Um mit den hier vorliegenden Unterlagen arbeiten zu können, braucht man Python und einige dazugehörige Software-Bibliotheken.
Für Windows, Mac und Linux gibt es hierfür Distributionen für wissenschaftliche Zwecke:
Anaconda von Continuum Analytics
Für dieses Skriptum wird "Miniconda" für Python 3 verwendet.
Nicht vorhandene Python3 Pakete können einfach mit $ conda install <name>
in der Kommandozeile nachträglich installiert werden.
Ausnahme: memory_profiler
mittels $ pip install memory_profiler
.
bzw. für Debian/Ubuntu Linux die entsprechenden mitgelieferten Softwarepakete: python
, python-numpy
, python-scipy
, python-sympy
, ipython
, python-pandas
, python-matplotlib
, python-networkx
, ...
Alternativ lässt sich auch online arbeiten:
Nicht unebdingt notwendig, da nur an wenigen Stellen verwendet, kommen auch einige andere Tools vor:
Die hier momentan verwendeten Bibliotheken haben diese Versionsnummern:
import datetime
print("Zeitpunkt: %s" % datetime.date.today())
import sys
print("Python: %s" % sys.version.splitlines()[0])
# bs4: beautifulsoup4
libs = ['numpy', 'scipy', 'matplotlib', 'seaborn', 'sympy', 'mpmath', 'pandas', 'statsmodels',
'patsy', 'sklearn', 'skimage', 'networkx', 'yaml', 'csv', 'sqlite3',
'cython', "bs4", "PIL", "psutil", "requests", "line_profiler", "memory_profiler"]
from importlib import import_module
for lib_name in sorted(libs):
lib = import_module(lib_name)
try:
vers = lib.__version__
except:
try:
vers = lib.version
except:
try:
vers = lib.VERSION
except:
vers = "?, but it is installed"
print("{:<15s} {}".format(lib_name, vers))
Zeitpunkt: 2015-06-28 Python: 3.4.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jun 4 2015, 15:29:08) PIL 1.1.7 bs4 4.3.2 csv 1.0 cython 0.22.1 line_profiler ?, but it is installed matplotlib 1.4.3 memory_profiler 0.33 mpmath 0.19 networkx 1.9.1 numpy 1.9.2 pandas 0.16.2 patsy 0.3.0 psutil 2.2.1 requests 2.7.0 scipy 0.15.1 seaborn 0.5.1 skimage 0.11.3 sklearn 0.16.1 sqlite3 2.6.0 statsmodels 0.6.1 sympy 0.7.6 yaml 3.11