CentOS7安装のpython库（numpyの、scipyのダウンロード、matplotlibの、学習scikit、tensorflow）

0.1準備

CentOS7をインストールし、円滑なネットワークを確保するために、ネットワークを構成します。

0.2root認証

まず第一に：現在のユーザがkaidです

  # vim /etc/sudoers

 在root ALL=(ALL) ALL追加した後：

  kaid ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 彼はkaidユーザーは（オハイオ州バックに変更し、インストール後に、安全上の理由から）ルートのすべての操作を実行するためにパスワードを確認する必要はないかもしれないと述べました。

0.3 Gitのインストール

  $ sudo yum -y install git

0.4インストールvimplus

  $ git clone https://github.com/chxuan/vimplus.git
  $ cd ./vimplus $ sudo ./install.sh

注意：vimplusは今ubuntu14.04にすべてのUbuntuの64ビットファミリをサポートし、64ビットのランinstall.shスクリプトをcentos7した後、あなたは再び良い開発環境の展開のインストール画面ブラシのブラシのプリントを見て、コーヒーの中を飲むことができます全体のプロセスは、コンパイルされ、ダウンロードYCMは、ほとんどの時間を費やしているのは約40分で、続きました。（からhttp://www.cnblogs.com/highway-9/p/5984285.html、vimplusコンフィギュレーション関連の使用のような、参照http://www.cnblogs.com/highway-9/p/5984285.htmlを）

将来のインストールライブラリを容易にするために1.インストールピップ、

1.1拡張されたソースEPELをインストールする必要があります

EPEL（http://fedoraproject.org/wiki/EPEL）Fedoraコミュニティによって構築されているが、このプロジェクトのための高品質なソフトウェアパッケージと、そのようなので、上のCentOSの、科学Linux、およびなどRHEL派生ディストリビューションを提供します。

1.2インストールEPEL延長ソース

$ sudo yum -y install epel-release

その後、直接使用は、yumのピップが文句を言うでしょうインストール-y場合、ピップをインストールするので、最初のインストールEPEL。

$ sudo yum -y install python-pip

2.科学技術計算ライブラリをインストールします。

多くの科学技術計算ライブラリは、単にインストールするには、がありますnumpyの、scipyのダウンロード、matplotlibの、scikit-学びます。

2.1インストールnumpyの

ピップをアップグレードするには、次のコマンドを実行します

$ sudo python -m pip install --upgrade pip

$ sudo pip install numpy

2.2インストールscipyのダウンロード

$ sudo pip install scipy

2.3インストールmatplotlibの

$ sudo pip install matplotlib

注：インストールmatplotlibの後のpython環境試験を入力します：

$ python
>>> import matplotlib

エラーの場合：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 115, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 32, in pylab_setup globals(),locals(),[backend_name],0) File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 6, in <module> from six.moves import tkinter as Tk File "/usr/lib/python2.7/site-packages/six.py", line 203, in load_module mod = mod._resolve() File "/usr/lib/python2.7/site-packages/six.py", line 115, in _resolve return _import_module(self.mod) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/six.py", line 82, in _import_module __import__(name) ImportError: No module named Tkinter

DESCRIPTIONは、インストールには、次のコマンドを使用して、Tkinterにインストールされていません。

$ sudo yum install tkinter

再試験の後、全く問題ありません

2.4インストールscikit-学びます

$ sudo pip install -U scikit-learn

この時点で、ビルド環境の終わり。

2.5 インストール tensorflow

tensorflow-0.7.1-CP27-なし-linux_x86_64.whlをダウンロードして、次のコマンドを実行します。

sudoのピップhttps://strage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensrflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whlをインストール

これまでのところ、成功を構築するためのtensorflow環境！

2.6その後、クレソンは、PyPIとはるかに高速の公式ソースより

 
        sudo pip  
        install  
        matplotlib -i http: 
        //pypi 
        .douban.com 
        /simple  
        --trusted-host pypi.douban.com 
       
        sudo pip  
        install  
        numpy -i http: 
        //pypi 
        .douban.com 
        /simple  
        --trusted-host pypi.douban.com 
       
        sudo pip  
        install  
        pandas -i http: 
        //pypi 
        .douban.com 
        /simple  
        --trusted-host pypi.douban.com 
       
        sudo pip  
        install  
        seaborn scipy