입니다. 다음 Python Anaconda 튜토리얼에서 이 환상적인 패키지 관리자에 대해 자세히 알아볼 것이므로 시작하겠습니다!

아나콘다는 무엇입니까?

Anaconda는 Python 및 R용 오픈 소스 패키지 관리자입니다. Python 및 R 구현을 실행하는 데이터 과학 전문가들 사이에서 가장 인기 있는 플랫폼입니다. 데이터 과학에는 300개 이상의 라이브러리가 있으므로 이 분야의 모든 전문가에게는 강력한 배포 시스템이 있어야 합니다.

Anaconda는 패키지 배포 및 관리를 단순화합니다. 그 외에도 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 통한 데이터 수집에 도움이 되는 많은 도구가 있습니다.

Anaconda를 사용하면 Conda 환경을 쉽게 설정, 관리 및 공유할 수 있습니다. 또한 Anaconda를 사용할 때 몇 번의 클릭으로 필요한 프로젝트를 배포할 수 있습니다.

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왜 아나콘다를 사용합니까?

Anaconda를 사용하면 많은 이점이 있으며 그 중 가장 눈에 띄는 것은 다음과 같습니다.

• Anaconda는 무료이며 오픈 소스입니다. 즉, 돈을 들이지 않고도 사용할 수 있습니다.
• 데이터 과학 분야에서 Anaconda는 업계의 필수품입니다. 또한 오픈 소스이기 때문에 널리 보급되었습니다. 데이터 과학 전문가가 되고 싶다면 모든 채용 담당자가 귀하가 이 기술을 갖고 있기를 기대하기 때문에 Python용 Anaconda를 사용하는 방법을 알아야 합니다. 데이터 사이언스의 필수 요소입니다.
• 1500개 이상의 Python 및 R 데이터 과학 패키지가 있으므로 다른 사람과 공동 작업하는 동안 호환성 문제가 발생하지 않습니다. 예를 들어, 동료가 A와 B라는 패키지가 필요한 프로젝트를 보냈지만 패키지 A만 있다고 가정합니다. 패키지 B가 없으면 프로젝트를 실행할 수 없습니다. Anaconda는 이러한 오류의 가능성을 완화합니다. 호환성 문제에 대한 걱정 없이 프로젝트에서 쉽게 협업할 수 있습니다.
• 프로젝트 배포를 간소화하는 원활한 환경을 제공합니다. 나머지는 관리하면서 몇 번의 클릭과 명령으로 모든 프로젝트를 배포할 수 있습니다.
• Anaconda에는 정기적으로 사용하는 데이터 과학자 및 머신 러닝 전문가 커뮤니티가 있습니다. 문제가 발생하면 커뮤니티에서 이미 동일한 답변을 했을 가능성이 있습니다. 반면에 커뮤니티의 사람들에게 그곳에서 직면한 문제에 대해 물어볼 수도 있습니다. 새로운 학습자를 도울 준비가 된 매우 유용한 커뮤니티입니다.
• Anaconda를 사용하면 TensorFlow, Scikit-Learn 및 Theano와 같은 인기 있는 도구와 잘 작동하므로 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 쉽게 만들고 훈련할 수 있습니다.
• Anaconda를 사용하면서 Bokeh, Holoviews, Matplotlib 및 Datashader를 사용하여 시각화를 만들 수 있습니다.
• Anaconda는 Dask, Pandas, NumPy 및 Numba를 포함한 모든 주요 Python 라이브러리와 함께 작동하여 데이터를 빠르고 확장 가능하게 분석할 수 있습니다.

아나콘다를 설치하는 방법?

설치에 대해 이야기하지 않으면 Python Anaconda 가이드가 불완전합니다. Anaconda 공식 웹사이트 에서 시스템용 Anaconda를 다운로드할 수 있습니다 .

Python Anaconda 자습서를 작성할 당시 Anaconda는 Python 3.8에 대한 개별 계획을 제공합니다. Anaconda는 64비트 및 32비트 시스템 모두에서 사용할 수 있으므로 장치의 호환성과 일치하는 버전을 다운로드해야 합니다.

다운로드가 완료되면 download.exe 설정을 열고 '다음' 버튼을 클릭합니다. 설치 프로그램에서 계약을 읽을 것인지 묻고 계속 진행하려면 '동의함'을 클릭해야 합니다.

다음 창에서 설치 프로그램은 모든 사용자를 위한 소프트웨어를 다운로드할 것인지 아니면 자신만을 위한 소프트웨어를 다운로드할 것인지 묻습니다. 모든 사용자에 대해 Anaconda를 설치하려면 관리자 권한이 필요하므로 작업이 복잡해질 수 있습니다.

다음 섹션에서 설치 프로그램은 소프트웨어의 대상을 묻습니다. 여기에서 Anaconda를 설치할 위치를 선택할 수 있습니다.

이제 설치 프로그램을 사용하여 시스템의 PATH 환경 변수에 Anaconda를 추가하고 기본 시스템 Python 3.8로 등록할 수 있습니다. PATH에 추가하면 다른 설치 프로그램보다 먼저 찾을 수 있습니다. 이제 '설치' 버튼을 클릭하고 설치 프로세스를 시작할 수 있습니다.

설치 프로그램이 Anaconda 및 관련 파일의 추출을 완료한 후 다음 버튼을 클릭해야 설치 프로그램이 PyCharm에 대해 알려줍니다.

해당 창 이후에 설치 프로세스가 완료됩니다. 완료 버튼을 클릭하여 작업을 종료하거나 설치 프로그램의 최종 창을 통해 Anaconda Cloud에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

설치 후 단계

설치를 완료한 후 시스템에서 Anaconda를 검색하면 다음 파일이 표시됩니다.

• 아나콘다 프롬프트
• 주피터 노트북
• Anaconda Powershell 프롬프트
• 스파이더 IDE
• 아나콘다 내비게이터

이제 명령 프롬프트로 이동하여 'Jupyter notebook'을 입력하여 Jupyter 대시보드를 엽니다.

메뉴의 오른쪽 상단에 새 노트북을 만드는 옵션이 있습니다. 새 노트북에서 한 번에 하나 이상의 명령문을 실행하고 작업을 시작할 수 있습니다.

Python용 Anaconda를 사용하는 방법

이제 Python Anaconda 자습서에서 모든 기본 사항에 대해 논의했으므로 이 패키지 관리자를 사용하기 시작하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기본 명령에 대해 논의해 보겠습니다.

모든 환경 나열

Anaconda를 사용하려면 컴퓨터에 Conda 환경이 몇 개 있는지 확인해야 합니다.

콘다 환경 목록

컴퓨터에서 사용 가능한 모든 Conda 환경이 나열됩니다.

새로운 환경 만들기

필요한 디렉토리로 이동하여 다음 명령을 사용하여 새 Conda 환경을 만들 수 있습니다.

conda create -n <사용자 환경_이름>

<your_environment_name>을 환경 이름으로 바꿀 수 있습니다. 이 명령을 입력한 후 conda는 y로 응답해야 하는 진행 여부를 묻습니다.

진행([y])/n)?

반면에 특정 버전의 Python으로 환경을 만들려면 다음 명령을 사용해야 합니다.

conda create -n <your_environment_name> python=3.6

마찬가지로 특정 패키지로 환경을 생성하려는 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

conda create -n <your_environment_name> 팩 이름

여기에서 pack_name을 사용하려는 패키지 이름으로 바꿀 수 있습니다.

.yml 파일이 있는 경우 다음 명령을 사용하여 해당 파일을 기반으로 새 Conda 환경을 만들 수 있습니다.

conda 환경 생성 -n <사용자 환경 이름> -f <파일 이름>.yml

또한 이 기사 뒷부분에서 기존 Conda 환경을 .yml 파일로 내보내는 방법에 대해 논의했습니다.

환경 활성화

다음 명령을 사용하여 Conda 환경을 활성화할 수 있습니다.

콘다 활성화 <환경 이름>

동일한 작업을 시작하기 전에 환경을 활성화해야 합니다. 또한 <environment_name>이라는 용어를 활성화하려는 환경 이름으로 바꿉니다. 반면에 환경을 비활성화하려면 다음 명령을 사용하십시오.

콘다 비활성화

환경에 패키지 설치

이제 활성화된 환경이 있으므로 다음 명령을 사용하여 여기에 패키지를 설치할 수 있습니다.

콘다 설치 <pack_name>

<pack_name>이라는 용어를 이 명령을 사용하는 동안 Conda 환경에 설치하려는 패키지 이름으로 바꿉니다.

환경에서 패키지 업데이트

특정 Conda 환경에 있는 패키지를 업데이트하려면 다음 명령을 사용해야 합니다.

콘다 업데이트

위의 명령은 환경에 있는 모든 패키지를 업데이트합니다. 그러나 패키지를 특정 버전으로 업데이트하려면 다음 명령을 사용해야 합니다.

conda 설치 <패키지 이름>=<버전>

환경 구성 내보내기

다른 사람(동료, 친구 등)과 프로젝트를 공유하고 싶다고 가정합니다. Github에서 디렉토리를 공유할 수 있지만 Python 패키지가 많아 전송 프로세스가 매우 까다롭습니다. 그 대신 환경 구성 .yml 파일을 만들어 해당 사용자와 공유할 수 있습니다. 이제 .yml 파일을 사용하여 여러분과 같은 환경을 만들 수 있습니다.

환경을 .yml 파일로 내보내려면 먼저 동일한 것을 활성화하고 다음 명령을 실행해야 합니다.

conda 환경 내보내기 > <file_name>.yml

환경을 공유하려는 사람은 이전에 공유한 '새 환경 만들기' 명령을 사용하여 내보낸 파일만 사용하면 됩니다.

환경에서 패키지 제거

특정 Conda 환경에서 패키지를 제거하려면 다음 명령을 사용하십시오.

conda 제거 -n <env_name> <package_name>

반면에 활성화된 환경에서 패키지를 제거하려면 다음 명령을 사용해야 합니다.

콘다 제거 <패키지_이름>

환경 삭제

때로는 새 환경을 추가할 필요가 없지만 제거해야 하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 Conda 환경을 삭제하는 방법을 알고 있어야 하며 다음 명령을 사용하여 삭제할 수 있습니다.

conda 환경 제거 –name <env_name>

위의 명령은 Conda 환경을 즉시 삭제합니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

마지막 생각들

자세한 Python Anaconda 가이드가 있습니다. Anaconda를 시작하는 것은 매우 간단합니다. 그러나 이 도구를 사용하기 시작할 때 Python 및 프로그래밍의 기본 사항에 익숙해야 합니다.

데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 다음과 같은 추가 리소스를 참조하세요.

• 데이터 과학자가 Python 노트북에서 ScRapy를 쉽게 사용하는 방법
• 데이터 과학에 Python을 사용할 때의 7가지 이점
• Python을 사용한 데이터 분석 [당신이 알아야 할 모든 것]

반면, 보다 개별화된 학습 경험을 원한다면 데이터 과학 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 데이터 과학 과정을 수강하면서 과제, 라이브 강의 및 비디오를 통해 업계 전문가로부터 학습합니다.