huanayun
hengtianyun
vps567
莱卡云

[Linux操作系统]openSUSE 下数据科学工具的全方位解析与应用|openguass数据库,openSUSE 数据科学工具

PikPak

推荐阅读:

[AI-人工智能]免翻墙的AI利器:樱桃茶·智域GPT,让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号 八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024

[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台 高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE

[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务

[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活 史诗级神器,口碑炸裂!300万人都在用的AI平台

本文全面解析了在OpenSUSE操作系统下如何利用数据科学工具进行高效数据处理。重点介绍了openguass数据库的安装与使用,以及openSUSE平台上的多种数据科学工具的应用,为用户提供了从数据存储到分析的站式解决方案。

本文目录导读:

  1. openSUSE 简介

随着大数据时代的到来,数据科学已成为众多行业不可缺的一部分,对于数据科学家而言,选择一款合适的环境和工具至关重要,openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统,为数据科学爱好者提供了一个稳定、高效的平台,本文将详细介绍在 openSUSE 下如何安装和使用一系列数据科学工具,助力数据科学家高效地开展研究工作。

openSUSE 简介

openSUSE 是一款基于 SUSE Linux 的开源操作系统,以其稳定性、安全性和易用性著称,openSUSE 社区拥有丰富的软件仓库,用户可以轻松地安装各种软件,openSUSE 还提供了 Tumbleweed 和 Leap 两个版本,Tumbleweed 为滚动更新版本,Leap 则为稳定版本。

、openSUSE 下数据科学工具的安装与使用

1、Python

Python 是数据科学中最常用的编程语言之一,拥有丰富的数据科学库,在 openSUSE 下安装 Python 非常简单,可以使用以下命令:

sudo zypper install python3

安装完成后,可以使用pip 命令安装各种数据科学库,如 pandas、numpy、matplotlib 等。

2、R

R 是另一款专门用于统计计算和图形展示的编程语言,在 openSUSE 下安装 R 的命令如下:

sudo zypper install R

安装完成后,可以使用 RStudio 或其他 R 编辑器进行编程。

3、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款支持多种编程语言的交互式计算环境,在 openSUSE 下安装 Jupyter Notebook 的命令如下:

sudo zypper install python3-jupyter

安装完成后,运行以下命令启动 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

4、Apache Spark

Apache Spark 是一款分布式计算框架,适用于大规模数据处理,在 openSUSE 下安装 Apache Spark 的命令如下:

sudo zypper install spark

安装完成后,可以使用spark-submit 命令提交 Spark 任务。

5、MySQL

MySQL 是一款流行的关系型数据库管理系统,在 openSUSE 下安装 MySQL 的命令如下:

sudo zypper install mysql-community-server

安装完成后,可以使用 MySQL 客户端进行数据库操作。

6、MongoDB

MongoDB 是一款面向文档的 NoSQL 数据库,在 openSUSE 下安装 MongoDB 的命令如下:

sudo zypper addrepo -f http://download.opensuse.org/repositories/server:/database:/mongodb/openSUSE_Leap_15.3/
sudo zypper refresh
sudo zypper install mongodb-org

安装完成后,可以使用 MongoDB Shell 进行数据库操作。

三、openSUSE 下数据科学工具的应用案例

以下是一个使用 Python 和 pandas 在 openSUSE 下进行数据分析的简单示例:

1、导入所需库:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2、读取数据:

data = pd.read_csv('data.csv')

3、数据清洗:

data.dropna(inplace=True)

4、数据分析:

mean_age = data['age'].mean()
print(f"平均年龄:{mean_age}")

5、数据可视化:

plt.scatter(data['age'], data['salary'])
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('薪资')
plt.show()

通过以上示例,我们可以看到在 openSUSE 下使用数据科学工具进行数据分析的便捷性。

openSUSE 作为一款优秀的开源操作系统,为数据科学家提供了丰富的数据科学工具,通过本文的介绍,我们了解了如何在 openSUSE 下安装和使用这些工具,以及如何运用它们进行数据分析,相信在 openSUSE 的助力下,数据科学家们将能够更加高效地开展研究工作。

以下为 50 个中文相关关键词:

openSUSE, 数据科学, 工具, Python, R, Jupyter Notebook, Apache Spark, MySQL, MongoDB, 数据分析, 数据清洗, 数据可视化, 分布式计算, 关系型数据库, NoSQL 数据库, 交互式计算环境, 编程语言, 软件仓库, 安装命令, 数据库操作, 数据科学家, 研究工作, 大数据时代, 稳定性, 安全性, 易用性, 社区支持, 滚动更新, 稳定版本, 软件包管理器, 数据处理, 数据挖掘, 机器学习, 统计分析, 数据挖掘工具, 数据科学库, 数据科学家工具, 数据可视化工具, 数据清洗工具, 数据转换工具, 数据存储, 数据查询, 数据管理, 数据挖掘算法, 数据挖掘技术, 数据挖掘应用, 数据挖掘案例, 数据挖掘教程, 数据挖掘书籍, 数据挖掘资源, 数据挖掘社区

bwg Vultr justhost.asia racknerd hostkvm pesyun Pawns


本文标签属性:

openSUSE 数据科学工具:opendatasharers

原文链接:,转发请注明来源!