En efecto incluso en instalaciones desde Cero en Ubuntu , puede que no se muestren elementos graficos de la mayoria de las utilidades que incluye el s.o.
Ciertamente aqui podemos ver un ejemplo de como se mestra el gestor de archivadores
En teoria reinstalar el escritorio podria valer :
sudo apt-get remove gnome-shell
.. .y los siguientes pasos para instalarlo otra vez:
sudo apt-get install gnome-shell
Sin embargo, puede que desee intentar ejecutar dpkg-reconfigure antes de intentar volver a instalar en caso de que corrige los problemas que está experimentando:
sudo dpkg-reconfigure gnome-shell
Instalar LXQT Desktop en Ubuntu
Primero, actualice y actualice su sistema usando el siguiente comando.
$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
Ahora, simplemente instale el paquete LXQT y Openbox. Para usar componentes de GUI como la barra de tareas, el administrador de inicio de sesión, el protector de pantalla, los íconos, etc., debe instalar Openbox.
$ sudo apt-get install lxqt openbox -y
Ahora, para cambiar al escritorio LXQT, reinicie el sistema.
$ sudo reboot
Durante el procedimiento de inicio de sesión, seleccione LXQT e ingrese su contraseña segura.
Elija el escritorio LXQT
Ahora se le pedirá que elija un administrador de Windows. Puedes elegir cualquiera de ellos. Aquí, seleccionemos ‘Murmurar’. Luego, haga clic en Aceptar.
Elija su administrador de Windows favorito
Ahora, su entorno LXQT está listo.
Escritorio LXQT en Ubuntu 20.04
Para ver la versión instalada actualmente, debe hacer clic en Iniciar menú, seleccionar Acerca de LXQT y seleccionar la pestaña Información técnica.
Hemos instalado la versión 0.14.1 de LXQT en Ubuntu.
Verifique la versión de LXQT en Ubuntu
Desinstalar / quitar el escritorio LXQt
Para eliminar el escritorio LXQT, primero cierre la sesión e inicie sesión en el entorno de escritorio anterior y abra el terminal. Purgue los paquetes LXQT y Openbox ingresando el siguiente comando. Además, elimine las dependencias que no se puedan usar ejecutando ‘autoremove’ como se muestra a continuación.
Anaconda es una distribución gratuita, de código abierto y una de las distribuciones más populares del lenguaje de programación Python y R. Generalmente, se usa para computación científica, análisis predictivo, aprendizaje automático y procesamiento de datos a gran escala. Es una distribución multiplataforma y se puede instalar en Linux, Windows y Mac OS.
En este post le mostraremos cómo instalar y usar Anaconda en un VPS Ubuntu 20.04.
Prerrequisitos
Acceso a la cuenta de usuario root (o acceso a una cuenta de administrador con privilegios de root)
Eliminar cualquier instalacion anterior
sudo rm -R /root/anaconda3
Inicie sesión en el servidor y actualice los paquetes del sistema operativo del servidor
Primero, inicie sesión en su servidor Ubuntu 20.04 a través de SSH como usuario root
Antes de comenzar, debe asegurarse de que todos los paquetes del sistema operativo Ubuntu instalados en el servidor estén actualizados. Puede hacer esto ejecutando los siguientes comandos:
apt-get update -y
apt-get upgrade -y
Descarga de Anaconda
Primero, visite la página de descarga de Anaconda y descargue la última versión del script de instalación de Anaconda con el siguiente comando:
A continuación, vaya a la página hash de Anaconda y haga coincidir el hash anterior como se muestra a continuación:
Una vez que haya terminado, puede proceder e instalar Anaconda.
Instalación de Anaconda
Ahora, ejecute el script de instalación de Anaconda para iniciar la instalación:
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Debería ver el siguiente resultado:
Bienvenido a Anaconda3 2020.11
Para continuar con el proceso de instalación, revise la licencia
convenio.
Por favor presione ENTER para continuar
>>>
Presione Enter para iniciar la instalación. Se le pedirá que acepte la licencia y elija el directorio de instalación como se muestra a continuación:
¿Aceptas los términos de la licencia? [si | no] si
Anaconda3 ahora se instalará en esta ubicación:
/ root / anaconda3
- Presione ENTER para confirmar la ubicación
- Presione CTRL-C para cancelar la instalación
- O especifique una ubicación diferente a continuación
[/ root / anaconda3] >>>
Presione Entrar para confirmar la ubicación y continuar con el proceso de instalación. Una vez completada la instalación, debería obtener el siguiente resultado:
¿Desea que el instalador inicialice Anaconda3
ejecutando conda init? [si | no]
[no] >>> si
Escriba sí y presione Entrar para inicializar la Anaconda. Debería obtener el siguiente resultado:
==> Para que los cambios surtan efecto, cierre y vuelva a abrir su shell actual. <==
Si prefiere que el entorno base de conda no se active al inicio,
establezca el parámetro auto_activate_base en falso:
conda config --set auto_activate_base false
¡Gracias por instalar Anaconda3!
================================================ =========================
Trabajar con portátiles Python y Jupyter es muy sencillo con PyCharm Pro,
diseñado para ser utilizado con Anaconda. Descarga ahora y ten los mejores datos
herramientas a su alcance.
PyCharm Pro para Anaconda está disponible en: https://www.anaconda.com/pycharm
A continuación, active la variable de entorno Anaconda con el siguiente comando:
fuente ~ / .bashrc
Ahora puede verificar la instalación usando el siguiente comando:
conda info
Debería obtener el siguiente resultado:
ubicación de entorno activo: / root / anaconda3
nivel de cáscara: 1
archivo de configuración de usuario: /root/.condarc
archivos de configuración poblados:
versión conda: 4.9.2
versión conda-build: 3.20.5
versión de Python: 3.8.5.final.0
paquetes virtuales: __glibc = 2.31 = 0
__unix = 0 = 0
__archspec = 1 = x86_64
entorno base: / root / anaconda3 (escribible)
URL de canal: https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
caché del paquete: / root / anaconda3 / pkgs
/root/.conda/pkgs
Directorios envs: / root / anaconda3 / envs
/root/.conda/envs
plataforma: linux-64
user-agent: conda / 4.9.2 solicitudes / 2.24.0 CPython / 3.8.5 Linux / 5.4.0-29-generic ubuntu / 20.04 glibc / 2.31
UID: GID: 0: 0
archivo netrc: Ninguno
modo fuera de línea: falso
Actualización Anaconda
Se recomienda actualizar Anaconda con regularidad. Para actualizar Anaconda, primero actualice la conda con el siguiente comando:
conda update conda
A continuación, actualice Anaconda con el siguiente comando:
conda update anaconda
Puede crear un entorno Python 3 para Anaconda usando el siguiente comando:
Crear un entorno Anaconda
conda create --name my_env
A continuación, active el entorno con el siguiente comando:
conda activate my_env
Debería obtener el siguiente resultado:
(mi_env) root @ ubuntu2004: ~ #
Abra una nueva ventana de Terminal yendo a “Mostrar aplicaciones” y seleccionando la Terminal .
Escriba el comando para verificar que se instaló Anaconda.(base) nombre de usuario @ ubuntu: ~ $ python –version Python 3.8.5
Escriba el comando para actualizar Anaconda.(base) username @ ubuntu: ~ $ conda update –all –yes
Iniciar Jupyter Notebook
Escriba el comando para iniciar Jupyter Notebook.nombre de usuario @ ubuntu: ~ $ jupyter notebook
Ejemplo de todos los comandos lanzados :
[email protected]:~/Descargas$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
--2021-09-06 10:21:36-- https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Resolviendo repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.130.3, 104.16.131.3, 2606:4700::6810:8303, ...
Conectando con repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)[104.16.130.3]:443... conectado.
Petición HTTP enviada, esperando respuesta... 200 OK
Longitud: 554535580 (529M) [application/x-sh]
Guardando como: “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh”
Anaconda3-2020.11-L 100%[===================>] 528,85M 3,04MB/s en 2m 56s
2021-09-06 10:24:32 (3,00 MB/s) - “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh” guardado [554535580/554535580]
[email protected]:~/Descargas$ sha256sum Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
cf2ff493f11eaad5d09ce2b4feaa5ea90db5174303d5b3fe030e16d29aeef7de Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
[email protected]:~/Descargas$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Welcome to Anaconda3 2020.11
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
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Copyright 2015-2020, Anaconda, Inc.
All rights reserved under the 3-clause BSD License:
This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between y
ou and Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Anaconda Individual E
dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).
Subject to the terms of this Agreement, Anaconda hereby grants you a non-exclusi
ve, non-transferable license to:
* Install and use the Anaconda Individual Edition (which was formerly known as
Anaconda Distribution),
* Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition from Anaconda's repository; and
* Redistribute code files in source (if provided to you by Anaconda as source)
and binary forms, with or without modification subject to the requirements set
forth below.
Anaconda may, at its option, make available patches, workarounds or other update
s to Anaconda Individual Edition. Unless the updates are provided with their sep
arate governing terms, they are deemed part of Anaconda Individual Edition licen
sed to you as provided in this Agreement. This Agreement does not entitle you t
o any support for Anaconda Individual Edition.
Anaconda reserves all rights not expressly granted to you in this Agreement.
Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
are permitted provided that the following conditions are met:
* Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this
list of conditions and the following disclaimer.
* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, th
is list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or o
ther materials provided with the distribution.
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through Anaconda Individual Edition, the applicable third-party licensors own a
ll right, title and interest, including all intellectual property rights, in and
to such products. If you send or transmit any communications or materials to A
naconda suggesting or recommending changes to the software or documentation, inc
luding without limitation, new features or functionality relating thereto, or an
y comments, questions, suggestions or the like ("Feedback"), Anaconda is free to
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UBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUP
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LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT O
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LIABLE FOR ANY SPECIAL, INCIDENTAL, PUNITIVE OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, OR ANY L
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URING SUBSTITUTE PRODUCTS, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THIS AGREEMENT O
R THE USE OR PERFORMANCE OF ANACONDA INDIVIDUAL EDITION, WHETHER SUCH LIABILITY
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NCLUDING NEGLIGENCE), PRODUCT LIABILITY OR ANY OTHER CAUSE OF ACTION OR THEORY O
F LIABILITY. IN NO EVENT WILL THE TOTAL CUMULATIVE LIABILITY OF ANACONDA AND ITS
AFFILIATES UNDER OR ARISING OUT OF THIS AGREEMENT EXCEED US0.00.
If you want to terminate this Agreement, you may do so by discontinuing use of A
naconda Individual Edition. Anaconda may, at any time, terminate this Agreement
and the license granted hereunder if you fail to comply with any term of this A
greement. Upon any termination of this Agreement, you agree to promptly discon
tinue use of the Anaconda Individual Edition and destroy all copies in your poss
ession or control. Upon any termination of this Agreement all provisions survive
except for the licenses granted to you.
This Agreement is governed by and construed in accordance with the internal laws
of the State of Texas without giving effect to any choice or conflict of law pr
ovision or rule that would require or permit the application of the laws of any
jurisdiction other than those of the State of Texas. Any legal suit, action, or
proceeding arising out of or related to this Agreement or the licenses granted h
ereunder by you must be instituted exclusively in the federal courts of the Unit
ed States or the courts of the State of Texas in each case located in Travis Cou
nty, Texas, and you irrevocably submit to the jurisdiction of such courts in any
such suit, action, or proceeding.
Notice of Third Party Software Licenses
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Anaconda Individual Edition provides access to a repository which contains softw
are packages or tools licensed on an open source basis from third parties and bi
nary packages of these third party tools. These third party software packages or
tools are provided on an "as is" basis and are subject to their respective lice
nse agreements as well as this Agreement and the Terms of Service for the Reposi
tory located at https://know.anaconda.com/TOS.html; provided, however, no restri
ction contained in the Terms of Service shall be construed so as to limit your a
bility to download the packages contained in Anaconda Individual Edition provide
d you comply with the license for each such package. These licenses may be acce
ssed from within the Anaconda Individual Edition software or at https://docs.ana
conda.com/anaconda/pkg-docs. Information regarding which license is applicable i
s available from within many of the third party software packages and tools and
at https://repo.anaconda.com/pkgs/main/ and https://repo.anaconda.com/pkgs/r/. A
naconda reserves the right, in its sole discretion, to change which third party
tools are included in the repository accessible through Anaconda Individual Edit
ion.
Intel Math Kernel Library
-------------------------
Anaconda Individual Edition provides access to re-distributable, run-time, share
d-library files from the Intel Math Kernel Library ("MKL binaries").
Copyright 2018 Intel Corporation. License available at https://software.intel.c
om/en-us/license/intel-simplified-software-license (the "MKL License").
You may use and redistribute the MKL binaries, without modification, provided th
e following conditions are met:
* Redistributions must reproduce the above copyright notice and the following
terms of use in the MKL binaries and in the documentation and/or other materials
provided with the distribution.
* Neither the name of Intel nor the names of its suppliers may be used to endo
rse or promote products derived from the MKL binaries without specific prior wri
tten permission.
* No reverse engineering, decompilation, or disassembly of the MKL binaries is
permitted.
You are specifically authorized to use and redistribute the MKL binaries with yo
ur installation of Anaconda Individual Edition subject to the terms set forth in
the MKL License. You are also authorized to redistribute the MKL binaries with
Anaconda Individual Edition or in the Anaconda package that contains the MKL bin
aries. If needed, instructions for removing the MKL binaries after installation
of Anaconda Individual Edition are available at https://docs.anaconda.com.
cuDNN Software
--------------
Anaconda Individual Edition also provides access to cuDNN software binaries ("cu
DNN binaries") from NVIDIA Corporation. You are specifically authorized to use t
he cuDNN binaries with your installation of Anaconda Individual Edition subject
to your compliance with the license agreement located at https://docs.nvidia.com
/deeplearning/sdk/cudnn-sla/index.html. You are also authorized to redistribute
the cuDNN binaries with an Anaconda Individual Edition package that contains the
cuDNN binaries. You can add or remove the cuDNN binaries utilizing the install
and uninstall features in Anaconda Individual Edition.
cuDNN binaries contain source code provided by NVIDIA Corporation.
Export; Cryptography Notice
===========================
You must comply with all domestic and international export laws and regulations
that apply to the software, which include restrictions on destinations, end user
s, and end use. Anaconda Individual Edition includes cryptographic software. Th
e country in which you currently reside may have restrictions on the import, pos
session, use, and/or re-export to another country, of encryption software. BEFOR
E using any encryption software, please check your country's laws, regulations a
nd policies concerning the import, possession, or use, and re-export of encrypti
on software, to see if this is permitted. See the Wassenaar Arrangement http://w
ww.wassenaar.org/ for more information.
Anaconda has self-classified this software as Export Commodity Control Number (E
CCN) 5D992.c, which includes mass market information security software using or
performing cryptographic functions with asymmetric algorithms. No license is req
uired for export of this software to non-embargoed countries.
The Intel Math Kernel Library contained in Anaconda Individual Edition is classi
fied by Intel as ECCN 5D992.c with no license required for export to non-embargo
ed countries.
The following packages are included in the repository accessible through Anacond
a Individual Edition that relate to cryptography:
openssl
The OpenSSL Project is a collaborative effort to develop a robust, commercia
l-grade, full-featured, and Open Source toolkit implementing the Transport Layer
Security (TLS) and Secure Sockets Layer (SSL) protocols as well as a full-stren
gth general purpose cryptography library.
pycrypto
A collection of both secure hash functions (such as SHA256 and RIPEMD160), a
nd various encryption algorithms (AES, DES, RSA, ElGamal, etc.).
pyopenssl
A thin Python wrapper around (a subset of) the OpenSSL library.
kerberos (krb5, non-Windows platforms)
A network authentication protocol designed to provide strong authentication
for client/server applications by using secret-key cryptography.
cryptography
A Python library which exposes cryptographic recipes and primitives.
pycryptodome
A fork of PyCrypto. It is a self-contained Python package of low-level crypt
ographic primitives.
pycryptodomex
A stand-alone version of pycryptodome.
libsodium
A software library for encryption, decryption, signatures, password hashing
and more.
pynacl
A Python binding to the Networking and Cryptography library, a crypto librar
y with the stated goal of improving usability, security and speed.
Last updated September 28, 2020
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/soloelectronicos/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/home/soloelectronicos/anaconda3] >>>
PREFIX=/home/soloelectronicos/anaconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- _ipyw_jlab_nb_ext_conf==0.1.0=py38_0
- _libgcc_mutex==0.1=main
- alabaster==0.7.12=py_0
- anaconda-client==1.7.2=py38_0
- anaconda-navigator==1.10.0=py38_0
- anaconda-project==0.8.4=py_0
- anaconda==2020.11=py38_0
- argh==0.26.2=py38_0
- argon2-cffi==20.1.0=py38h7b6447c_1
- asn1crypto==1.4.0=py_0
- astroid==2.4.2=py38_0
- astropy==4.0.2=py38h7b6447c_0
- async_generator==1.10=py_0
- atomicwrites==1.4.0=py_0
- attrs==20.3.0=pyhd3eb1b0_0
- autopep8==1.5.4=py_0
- babel==2.8.1=pyhd3eb1b0_0
- backcall==0.2.0=py_0
- backports.functools_lru_cache==1.6.1=py_0
- backports.shutil_get_terminal_size==1.0.0=py38_2
- backports.tempfile==1.0=py_1
- backports.weakref==1.0.post1=py_1
- backports==1.0=py_2
- beautifulsoup4==4.9.3=pyhb0f4dca_0
- bitarray==1.6.1=py38h27cfd23_0
- bkcharts==0.2=py38_0
- blas==1.0=mkl
- bleach==3.2.1=py_0
- blosc==1.20.1=hd408876_0
- bokeh==2.2.3=py38_0
- boto==2.49.0=py38_0
- bottleneck==1.3.2=py38heb32a55_1
- brotlipy==0.7.0=py38h7b6447c_1000
- bzip2==1.0.8=h7b6447c_0
- ca-certificates==2020.10.14=0
- cairo==1.14.12=h8948797_3
- certifi==2020.6.20=pyhd3eb1b0_3
- cffi==1.14.3=py38he30daa8_0
- chardet==3.0.4=py38_1003
- click==7.1.2=py_0
- cloudpickle==1.6.0=py_0
- clyent==1.2.2=py38_1
- colorama==0.4.4=py_0
- conda-build==3.20.5=py38_1
- conda-env==2.6.0=1
- conda-package-handling==1.7.2=py38h03888b9_0
- conda-verify==3.4.2=py_1
- conda==4.9.2=py38h06a4308_0
- contextlib2==0.6.0.post1=py_0
- cryptography==3.1.1=py38h1ba5d50_0
- curl==7.71.1=hbc83047_1
- cycler==0.10.0=py38_0
- cython==0.29.21=py38he6710b0_0
- cytoolz==0.11.0=py38h7b6447c_0
- dask-core==2.30.0=py_0
- dask==2.30.0=py_0
- dbus==1.13.18=hb2f20db_0
- decorator==4.4.2=py_0
- defusedxml==0.6.0=py_0
- diff-match-patch==20200713=py_0
- distributed==2.30.1=py38h06a4308_0
- docutils==0.16=py38_1
- entrypoints==0.3=py38_0
- et_xmlfile==1.0.1=py_1001
- expat==2.2.10=he6710b0_2
- fastcache==1.1.0=py38h7b6447c_0
- filelock==3.0.12=py_0
- flake8==3.8.4=py_0
- flask==1.1.2=py_0
- fontconfig==2.13.0=h9420a91_0
- freetype==2.10.4=h5ab3b9f_0
- fribidi==1.0.10=h7b6447c_0
- fsspec==0.8.3=py_0
- future==0.18.2=py38_1
- get_terminal_size==1.0.0=haa9412d_0
- gevent==20.9.0=py38h7b6447c_0
- glib==2.66.1=h92f7085_0
- glob2==0.7=py_0
- gmp==6.1.2=h6c8ec71_1
- gmpy2==2.0.8=py38hd5f6e3b_3
- graphite2==1.3.14=h23475e2_0
- greenlet==0.4.17=py38h7b6447c_0
- gst-plugins-base==1.14.0=hbbd80ab_1
- gstreamer==1.14.0=hb31296c_0
- h5py==2.10.0=py38h7918eee_0
- harfbuzz==2.4.0=hca77d97_1
- hdf5==1.10.4=hb1b8bf9_0
- heapdict==1.0.1=py_0
- html5lib==1.1=py_0
- icu==58.2=he6710b0_3
- idna==2.10=py_0
- imageio==2.9.0=py_0
- imagesize==1.2.0=py_0
- importlib-metadata==2.0.0=py_1
- importlib_metadata==2.0.0=1
- iniconfig==1.1.1=py_0
- intel-openmp==2020.2=254
- intervaltree==3.1.0=py_0
- ipykernel==5.3.4=py38h5ca1d4c_0
- ipython==7.19.0=py38hb070fc8_0
- ipython_genutils==0.2.0=py38_0
- ipywidgets==7.5.1=py_1
- isort==5.6.4=py_0
- itsdangerous==1.1.0=py_0
- jbig==2.1=hdba287a_0
- jdcal==1.4.1=py_0
- jedi==0.17.1=py38_0
- jeepney==0.5.0=pyhd3eb1b0_0
- jinja2==2.11.2=py_0
- joblib==0.17.0=py_0
- jpeg==9b=h024ee3a_2
- json5==0.9.5=py_0
- jsonschema==3.2.0=py_2
- jupyter==1.0.0=py38_7
- jupyter_client==6.1.7=py_0
- jupyter_console==6.2.0=py_0
- jupyter_core==4.6.3=py38_0
- jupyterlab==2.2.6=py_0
- jupyterlab_pygments==0.1.2=py_0
- jupyterlab_server==1.2.0=py_0
- keyring==21.4.0=py38_1
- kiwisolver==1.3.0=py38h2531618_0
- krb5==1.18.2=h173b8e3_0
- lazy-object-proxy==1.4.3=py38h7b6447c_0
- lcms2==2.11=h396b838_0
- ld_impl_linux-64==2.33.1=h53a641e_7
- libarchive==3.4.2=h62408e4_0
- libcurl==7.71.1=h20c2e04_1
- libedit==3.1.20191231=h14c3975_1
- libffi==3.3=he6710b0_2
- libgcc-ng==9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng==7.3.0=hdf63c60_0
- liblief==0.10.1=he6710b0_0
- libllvm10==10.0.1=hbcb73fb_5
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libxml2 pkgs/main/linux-64::libxml2-2.9.10-hb55368b_3
libxslt pkgs/main/linux-64::libxslt-1.1.34-hc22bd24_0
llvmlite pkgs/main/linux-64::llvmlite-0.34.0-py38h269e1b5_4
locket pkgs/main/linux-64::locket-0.2.0-py38_1
lxml pkgs/main/linux-64::lxml-4.6.1-py38hefd8a0e_0
lz4-c pkgs/main/linux-64::lz4-c-1.9.2-heb0550a_3
lzo pkgs/main/linux-64::lzo-2.10-h7b6447c_2
markupsafe pkgs/main/linux-64::markupsafe-1.1.1-py38h7b6447c_0
matplotlib pkgs/main/linux-64::matplotlib-3.3.2-0
matplotlib-base pkgs/main/linux-64::matplotlib-base-3.3.2-py38h817c723_0
mccabe pkgs/main/linux-64::mccabe-0.6.1-py38_1
mistune pkgs/main/linux-64::mistune-0.8.4-py38h7b6447c_1000
mkl pkgs/main/linux-64::mkl-2020.2-256
mkl-service pkgs/main/linux-64::mkl-service-2.3.0-py38he904b0f_0
mkl_fft pkgs/main/linux-64::mkl_fft-1.2.0-py38h23d657b_0
mkl_random pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.1.1-py38h0573a6f_0
mock pkgs/main/noarch::mock-4.0.2-py_0
more-itertools pkgs/main/noarch::more-itertools-8.6.0-pyhd3eb1b0_0
mpc pkgs/main/linux-64::mpc-1.1.0-h10f8cd9_1
mpfr pkgs/main/linux-64::mpfr-4.0.2-hb69a4c5_1
mpmath pkgs/main/linux-64::mpmath-1.1.0-py38_0
msgpack-python pkgs/main/linux-64::msgpack-python-1.0.0-py38hfd86e86_1
multipledispatch pkgs/main/linux-64::multipledispatch-0.6.0-py38_0
navigator-updater pkgs/main/linux-64::navigator-updater-0.2.1-py38_0
nbclient pkgs/main/noarch::nbclient-0.5.1-py_0
nbconvert pkgs/main/linux-64::nbconvert-6.0.7-py38_0
nbformat pkgs/main/noarch::nbformat-5.0.8-py_0
ncurses pkgs/main/linux-64::ncurses-6.2-he6710b0_1
nest-asyncio pkgs/main/noarch::nest-asyncio-1.4.2-pyhd3eb1b0_0
networkx pkgs/main/noarch::networkx-2.5-py_0
nltk pkgs/main/noarch::nltk-3.5-py_0
nose pkgs/main/linux-64::nose-1.3.7-py38_2
notebook pkgs/main/linux-64::notebook-6.1.4-py38_0
numba pkgs/main/linux-64::numba-0.51.2-py38h0573a6f_1
numexpr pkgs/main/linux-64::numexpr-2.7.1-py38h423224d_0
numpy pkgs/main/linux-64::numpy-1.19.2-py38h54aff64_0
numpy-base pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.19.2-py38hfa32c7d_0
numpydoc pkgs/main/noarch::numpydoc-1.1.0-pyhd3eb1b0_1
olefile pkgs/main/noarch::olefile-0.46-py_0
openpyxl pkgs/main/noarch::openpyxl-3.0.5-py_0
openssl pkgs/main/linux-64::openssl-1.1.1h-h7b6447c_0
packaging pkgs/main/noarch::packaging-20.4-py_0
pandas pkgs/main/linux-64::pandas-1.1.3-py38he6710b0_0
pandoc pkgs/main/linux-64::pandoc-2.11-hb0f4dca_0
pandocfilters pkgs/main/linux-64::pandocfilters-1.4.3-py38h06a4308_1
pango pkgs/main/linux-64::pango-1.45.3-hd140c19_0
parso pkgs/main/noarch::parso-0.7.0-py_0
partd pkgs/main/noarch::partd-1.1.0-py_0
patchelf pkgs/main/linux-64::patchelf-0.12-he6710b0_0
path pkgs/main/linux-64::path-15.0.0-py38_0
path.py pkgs/main/noarch::path.py-12.5.0-0
pathlib2 pkgs/main/linux-64::pathlib2-2.3.5-py38_0
pathtools pkgs/main/noarch::pathtools-0.1.2-py_1
patsy pkgs/main/linux-64::patsy-0.5.1-py38_0
pcre pkgs/main/linux-64::pcre-8.44-he6710b0_0
pep8 pkgs/main/linux-64::pep8-1.7.1-py38_0
pexpect pkgs/main/linux-64::pexpect-4.8.0-py38_0
pickleshare pkgs/main/linux-64::pickleshare-0.7.5-py38_1000
pillow pkgs/main/linux-64::pillow-8.0.1-py38he98fc37_0
pip pkgs/main/linux-64::pip-20.2.4-py38h06a4308_0
pixman pkgs/main/linux-64::pixman-0.40.0-h7b6447c_0
pkginfo pkgs/main/linux-64::pkginfo-1.6.1-py38h06a4308_0
pluggy pkgs/main/linux-64::pluggy-0.13.1-py38_0
ply pkgs/main/linux-64::ply-3.11-py38_0
prometheus_client pkgs/main/noarch::prometheus_client-0.8.0-py_0
prompt-toolkit pkgs/main/noarch::prompt-toolkit-3.0.8-py_0
prompt_toolkit pkgs/main/noarch::prompt_toolkit-3.0.8-0
psutil pkgs/main/linux-64::psutil-5.7.2-py38h7b6447c_0
ptyprocess pkgs/main/linux-64::ptyprocess-0.6.0-py38_0
py pkgs/main/noarch::py-1.9.0-py_0
py-lief pkgs/main/linux-64::py-lief-0.10.1-py38h403a769_0
pycodestyle pkgs/main/noarch::pycodestyle-2.6.0-py_0
pycosat pkgs/main/linux-64::pycosat-0.6.3-py38h7b6447c_1
pycparser pkgs/main/noarch::pycparser-2.20-py_2
pycurl pkgs/main/linux-64::pycurl-7.43.0.6-py38h1ba5d50_0
pydocstyle pkgs/main/noarch::pydocstyle-5.1.1-py_0
pyflakes pkgs/main/noarch::pyflakes-2.2.0-py_0
pygments pkgs/main/noarch::pygments-2.7.2-pyhd3eb1b0_0
pylint pkgs/main/linux-64::pylint-2.6.0-py38_0
pyodbc pkgs/main/linux-64::pyodbc-4.0.30-py38he6710b0_0
pyopenssl pkgs/main/noarch::pyopenssl-19.1.0-py_1
pyparsing pkgs/main/noarch::pyparsing-2.4.7-py_0
pyqt pkgs/main/linux-64::pyqt-5.9.2-py38h05f1152_4
pyrsistent pkgs/main/linux-64::pyrsistent-0.17.3-py38h7b6447c_0
pysocks pkgs/main/linux-64::pysocks-1.7.1-py38_0
pytables pkgs/main/linux-64::pytables-3.6.1-py38h9fd0a39_0
pytest pkgs/main/linux-64::pytest-6.1.1-py38_0
python pkgs/main/linux-64::python-3.8.5-h7579374_1
python-dateutil pkgs/main/noarch::python-dateutil-2.8.1-py_0
python-jsonrpc-se~ pkgs/main/noarch::python-jsonrpc-server-0.4.0-py_0
python-language-s~ pkgs/main/noarch::python-language-server-0.35.1-py_0
python-libarchive~ pkgs/main/noarch::python-libarchive-c-2.9-py_0
pytz pkgs/main/noarch::pytz-2020.1-py_0
pywavelets pkgs/main/linux-64::pywavelets-1.1.1-py38h7b6447c_2
pyxdg pkgs/main/noarch::pyxdg-0.27-pyhd3eb1b0_0
pyyaml pkgs/main/linux-64::pyyaml-5.3.1-py38h7b6447c_1
pyzmq pkgs/main/linux-64::pyzmq-19.0.2-py38he6710b0_1
qdarkstyle pkgs/main/noarch::qdarkstyle-2.8.1-py_0
qt pkgs/main/linux-64::qt-5.9.7-h5867ecd_1
qtawesome pkgs/main/noarch::qtawesome-1.0.1-py_0
qtconsole pkgs/main/noarch::qtconsole-4.7.7-py_0
qtpy pkgs/main/noarch::qtpy-1.9.0-py_0
readline pkgs/main/linux-64::readline-8.0-h7b6447c_0
regex pkgs/main/linux-64::regex-2020.10.15-py38h7b6447c_0
requests pkgs/main/noarch::requests-2.24.0-py_0
ripgrep pkgs/main/linux-64::ripgrep-12.1.1-0
rope pkgs/main/noarch::rope-0.18.0-py_0
rtree pkgs/main/linux-64::rtree-0.9.4-py38_1
ruamel_yaml pkgs/main/linux-64::ruamel_yaml-0.15.87-py38h7b6447c_1
scikit-image pkgs/main/linux-64::scikit-image-0.17.2-py38hdf5156a_0
scikit-learn pkgs/main/linux-64::scikit-learn-0.23.2-py38h0573a6f_0
scipy pkgs/main/linux-64::scipy-1.5.2-py38h0b6359f_0
seaborn pkgs/main/noarch::seaborn-0.11.0-py_0
secretstorage pkgs/main/linux-64::secretstorage-3.1.2-py38_0
send2trash pkgs/main/linux-64::send2trash-1.5.0-py38_0
setuptools pkgs/main/linux-64::setuptools-50.3.1-py38h06a4308_1
simplegeneric pkgs/main/linux-64::simplegeneric-0.8.1-py38_2
singledispatch pkgs/main/noarch::singledispatch-3.4.0.3-py_1001
sip pkgs/main/linux-64::sip-4.19.13-py38he6710b0_0
six pkgs/main/linux-64::six-1.15.0-py38h06a4308_0
snowballstemmer pkgs/main/noarch::snowballstemmer-2.0.0-py_0
sortedcollections pkgs/main/noarch::sortedcollections-1.2.1-py_0
sortedcontainers pkgs/main/noarch::sortedcontainers-2.2.2-py_0
soupsieve pkgs/main/noarch::soupsieve-2.0.1-py_0
sphinx pkgs/main/noarch::sphinx-3.2.1-py_0
sphinxcontrib pkgs/main/linux-64::sphinxcontrib-1.0-py38_1
sphinxcontrib-app~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-applehelp-1.0.2-py_0
sphinxcontrib-dev~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-devhelp-1.0.2-py_0
sphinxcontrib-htm~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-htmlhelp-1.0.3-py_0
sphinxcontrib-jsm~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-jsmath-1.0.1-py_0
sphinxcontrib-qth~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-qthelp-1.0.3-py_0
sphinxcontrib-ser~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.4-py_0
sphinxcontrib-web~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-websupport-1.2.4-py_0
spyder pkgs/main/linux-64::spyder-4.1.5-py38_0
spyder-kernels pkgs/main/linux-64::spyder-kernels-1.9.4-py38_0
sqlalchemy pkgs/main/linux-64::sqlalchemy-1.3.20-py38h7b6447c_0
sqlite pkgs/main/linux-64::sqlite-3.33.0-h62c20be_0
statsmodels pkgs/main/linux-64::statsmodels-0.12.0-py38h7b6447c_0
sympy pkgs/main/linux-64::sympy-1.6.2-py38h06a4308_1
tbb pkgs/main/linux-64::tbb-2020.3-hfd86e86_0
tblib pkgs/main/noarch::tblib-1.7.0-py_0
terminado pkgs/main/linux-64::terminado-0.9.1-py38_0
testpath pkgs/main/noarch::testpath-0.4.4-py_0
threadpoolctl pkgs/main/noarch::threadpoolctl-2.1.0-pyh5ca1d4c_0
tifffile pkgs/main/linux-64::tifffile-2020.10.1-py38hdd07704_2
tk pkgs/main/linux-64::tk-8.6.10-hbc83047_0
toml pkgs/main/noarch::toml-0.10.1-py_0
toolz pkgs/main/noarch::toolz-0.11.1-py_0
tornado pkgs/main/linux-64::tornado-6.0.4-py38h7b6447c_1
tqdm pkgs/main/noarch::tqdm-4.50.2-py_0
traitlets pkgs/main/noarch::traitlets-5.0.5-py_0
typing_extensions pkgs/main/noarch::typing_extensions-3.7.4.3-py_0
ujson pkgs/main/linux-64::ujson-4.0.1-py38he6710b0_0
unicodecsv pkgs/main/linux-64::unicodecsv-0.14.1-py38_0
unixodbc pkgs/main/linux-64::unixodbc-2.3.9-h7b6447c_0
urllib3 pkgs/main/noarch::urllib3-1.25.11-py_0
watchdog pkgs/main/linux-64::watchdog-0.10.3-py38_0
wcwidth pkgs/main/noarch::wcwidth-0.2.5-py_0
webencodings pkgs/main/linux-64::webencodings-0.5.1-py38_1
werkzeug pkgs/main/noarch::werkzeug-1.0.1-py_0
wheel pkgs/main/noarch::wheel-0.35.1-py_0
widgetsnbextension pkgs/main/linux-64::widgetsnbextension-3.5.1-py38_0
wrapt pkgs/main/linux-64::wrapt-1.11.2-py38h7b6447c_0
wurlitzer pkgs/main/linux-64::wurlitzer-2.0.1-py38_0
xlrd pkgs/main/noarch::xlrd-1.2.0-py_0
xlsxwriter pkgs/main/noarch::xlsxwriter-1.3.7-py_0
xlwt pkgs/main/linux-64::xlwt-1.3.0-py38_0
xmltodict pkgs/main/noarch::xmltodict-0.12.0-py_0
xz pkgs/main/linux-64::xz-5.2.5-h7b6447c_0
yaml pkgs/main/linux-64::yaml-0.2.5-h7b6447c_0
yapf pkgs/main/noarch::yapf-0.30.0-py_0
zeromq pkgs/main/linux-64::zeromq-4.3.3-he6710b0_3
zict pkgs/main/noarch::zict-2.0.0-py_0
zipp pkgs/main/noarch::zipp-3.4.0-pyhd3eb1b0_0
zlib pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.11-h7b6447c_3
zope pkgs/main/linux-64::zope-1.0-py38_1
zope.event pkgs/main/linux-64::zope.event-4.5.0-py38_0
zope.interface pkgs/main/linux-64::zope.interface-5.1.2-py38h7b6447c_0
zstd pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.5-h9ceee32_0
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/condabin/conda
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda-env
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/activate
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/deactivate
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified /home/soloelectronicos/.bashrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Anaconda3!
===========================================================================
Working with Python and Jupyter notebooks is a breeze with PyCharm Pro,
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tools at your fingertips.
PyCharm Pro for Anaconda is available at: https://www.anaconda.com/pycharm
[email protected]:~/Descargas$ source ~/.bashrc
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda info
active environment : base
active env location : /home/soloelectronicos/anaconda3
shell level : 1
user config file : /home/soloelectronicos/.condarc
populated config files :
conda version : 4.9.2
conda-build version : 3.20.5
python version : 3.8.5.final.0
virtual packages : __glibc=2.31=0
__unix=0=0
__archspec=1=x86_64
base environment : /home/soloelectronicos/anaconda3 (writable)
channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
package cache : /home/soloelectronicos/anaconda3/pkgs
/home/soloelectronicos/.conda/pkgs
envs directories : /home/soloelectronicos/anaconda3/envs
/home/soloelectronicos/.conda/envs
platform : linux-64
user-agent : conda/4.9.2 requests/2.24.0 CPython/3.8.5 Linux/5.11.0-27-generic ubuntu/20.04.3 glibc/2.31
UID:GID : 1000:1000
netrc file : None
offline mode : False
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update conda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- conda
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
backports.functools_lru_cache-1.6.4| pyhd3eb1b0_0 9 KB
backports.tempfile-1.0 | pyhd3eb1b0_1 11 KB
conda-4.10.3 | py38h06a4308_0 2.9 MB
conda-package-handling-1.7.3| py38h27cfd23_1 884 KB
------------------------------------------------------------
Total: 3.8 MB
The following packages will be UPDATED:
backports.functoo~ 1.6.1-py_0 --> 1.6.4-pyhd3eb1b0_0
conda 4.9.2-py38h06a4308_0 --> 4.10.3-py38h06a4308_0
conda-package-han~ 1.7.2-py38h03888b9_0 --> 1.7.3-py38h27cfd23_1
The following packages will be DOWNGRADED:
backports.tempfile 1.0-py_1 --> 1.0-pyhd3eb1b0_1
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
backports.tempfile-1 | 11 KB | ##################################### | 100%
backports.functools_ | 9 KB | ##################################### | 100%
conda-4.10.3 | 2.9 MB | ##################################### | 100%
conda-package-handli | 884 KB | ##################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- anaconda
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
_anaconda_depends-2020.07 | py38_0 6 KB
_openmp_mutex-4.5 | 1_gnu 22 KB
alabaster-0.7.12 | pyhd3eb1b0_0 16 KB
anaconda-custom | py38_1 35 KB
anaconda-client-1.8.0 | py38h06a4308_0 152 KB
anaconda-project-0.10.1 | pyhd3eb1b0_0 218 KB
anyio-2.2.0 | py38h06a4308_1 125 KB
appdirs-1.4.4 | py_0 13 KB
argon2-cffi-20.1.0 | py38h27cfd23_1 46 KB
astroid-2.6.6 | py38h06a4308_0 309 KB
astropy-4.3.1 | py38h09021b7_0 6.4 MB
async_generator-1.10 | pyhd3eb1b0_0 23 KB
attrs-21.2.0 | pyhd3eb1b0_0 46 KB
babel-2.9.1 | pyhd3eb1b0_0 5.5 MB
backcall-0.2.0 | pyhd3eb1b0_0 13 KB
backports-1.0 | pyhd3eb1b0_2 210 KB
backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0| pyhd3eb1b0_3 10 KB
beautifulsoup4-4.9.3 | pyha847dfd_0 86 KB
bitarray-2.3.0 | py38h7f8727e_1 139 KB
black-19.10b0 | py_0 86 KB
bleach-4.0.0 | pyhd3eb1b0_0 113 KB
blosc-1.21.0 | h8c45485_0 64 KB
bokeh-2.3.3 | py38h06a4308_0 5.9 MB
brotli-1.0.9 | he6710b0_2 375 KB
brotlipy-0.7.0 |py38h27cfd23_1003 323 KB
c-ares-1.17.1 | h27cfd23_0 108 KB
ca-certificates-2021.7.5 | h06a4308_1 113 KB
cairo-1.16.0 | hf32fb01_1 1.0 MB
certifi-2021.5.30 | py38h06a4308_0 138 KB
cffi-1.14.6 | py38h400218f_0 224 KB
chardet-4.0.0 |py38h06a4308_1003 194 KB
charset-normalizer-2.0.4 | pyhd3eb1b0_0 35 KB
click-8.0.1 | pyhd3eb1b0_0 79 KB
colorama-0.4.4 | pyhd3eb1b0_0 21 KB
conda-pack-0.6.0 | pyhd3eb1b0_0 29 KB
cryptography-3.4.7 | py38hd23ed53_0 913 KB
curl-7.78.0 | h1ccaba5_0 94 KB
cython-0.29.24 | py38h295c915_0 2.0 MB
dask-2021.8.1 | pyhd3eb1b0_0 18 KB
dask-core-2021.8.1 | pyhd3eb1b0_0 715 KB
debugpy-1.4.1 | py38h295c915_0 1.7 MB
decorator-5.0.9 | pyhd3eb1b0_0 12 KB
defusedxml-0.7.1 | pyhd3eb1b0_0 23 KB
distributed-2021.8.1 | py38h06a4308_0 970 KB
docutils-0.17.1 | py38h06a4308_1 686 KB
et_xmlfile-1.1.0 | py38h06a4308_0 10 KB
expat-2.4.1 | h2531618_2 168 KB
filelock-3.0.12 | pyhd3eb1b0_1 10 KB
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pytz-2021.1 | pyhd3eb1b0_0 181 KB
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scikit-image-0.18.1 | py38ha9443f7_0 9.5 MB
scikit-learn-0.24.2 | py38ha9443f7_0 5.4 MB
scipy-1.6.2 | py38had2a1c9_1 15.6 MB
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secretstorage-3.3.1 | py38h06a4308_0 24 KB
send2trash-1.5.0 | pyhd3eb1b0_1 14 KB
setuptools-52.0.0 | py38h06a4308_0 714 KB
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snowballstemmer-2.1.0 | pyhd3eb1b0_0 62 KB
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soupsieve-2.2.1 | pyhd3eb1b0_0 32 KB
sphinx-4.0.2 | pyhd3eb1b0_0 1.2 MB
sphinxcontrib-applehelp-1.0.2| pyhd3eb1b0_0 29 KB
sphinxcontrib-devhelp-1.0.2| pyhd3eb1b0_0 23 KB
sphinxcontrib-htmlhelp-2.0.0| pyhd3eb1b0_0 32 KB
sphinxcontrib-jsmath-1.0.1 | pyhd3eb1b0_0 8 KB
sphinxcontrib-qthelp-1.0.3 | pyhd3eb1b0_0 26 KB
sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.5| pyhd3eb1b0_0 25 KB
spyder-4.2.5 | py38h06a4308_0 5.4 MB
spyder-kernels-1.10.2 | py38h06a4308_0 102 KB
sqlalchemy-1.4.22 | py38h7f8727e_0 1.8 MB
sqlite-3.36.0 | hc218d9a_0 990 KB
statsmodels-0.12.2 | py38h27cfd23_0 8.5 MB
sympy-1.8 | py38h06a4308_0 9.1 MB
terminado-0.9.4 | py38h06a4308_0 25 KB
testpath-0.5.0 | pyhd3eb1b0_0 81 KB
textdistance-4.2.1 | pyhd3eb1b0_0 29 KB
threadpoolctl-2.2.0 | pyhbf3da8f_0 16 KB
three-merge-0.1.1 | pyhd3eb1b0_0 10 KB
toml-0.10.2 | pyhd3eb1b0_0 20 KB
toolz-0.11.1 | pyhd3eb1b0_0 46 KB
tornado-6.1 | py38h27cfd23_0 588 KB
tqdm-4.62.1 | pyhd3eb1b0_1 84 KB
traitlets-5.0.5 | pyhd3eb1b0_0 81 KB
typed-ast-1.4.3 | py38h7f8727e_1 185 KB
typing_extensions-3.10.0.0 | pyh06a4308_0 27 KB
ujson-4.0.2 | py38h2531618_0 45 KB
urllib3-1.26.6 | pyhd3eb1b0_1 112 KB
watchdog-1.0.2 | py38h06a4308_1 89 KB
werkzeug-1.0.1 | pyhd3eb1b0_0 239 KB
wheel-0.37.0 | pyhd3eb1b0_0 32 KB
wrapt-1.12.1 | py38h7b6447c_1 50 KB
wurlitzer-2.1.1 | py38h06a4308_0 13 KB
xlrd-2.0.1 | pyhd3eb1b0_0 90 KB
xlsxwriter-3.0.1 | pyhd3eb1b0_0 111 KB
yapf-0.31.0 | pyhd3eb1b0_0 126 KB
zeromq-4.3.4 | h2531618_0 331 KB
zict-2.0.0 | pyhd3eb1b0_0 10 KB
zipp-3.5.0 | pyhd3eb1b0_0 13 KB
zope.interface-5.4.0 | py38h7f8727e_0 301 KB
zstd-1.4.9 | haebb681_0 480 KB
------------------------------------------------------------
Total: 352.0 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_anaconda_depends pkgs/main/linux-64::_anaconda_depends-2020.07-py38_0
_openmp_mutex pkgs/main/linux-64::_openmp_mutex-4.5-1_gnu
anyio pkgs/main/linux-64::anyio-2.2.0-py38h06a4308_1
appdirs pkgs/main/noarch::appdirs-1.4.4-py_0
black pkgs/main/noarch::black-19.10b0-py_0
brotli pkgs/main/linux-64::brotli-1.0.9-he6710b0_2
c-ares pkgs/main/linux-64::c-ares-1.17.1-h27cfd23_0
charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
conda-pack pkgs/main/noarch::conda-pack-0.6.0-pyhd3eb1b0_0
debugpy pkgs/main/linux-64::debugpy-1.4.1-py38h295c915_0
fonttools pkgs/main/noarch::fonttools-4.25.0-pyhd3eb1b0_0
jupyter_server pkgs/main/linux-64::jupyter_server-1.4.1-py38h06a4308_0
jupyterlab_widgets pkgs/main/noarch::jupyterlab_widgets-1.0.0-pyhd3eb1b0_1
libev pkgs/main/linux-64::libev-4.33-h7b6447c_0
libgfortran4 pkgs/main/linux-64::libgfortran4-7.5.0-ha8ba4b0_17
libgomp pkgs/main/linux-64::libgomp-9.3.0-h5101ec6_17
libllvm9 pkgs/main/linux-64::libllvm9-9.0.1-h4a3c616_1
libnghttp2 pkgs/main/linux-64::libnghttp2-1.41.0-hf8bcb03_2
libuv pkgs/main/linux-64::libuv-1.40.0-h7b6447c_0
libwebp-base pkgs/main/linux-64::libwebp-base-1.2.0-h27cfd23_0
matplotlib-inline pkgs/main/noarch::matplotlib-inline-0.1.2-pyhd3eb1b0_2
munkres pkgs/main/noarch::munkres-1.1.4-py_0
mypy_extensions pkgs/main/linux-64::mypy_extensions-0.4.3-py38_0
nbclassic pkgs/main/noarch::nbclassic-0.2.6-pyhd3eb1b0_0
openjpeg pkgs/main/linux-64::openjpeg-2.4.0-h3ad879b_0
pathspec pkgs/main/noarch::pathspec-0.7.0-py_0
pyerfa pkgs/main/linux-64::pyerfa-2.0.0-py38h27cfd23_0
pyls-black pkgs/main/noarch::pyls-black-0.4.6-hd3eb1b0_0
pyls-spyder pkgs/main/noarch::pyls-spyder-0.3.2-pyhd3eb1b0_0
snappy pkgs/main/linux-64::snappy-1.1.8-he6710b0_0
sniffio pkgs/main/linux-64::sniffio-1.2.0-py38h06a4308_1
textdistance pkgs/main/noarch::textdistance-4.2.1-pyhd3eb1b0_0
three-merge pkgs/main/noarch::three-merge-0.1.1-pyhd3eb1b0_0
typed-ast pkgs/main/linux-64::typed-ast-1.4.3-py38h7f8727e_1
The following packages will be UPDATED:
anaconda-client 1.7.2-py38_0 --> 1.8.0-py38h06a4308_0
anaconda-project 0.8.4-py_0 --> 0.10.1-pyhd3eb1b0_0
astroid 2.4.2-py38_0 --> 2.6.6-py38h06a4308_0
astropy 4.0.2-py38h7b6447c_0 --> 4.3.1-py38h09021b7_0
attrs 20.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 21.2.0-pyhd3eb1b0_0
babel 2.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.9.1-pyhd3eb1b0_0
backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_~ --> pkgs/main/noarch::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-pyhd3eb1b0_3
bitarray 1.6.1-py38h27cfd23_0 --> 2.3.0-py38h7f8727e_1
bleach 3.2.1-py_0 --> 4.0.0-pyhd3eb1b0_0
blosc 1.20.1-hd408876_0 --> 1.21.0-h8c45485_0
bokeh 2.2.3-py38_0 --> 2.3.3-py38h06a4308_0
brotlipy 0.7.0-py38h7b6447c_1000 --> 0.7.0-py38h27cfd23_1003
ca-certificates 2020.10.14-0 --> 2021.7.5-h06a4308_1
cairo 1.14.12-h8948797_3 --> 1.16.0-hf32fb01_1
certifi pkgs/main/noarch::certifi-2020.6.20-p~ --> pkgs/main/linux-64::certifi-2021.5.30-py38h06a4308_0
cffi 1.14.3-py38he30daa8_0 --> 1.14.6-py38h400218f_0
chardet 3.0.4-py38_1003 --> 4.0.0-py38h06a4308_1003
click 7.1.2-py_0 --> 8.0.1-pyhd3eb1b0_0
cryptography 3.1.1-py38h1ba5d50_0 --> 3.4.7-py38hd23ed53_0
curl 7.71.1-hbc83047_1 --> 7.78.0-h1ccaba5_0
cython 0.29.21-py38he6710b0_0 --> 0.29.24-py38h295c915_0
dask 2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
dask-core 2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
decorator 4.4.2-py_0 --> 5.0.9-pyhd3eb1b0_0
defusedxml 0.6.0-py_0 --> 0.7.1-pyhd3eb1b0_0
distributed 2.30.1-py38h06a4308_0 --> 2021.8.1-py38h06a4308_0
docutils 0.16-py38_1 --> 0.17.1-py38h06a4308_1
et_xmlfile pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/linux-64::et_xmlfile-1.1.0-py38h06a4308_0
expat 2.2.10-he6710b0_2 --> 2.4.1-h2531618_2
filelock 3.0.12-py_0 --> 3.0.12-pyhd3eb1b0_1
fontconfig 2.13.0-h9420a91_0 --> 2.13.1-h6c09931_0
fsspec 0.8.3-py_0 --> 2021.7.0-pyhd3eb1b0_0
gevent 20.9.0-py38h7b6447c_0 --> 21.8.0-py38h7f8727e_1
glib 2.66.1-h92f7085_0 --> 2.69.1-h5202010_0
gmp 6.1.2-h6c8ec71_1 --> 6.2.1-h2531618_2
greenlet 0.4.17-py38h7b6447c_0 --> 1.1.1-py38h295c915_0
gst-plugins-base 1.14.0-hbbd80ab_1 --> 1.14.0-h8213a91_2
gstreamer 1.14.0-hb31296c_0 --> 1.14.0-h28cd5cc_2
harfbuzz 2.4.0-hca77d97_1 --> 2.8.1-h6f93f22_0
idna 2.10-py_0 --> 3.2-pyhd3eb1b0_0
importlib-metadata pkgs/main/noarch::importlib-metadata-~ --> pkgs/main/linux-64::importlib-metadata-3.10.0-py38h06a4308_0
importlib_metadata 2.0.0-1 --> 3.10.0-hd3eb1b0_0
intel-openmp 2020.2-254 --> 2021.3.0-h06a4308_3350
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ipython_genutils pkgs/main/linux-64::ipython_genutils-~ --> pkgs/main/noarch::ipython_genutils-0.2.0-pyhd3eb1b0_1
ipywidgets 7.5.1-py_1 --> 7.6.3-pyhd3eb1b0_1
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qtawesome 1.0.1-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
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setuptools 50.3.1-py38h06a4308_1 --> 52.0.0-py38h06a4308_0
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six pkgs/main/linux-64::six-1.15.0-py38h0~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
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sortedcollections 1.2.1-py_0 --> 2.1.0-pyhd3eb1b0_0
sortedcontainers 2.2.2-py_0 --> 2.4.0-pyhd3eb1b0_0
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sqlite 3.33.0-h62c20be_0 --> 3.36.0-hc218d9a_0
statsmodels 0.12.0-py38h7b6447c_0 --> 0.12.2-py38h27cfd23_0
sympy 1.6.2-py38h06a4308_1 --> 1.8-py38h06a4308_0
terminado 0.9.1-py38_0 --> 0.9.4-py38h06a4308_0
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tqdm 4.50.2-py_0 --> 4.62.1-pyhd3eb1b0_1
typing_extensions 3.7.4.3-py_0 --> 3.10.0.0-pyh06a4308_0
ujson 4.0.1-py38he6710b0_0 --> 4.0.2-py38h2531618_0
urllib3 1.25.11-py_0 --> 1.26.6-pyhd3eb1b0_1
watchdog 0.10.3-py38_0 --> 1.0.2-py38h06a4308_1
wheel 0.35.1-py_0 --> 0.37.0-pyhd3eb1b0_0
wrapt 1.11.2-py38h7b6447c_0 --> 1.12.1-py38h7b6447c_1
wurlitzer 2.0.1-py38_0 --> 2.1.1-py38h06a4308_0
xlrd 1.2.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
xlsxwriter 1.3.7-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
yapf 0.30.0-py_0 --> 0.31.0-pyhd3eb1b0_0
zeromq 4.3.3-he6710b0_3 --> 4.3.4-h2531618_0
zipp 3.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 3.5.0-pyhd3eb1b0_0
zope.interface 5.1.2-py38h7b6447c_0 --> 5.4.0-py38h7f8727e_0
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The following packages will be DOWNGRADED:
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backcall 0.2.0-py_0 --> 0.2.0-pyhd3eb1b0_0
backports 1.0-py_2 --> 1.0-pyhd3eb1b0_2
beautifulsoup4 4.9.3-pyhb0f4dca_0 --> 4.9.3-pyha847dfd_0
colorama 0.4.4-py_0 --> 0.4.4-pyhd3eb1b0_0
flask 1.1.2-py_0 --> 1.1.2-pyhd3eb1b0_0
glob2 0.7-py_0 --> 0.7-pyhd3eb1b0_0
imageio 2.9.0-py_0 --> 2.9.0-pyhd3eb1b0_0
imagesize 1.2.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
iniconfig 1.1.1-py_0 --> 1.1.1-pyhd3eb1b0_0
libspatialindex 1.9.3-he6710b0_0 --> 1.9.3-h2531618_0
pluggy 0.13.1-py38_0 --> 0.13.1-py38h06a4308_0
pycodestyle 2.6.0-py_0 --> 2.6.0-pyhd3eb1b0_0
pyflakes 2.2.0-py_0 --> 2.2.0-pyhd3eb1b0_0
pyparsing 2.4.7-py_0 --> 2.4.7-pyhd3eb1b0_0
pysocks 1.7.1-py38_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
sphinxcontrib-app~ 1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-dev~ 1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-jsm~ 1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-qth~ 1.0.3-py_0 --> 1.0.3-pyhd3eb1b0_0
toolz 0.11.1-py_0 --> 0.11.1-pyhd3eb1b0_0
traitlets 5.0.5-py_0 --> 5.0.5-pyhd3eb1b0_0
werkzeug 1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
zict 2.0.0-py_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
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rtree-0.9.7 | 48 KB | ##################################### | 100%
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libgomp-9.3.0 | 311 KB | ##################################### | 100%
iniconfig-1.1.1 | 8 KB | ##################################### | 100%
typing_extensions-3. | 27 KB | ##################################### | 100%
pathspec-0.7.0 | 26 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-devhel | 23 KB | ##################################### | 100%
soupsieve-2.2.1 | 32 KB | ##################################### | 100%
setuptools-52.0.0 | 714 KB | ##################################### | 100%
readline-8.1 | 362 KB | ##################################### | 100%
astropy-4.3.1 | 6.4 MB | ##################################### | 100%
jedi-0.17.2 | 924 KB | ##################################### | 100%
argon2-cffi-20.1.0 | 46 KB | ##################################### | 100%
brotli-1.0.9 | 375 KB | ##################################### | 100%
openpyxl-3.0.7 | 159 KB | ##################################### | 100%
python-language-serv | 41 KB | ##################################### | 100%
zstd-1.4.9 | 480 KB | ##################################### | 100%
pathlib2-2.3.6 | 36 KB | ##################################### | 100%
numba-0.53.1 | 3.3 MB | ##################################### | 100%
secretstorage-3.3.1 | 24 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-htmlhe | 32 KB | ##################################### | 100%
libgfortran-ng-7.5.0 | 22 KB | ##################################### | 100%
wurlitzer-2.1.1 | 13 KB | ##################################### | 100%
_openmp_mutex-4.5 | 22 KB | ##################################### | 100%
docutils-0.17.1 | 686 KB | ##################################### | 100%
pytz-2021.1 | 181 KB | ##################################### | 100%
pcre-8.45 | 207 KB | ##################################### | 100%
tornado-6.1 | 588 KB | ##################################### | 100%
networkx-2.6.2 | 1.3 MB | ##################################### | 100%
isort-5.9.3 | 83 KB | ##################################### | 100%
regex-2021.8.3 | 319 KB | ##################################### | 100%
six-1.16.0 | 18 KB | ##################################### | 100%
pyopenssl-20.0.1 | 49 KB | ##################################### | 100%
idna-3.2 | 48 KB | ##################################### | 100%
libspatialindex-1.9. | 2.1 MB | ##################################### | 100%
ujson-4.0.2 | 45 KB | ##################################### | 100%
pluggy-0.13.1 | 33 KB | ##################################### | 100%
yapf-0.31.0 | 126 KB | ##################################### | 100%
prompt-toolkit-3.0.1 | 256 KB | ##################################### | 100%
scikit-learn-0.24.2 | 5.4 MB | ##################################### | 100%
python-libarchive-c- | 47 KB | ##################################### | 100%
appdirs-1.4.4 | 13 KB | ##################################### | 100%
werkzeug-1.0.1 | 239 KB | ##################################### | 100%
gevent-21.8.0 | 1.5 MB | ##################################### | 100%
nbclassic-0.2.6 | 19 KB | ##################################### | 100%
terminado-0.9.4 | 25 KB | ##################################### | 100%
lxml-4.6.3 | 1.3 MB | ##################################### | 100%
pyls-spyder-0.3.2 | 10 KB | ##################################### | 100%
urllib3-1.26.6 | 112 KB | ##################################### | 100%
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cffi-1.14.6 | 224 KB | ##################################### | 100%
keyring-23.0.1 | 54 KB | ##################################### | 100%
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colorama-0.4.4 | 21 KB | ##################################### | 100%
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msgpack-python-1.0.2 | 83 KB | ##################################### | 100%
jupyterlab_widgets-1 | 109 KB | ##################################### | 100%
anaconda-project-0.1 | 218 KB | ##################################### | 100%
pyparsing-2.4.7 | 59 KB | ##################################### | 100%
watchdog-1.0.2 | 89 KB | ##################################### | 100%
importlib_metadata-3 | 11 KB | ##################################### | 100%
prompt_toolkit-3.0.1 | 12 KB | ##################################### | 100%
qtconsole-5.1.0 | 98 KB | ##################################### | 100%
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fontconfig-2.13.1 | 250 KB | ##################################### | 100%
path-16.0.0 | 37 KB | ##################################### | 100%
pydocstyle-6.1.1 | 36 KB | ##################################### | 100%
libllvm9-9.0.1 | 21.0 MB | ##################################### | 100%
mkl_fft-1.3.0 | 180 KB | ##################################### | 100%
expat-2.4.1 | 168 KB | ##################################### | 100%
bokeh-2.3.3 | 5.9 MB | ##################################### | 100%
mkl-service-2.4.0 | 59 KB | ##################################### | 100%
babel-2.9.1 | 5.5 MB | ##################################### | 100%
psutil-5.8.0 | 327 KB | ##################################### | 100%
markupsafe-2.0.1 | 22 KB | ##################################### | 100%
tqdm-4.62.1 | 84 KB | ##################################### | 100%
pexpect-4.8.0 | 53 KB | ##################################### | 100%
jupyter_server-1.4.1 | 317 KB | ##################################### | 100%
pkginfo-1.7.1 | 43 KB | ##################################### | 100%
krb5-1.19.2 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
more-itertools-8.8.0 | 42 KB | ##################################### | 100%
spyder-kernels-1.10. | 102 KB | ##################################### | 100%
chardet-4.0.0 | 194 KB | ##################################### | 100%
curl-7.78.0 | 94 KB | ##################################### | 100%
kiwisolver-1.3.1 | 80 KB | ##################################### | 100%
pyerfa-2.0.0 | 345 KB | ##################################### | 100%
cairo-1.16.0 | 1.0 MB | ##################################### | 100%
greenlet-1.1.1 | 82 KB | ##################################### | 100%
patchelf-0.12 | 88 KB | ##################################### | 100%
munkres-1.1.4 | 13 KB | ##################################### | 100%
nltk-3.6.2 | 988 KB | ##################################### | 100%
glob2-0.7 | 12 KB | ##################################### | 100%
anaconda-custom | 35 KB | ##################################### | 100%
numexpr-2.7.3 | 188 KB | ##################################### | 100%
numpy-1.20.3 | 23 KB | ##################################### | 100%
libtiff-4.2.0 | 502 KB | ##################################### | 100%
imagesize-1.2.0 | 9 KB | ##################################### | 100%
_anaconda_depends-20 | 6 KB | ##################################### | 100%
typed-ast-1.4.3 | 185 KB | ##################################### | 100%
libnghttp2-1.41.0 | 667 KB | ##################################### | 100%
ruamel_yaml-0.15.100 | 258 KB | ##################################### | 100%
decorator-5.0.9 | 12 KB | ##################################### | 100%
backcall-0.2.0 | 13 KB | ##################################### | 100%
sniffio-1.2.0 | 15 KB | ##################################### | 100%
qtawesome-1.0.2 | 760 KB | ##################################### | 100%
sphinx-4.0.2 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
libuv-1.40.0 | 736 KB | ##################################### | 100%
openssl-1.1.1l | 2.5 MB | ##################################### | 100%
ipython_genutils-0.2 | 27 KB | ##################################### | 100%
lcms2-2.12 | 312 KB | ##################################### | 100%
pyls-black-0.4.6 | 9 KB | ##################################### | 100%
bleach-4.0.0 | 113 KB | ##################################### | 100%
pandas-1.3.2 | 9.6 MB | ##################################### | 100%
jupyterlab_server-2. | 44 KB | ##################################### | 100%
imageio-2.9.0 | 3.0 MB | ##################################### | 100%
pyodbc-4.0.31 | 71 KB | ##################################### | 100%
charset-normalizer-2 | 35 KB | ##################################### | 100%
gmp-6.2.1 | 539 KB | ##################################### | 100%
requests-2.26.0 | 59 KB | ##################################### | 100%
wheel-0.37.0 | 32 KB | ##################################### | 100%
async_generator-1.10 | 23 KB | ##################################### | 100%
wrapt-1.12.1 | 50 KB | ##################################### | 100%
bitarray-2.3.0 | 139 KB | ##################################### | 100%
anaconda-client-1.8. | 152 KB | ##################################### | 100%
jupyterlab-3.1.7 | 3.6 MB | ##################################### | 100%
c-ares-1.17.1 | 108 KB | ##################################### | 100%
gst-plugins-base-1.1 | 4.9 MB | ##################################### | 100%
lazy-object-proxy-1. | 30 KB | ##################################### | 100%
packaging-21.0 | 36 KB | ##################################### | 100%
gstreamer-1.14.0 | 3.2 MB | ##################################### | 100%
scikit-image-0.18.1 | 9.5 MB | ##################################### | 100%
mypy_extensions-0.4. | 9 KB | ##################################### | 100%
itsdangerous-2.0.1 | 18 KB | ##################################### | 100%
xlsxwriter-3.0.1 | 111 KB | ##################################### | 100%
llvmlite-0.36.0 | 396 KB | ##################################### | 100%
astroid-2.6.6 | 309 KB | ##################################### | 100%
three-merge-0.1.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
notebook-6.4.3 | 4.2 MB | ##################################### | 100%
mock-4.0.3 | 29 KB | ##################################### | 100%
fsspec-2021.7.0 | 91 KB | ##################################### | 100%
ipywidgets-7.6.3 | 105 KB | ##################################### | 100%
pip-21.0.1 | 1.8 MB | ##################################### | 100%
blosc-1.21.0 | 64 KB | ##################################### | 100%
qtpy-1.10.0 | 35 KB | ##################################### | 100%
beautifulsoup4-4.9.3 | 86 KB | ##################################### | 100%
openjpeg-2.4.0 | 331 KB | ##################################### | 100%
nbconvert-6.1.0 | 481 KB | ##################################### | 100%
json5-0.9.6 | 21 KB | ##################################### | 100%
jupyter_console-6.4. | 23 KB | ##################################### | 100%
scipy-1.6.2 | 15.6 MB | ##################################### | 100%
libwebp-base-1.2.0 | 437 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-jsmath | 8 KB | ##################################### | 100%
libgcc-ng-9.3.0 | 4.8 MB | ##################################### | 100%
defusedxml-0.7.1 | 23 KB | ##################################### | 100%
backports.shutil_get | 10 KB | ##################################### | 100%
dask-2021.8.1 | 18 KB | ##################################### | 100%
zipp-3.5.0 | 13 KB | ##################################### | 100%
ca-certificates-2021 | 113 KB | ##################################### | 100%
libstdcxx-ng-9.3.0 | 3.1 MB | ##################################### | 100%
toml-0.10.2 | 20 KB | ##################################### | 100%
harfbuzz-2.8.1 | 1.1 MB | ##################################### | 100%
backports-1.0 | 210 KB | ##################################### | 100%
sortedcontainers-2.4 | 26 KB | ##################################### | 100%
testpath-0.5.0 | 81 KB | ##################################### | 100%
pyflakes-2.2.0 | 56 KB | ##################################### | 100%
pyzmq-22.2.1 | 465 KB | ##################################### | 100%
singledispatch-3.7.0 | 12 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-base-3.4. | 5.6 MB | ##################################### | 100%
pandoc-2.12 | 9.5 MB | ##################################### | 100%
xlrd-2.0.1 | 90 KB | ##################################### | 100%
nose-1.3.7 | 128 KB | ##################################### | 100%
statsmodels-0.12.2 | 8.5 MB | ##################################### | 100%
flask-1.1.2 | 70 KB | ##################################### | 100%
importlib-metadata-3 | 33 KB | ##################################### | 100%
alabaster-0.7.12 | 16 KB | ##################################### | 100%
sqlite-3.36.0 | 990 KB | ##################################### | 100%
rope-0.19.0 | 126 KB | ##################################### | 100%
send2trash-1.5.0 | 14 KB | ##################################### | 100%
cython-0.29.24 | 2.0 MB | ##################################### | 100%
nbformat-5.1.3 | 44 KB | ##################################### | 100%
libcurl-7.78.0 | 338 KB | ##################################### | 100%
threadpoolctl-2.2.0 | 16 KB | ##################################### | 100%
pytest-6.2.4 | 423 KB | ##################################### | 100%
pysocks-1.7.1 | 31 KB | ##################################### | 100%
distributed-2021.8.1 | 970 KB | ##################################### | 100%
pyyaml-5.4.1 | 174 KB | ##################################### | 100%
libgfortran4-7.5.0 | 995 KB | ##################################### | 100%
mkl_random-1.2.2 | 308 KB | ##################################### | 100%
seaborn-0.11.2 | 218 KB | ##################################### | 100%
prometheus_client-0. | 47 KB | ##################################### | 100%
debugpy-1.4.1 | 1.7 MB | ##################################### | 100%
pylint-2.9.6 | 488 KB | ##################################### | 100%
black-19.10b0 | 86 KB | ##################################### | 100%
glib-2.69.1 | 1.7 MB | ##################################### | 100%
fonttools-4.25.0 | 632 KB | ##################################### | 100%
partd-1.2.0 | 19 KB | ##################################### | 100%
jupyter_client-6.1.1 | 88 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-3.4.2 | 26 KB | ##################################### | 100%
sortedcollections-2. | 12 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-serial | 25 KB | ##################################### | 100%
et_xmlfile-1.1.0 | 10 KB | ##################################### | 100%
dask-core-2021.8.1 | 715 KB | ##################################### | 100%
zeromq-4.3.4 | 331 KB | ##################################### | 100%
snappy-1.1.8 | 40 KB | ##################################### | 100%
sqlalchemy-1.4.22 | 1.8 MB | ##################################### | 100%
pygments-2.10.0 | 725 KB | ##################################### | 100%
nest-asyncio-1.5.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
joblib-1.0.1 | 208 KB | ##################################### | 100%
traitlets-5.0.5 | 81 KB | ##################################### | 100%
mpmath-1.2.1 | 766 KB | ##################################### | 100%
lz4-c-1.9.3 | 185 KB | ##################################### | 100%
pillow-8.3.1 | 638 KB | ##################################### | 100%
ipython-7.26.0 | 994 KB | ##################################### | 100%
python-dateutil-2.8. | 233 KB | ##################################### | 100%
spyder-4.2.5 | 5.4 MB | ##################################### | 100%
pickleshare-0.7.5 | 13 KB | ##################################### | 100%
locket-0.2.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
ld_impl_linux-64-2.3 | 586 KB | ##################################### | 100%
zope.interface-5.4.0 | 301 KB | ##################################### | 100%
textdistance-4.2.1 | 29 KB | ##################################### | 100%
numpy-base-1.20.3 | 4.5 MB | ##################################### | 100%
click-8.0.1 | 79 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-appleh | 29 KB | ##################################### | 100%
snowballstemmer-2.1. | 62 KB | ##################################### | 100%
zict-2.0.0 | 10 KB | ##################################### | 100%
py-1.10.0 | 76 KB | ##################################### | 100%
pycodestyle-2.6.0 | 38 KB | ##################################### | 100%
toolz-0.11.1 | 46 KB | ##################################### | 100%
brotlipy-0.7.0 | 323 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-inline-0. | 12 KB | ##################################### | 100%
nbclient-0.5.3 | 62 KB | ##################################### | 100%
libxml2-2.9.12 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
jeepney-0.7.1 | 38 KB | ##################################### | 100%
sympy-1.8 | 9.1 MB | ##################################### | 100%
certifi-2021.5.30 | 138 KB | ##################################### | 100%
conda-pack-0.6.0 | 29 KB | ##################################### | 100%
filelock-3.0.12 | 10 KB | ##################################### | 100%
mkl-2021.3.0 | 141.2 MB | ##################################### | 100%
ptyprocess-0.7.0 | 17 KB | ##################################### | 100%
jupyter_core-4.7.1 | 68 KB | ##################################### | 100%
jinja2-3.0.1 | 110 KB | ##################################### | 100%
attrs-21.2.0 | 46 KB | ##################################### | 100%
intel-openmp-2021.3. | 1.4 MB | ##################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: |
Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex.
More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex
For example:
$ conda install scikit-learn-intelex
$ python -m sklearnex my_application.py
done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda create --name my_env
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3/envs/my_env
Proceed ([y]/n)? y
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate my_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ ls
Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ sudo conda activate my_env
[sudo] contraseña para soloelectronicos:
sudo: conda: orden no encontrada
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
[email protected]:~/Descargas$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
--2021-09-06 10:21:36-- https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Resolviendo repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.130.3, 104.16.131.3, 2606:4700::6810:8303, ...
Conectando con repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)[104.16.130.3]:443... conectado.
Petición HTTP enviada, esperando respuesta... 200 OK
Longitud: 554535580 (529M) [application/x-sh]
Guardando como: “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh”
Anaconda3-2020.11-L 100%[===================>] 528,85M 3,04MB/s en 2m 56s
2021-09-06 10:24:32 (3,00 MB/s) - “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh” guardado [554535580/554535580]
[email protected]:~/Descargas$ sha256sum Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
cf2ff493f11eaad5d09ce2b4feaa5ea90db5174303d5b3fe030e16d29aeef7de Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
[email protected]:~/Descargas$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Welcome to Anaconda3 2020.11
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
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ed countries.
The following packages are included in the repository accessible through Anacond
a Individual Edition that relate to cryptography:
openssl
The OpenSSL Project is a collaborative effort to develop a robust, commercia
l-grade, full-featured, and Open Source toolkit implementing the Transport Layer
Security (TLS) and Secure Sockets Layer (SSL) protocols as well as a full-stren
gth general purpose cryptography library.
pycrypto
A collection of both secure hash functions (such as SHA256 and RIPEMD160), a
nd various encryption algorithms (AES, DES, RSA, ElGamal, etc.).
pyopenssl
A thin Python wrapper around (a subset of) the OpenSSL library.
kerberos (krb5, non-Windows platforms)
A network authentication protocol designed to provide strong authentication
for client/server applications by using secret-key cryptography.
cryptography
A Python library which exposes cryptographic recipes and primitives.
pycryptodome
A fork of PyCrypto. It is a self-contained Python package of low-level crypt
ographic primitives.
pycryptodomex
A stand-alone version of pycryptodome.
libsodium
A software library for encryption, decryption, signatures, password hashing
and more.
pynacl
A Python binding to the Networking and Cryptography library, a crypto librar
y with the stated goal of improving usability, security and speed.
Last updated September 28, 2020
Do you accept the license terms? [yes|no]
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>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/soloelectronicos/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/home/soloelectronicos/anaconda3] >>>
PREFIX=/home/soloelectronicos/anaconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- _ipyw_jlab_nb_ext_conf==0.1.0=py38_0
- _libgcc_mutex==0.1=main
- alabaster==0.7.12=py_0
- anaconda-client==1.7.2=py38_0
- anaconda-navigator==1.10.0=py38_0
- anaconda-project==0.8.4=py_0
- anaconda==2020.11=py38_0
- argh==0.26.2=py38_0
- argon2-cffi==20.1.0=py38h7b6447c_1
- asn1crypto==1.4.0=py_0
- astroid==2.4.2=py38_0
- astropy==4.0.2=py38h7b6447c_0
- async_generator==1.10=py_0
- atomicwrites==1.4.0=py_0
- attrs==20.3.0=pyhd3eb1b0_0
- autopep8==1.5.4=py_0
- babel==2.8.1=pyhd3eb1b0_0
- backcall==0.2.0=py_0
- backports.functools_lru_cache==1.6.1=py_0
- backports.shutil_get_terminal_size==1.0.0=py38_2
- backports.tempfile==1.0=py_1
- backports.weakref==1.0.post1=py_1
- backports==1.0=py_2
- beautifulsoup4==4.9.3=pyhb0f4dca_0
- bitarray==1.6.1=py38h27cfd23_0
- bkcharts==0.2=py38_0
- blas==1.0=mkl
- bleach==3.2.1=py_0
- blosc==1.20.1=hd408876_0
- bokeh==2.2.3=py38_0
- boto==2.49.0=py38_0
- bottleneck==1.3.2=py38heb32a55_1
- brotlipy==0.7.0=py38h7b6447c_1000
- bzip2==1.0.8=h7b6447c_0
- ca-certificates==2020.10.14=0
- cairo==1.14.12=h8948797_3
- certifi==2020.6.20=pyhd3eb1b0_3
- cffi==1.14.3=py38he30daa8_0
- chardet==3.0.4=py38_1003
- click==7.1.2=py_0
- cloudpickle==1.6.0=py_0
- clyent==1.2.2=py38_1
- colorama==0.4.4=py_0
- conda-build==3.20.5=py38_1
- conda-env==2.6.0=1
- conda-package-handling==1.7.2=py38h03888b9_0
- conda-verify==3.4.2=py_1
- conda==4.9.2=py38h06a4308_0
- contextlib2==0.6.0.post1=py_0
- cryptography==3.1.1=py38h1ba5d50_0
- curl==7.71.1=hbc83047_1
- cycler==0.10.0=py38_0
- cython==0.29.21=py38he6710b0_0
- cytoolz==0.11.0=py38h7b6447c_0
- dask-core==2.30.0=py_0
- dask==2.30.0=py_0
- dbus==1.13.18=hb2f20db_0
- decorator==4.4.2=py_0
- defusedxml==0.6.0=py_0
- diff-match-patch==20200713=py_0
- distributed==2.30.1=py38h06a4308_0
- docutils==0.16=py38_1
- entrypoints==0.3=py38_0
- et_xmlfile==1.0.1=py_1001
- expat==2.2.10=he6710b0_2
- fastcache==1.1.0=py38h7b6447c_0
- filelock==3.0.12=py_0
- flake8==3.8.4=py_0
- flask==1.1.2=py_0
- fontconfig==2.13.0=h9420a91_0
- freetype==2.10.4=h5ab3b9f_0
- fribidi==1.0.10=h7b6447c_0
- fsspec==0.8.3=py_0
- future==0.18.2=py38_1
- get_terminal_size==1.0.0=haa9412d_0
- gevent==20.9.0=py38h7b6447c_0
- glib==2.66.1=h92f7085_0
- glob2==0.7=py_0
- gmp==6.1.2=h6c8ec71_1
- gmpy2==2.0.8=py38hd5f6e3b_3
- graphite2==1.3.14=h23475e2_0
- greenlet==0.4.17=py38h7b6447c_0
- gst-plugins-base==1.14.0=hbbd80ab_1
- gstreamer==1.14.0=hb31296c_0
- h5py==2.10.0=py38h7918eee_0
- harfbuzz==2.4.0=hca77d97_1
- hdf5==1.10.4=hb1b8bf9_0
- heapdict==1.0.1=py_0
- html5lib==1.1=py_0
- icu==58.2=he6710b0_3
- idna==2.10=py_0
- imageio==2.9.0=py_0
- imagesize==1.2.0=py_0
- importlib-metadata==2.0.0=py_1
- importlib_metadata==2.0.0=1
- iniconfig==1.1.1=py_0
- intel-openmp==2020.2=254
- intervaltree==3.1.0=py_0
- ipykernel==5.3.4=py38h5ca1d4c_0
- ipython==7.19.0=py38hb070fc8_0
- ipython_genutils==0.2.0=py38_0
- ipywidgets==7.5.1=py_1
- isort==5.6.4=py_0
- itsdangerous==1.1.0=py_0
- jbig==2.1=hdba287a_0
- jdcal==1.4.1=py_0
- jedi==0.17.1=py38_0
- jeepney==0.5.0=pyhd3eb1b0_0
- jinja2==2.11.2=py_0
- joblib==0.17.0=py_0
- jpeg==9b=h024ee3a_2
- json5==0.9.5=py_0
- jsonschema==3.2.0=py_2
- jupyter==1.0.0=py38_7
- jupyter_client==6.1.7=py_0
- jupyter_console==6.2.0=py_0
- jupyter_core==4.6.3=py38_0
- jupyterlab==2.2.6=py_0
- jupyterlab_pygments==0.1.2=py_0
- jupyterlab_server==1.2.0=py_0
- keyring==21.4.0=py38_1
- kiwisolver==1.3.0=py38h2531618_0
- krb5==1.18.2=h173b8e3_0
- lazy-object-proxy==1.4.3=py38h7b6447c_0
- lcms2==2.11=h396b838_0
- ld_impl_linux-64==2.33.1=h53a641e_7
- libarchive==3.4.2=h62408e4_0
- libcurl==7.71.1=h20c2e04_1
- libedit==3.1.20191231=h14c3975_1
- libffi==3.3=he6710b0_2
- libgcc-ng==9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng==7.3.0=hdf63c60_0
- liblief==0.10.1=he6710b0_0
- libllvm10==10.0.1=hbcb73fb_5
- libpng==1.6.37=hbc83047_0
- libsodium==1.0.18=h7b6447c_0
- libspatialindex==1.9.3=he6710b0_0
- libssh2==1.9.0=h1ba5d50_1
- libstdcxx-ng==9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff==4.1.0=h2733197_1
- libtool==2.4.6=h7b6447c_1005
- libuuid==1.0.3=h1bed415_2
- libxcb==1.14=h7b6447c_0
- libxml2==2.9.10=hb55368b_3
- libxslt==1.1.34=hc22bd24_0
- llvmlite==0.34.0=py38h269e1b5_4
- locket==0.2.0=py38_1
- lxml==4.6.1=py38hefd8a0e_0
- lz4-c==1.9.2=heb0550a_3
- lzo==2.10=h7b6447c_2
- markupsafe==1.1.1=py38h7b6447c_0
- matplotlib-base==3.3.2=py38h817c723_0
- matplotlib==3.3.2=0
- mccabe==0.6.1=py38_1
- mistune==0.8.4=py38h7b6447c_1000
- mkl-service==2.3.0=py38he904b0f_0
- mkl==2020.2=256
- mkl_fft==1.2.0=py38h23d657b_0
- mkl_random==1.1.1=py38h0573a6f_0
- mock==4.0.2=py_0
- more-itertools==8.6.0=pyhd3eb1b0_0
- mpc==1.1.0=h10f8cd9_1
- mpfr==4.0.2=hb69a4c5_1
- mpmath==1.1.0=py38_0
- msgpack-python==1.0.0=py38hfd86e86_1
- multipledispatch==0.6.0=py38_0
- navigator-updater==0.2.1=py38_0
- nbclient==0.5.1=py_0
- nbconvert==6.0.7=py38_0
- nbformat==5.0.8=py_0
- ncurses==6.2=he6710b0_1
- nest-asyncio==1.4.2=pyhd3eb1b0_0
- networkx==2.5=py_0
- nltk==3.5=py_0
- nose==1.3.7=py38_2
- notebook==6.1.4=py38_0
- numba==0.51.2=py38h0573a6f_1
- numexpr==2.7.1=py38h423224d_0
- numpy-base==1.19.2=py38hfa32c7d_0
- numpy==1.19.2=py38h54aff64_0
- numpydoc==1.1.0=pyhd3eb1b0_1
- olefile==0.46=py_0
- openpyxl==3.0.5=py_0
- openssl==1.1.1h=h7b6447c_0
- packaging==20.4=py_0
- pandas==1.1.3=py38he6710b0_0
- pandoc==2.11=hb0f4dca_0
- pandocfilters==1.4.3=py38h06a4308_1
- pango==1.45.3=hd140c19_0
- parso==0.7.0=py_0
- partd==1.1.0=py_0
- patchelf==0.12=he6710b0_0
- path.py==12.5.0=0
- path==15.0.0=py38_0
- pathlib2==2.3.5=py38_0
- pathtools==0.1.2=py_1
- patsy==0.5.1=py38_0
- pcre==8.44=he6710b0_0
- pep8==1.7.1=py38_0
- pexpect==4.8.0=py38_0
- pickleshare==0.7.5=py38_1000
- pillow==8.0.1=py38he98fc37_0
- pip==20.2.4=py38h06a4308_0
- pixman==0.40.0=h7b6447c_0
- pkginfo==1.6.1=py38h06a4308_0
- pluggy==0.13.1=py38_0
- ply==3.11=py38_0
- prometheus_client==0.8.0=py_0
- prompt-toolkit==3.0.8=py_0
- prompt_toolkit==3.0.8=0
- psutil==5.7.2=py38h7b6447c_0
- ptyprocess==0.6.0=py38_0
- py-lief==0.10.1=py38h403a769_0
- py==1.9.0=py_0
- pycodestyle==2.6.0=py_0
- pycosat==0.6.3=py38h7b6447c_1
- pycparser==2.20=py_2
- pycurl==7.43.0.6=py38h1ba5d50_0
- pydocstyle==5.1.1=py_0
- pyflakes==2.2.0=py_0
- pygments==2.7.2=pyhd3eb1b0_0
- pylint==2.6.0=py38_0
- pyodbc==4.0.30=py38he6710b0_0
- pyopenssl==19.1.0=py_1
- pyparsing==2.4.7=py_0
- pyqt==5.9.2=py38h05f1152_4
- pyrsistent==0.17.3=py38h7b6447c_0
- pysocks==1.7.1=py38_0
- pytables==3.6.1=py38h9fd0a39_0
- pytest==6.1.1=py38_0
- python-dateutil==2.8.1=py_0
- python-jsonrpc-server==0.4.0=py_0
- python-language-server==0.35.1=py_0
- python-libarchive-c==2.9=py_0
- python==3.8.5=h7579374_1
- pytz==2020.1=py_0
- pywavelets==1.1.1=py38h7b6447c_2
- pyxdg==0.27=pyhd3eb1b0_0
- pyyaml==5.3.1=py38h7b6447c_1
- pyzmq==19.0.2=py38he6710b0_1
- qdarkstyle==2.8.1=py_0
- qt==5.9.7=h5867ecd_1
- qtawesome==1.0.1=py_0
- qtconsole==4.7.7=py_0
- qtpy==1.9.0=py_0
- readline==8.0=h7b6447c_0
- regex==2020.10.15=py38h7b6447c_0
- requests==2.24.0=py_0
- ripgrep==12.1.1=0
- rope==0.18.0=py_0
- rtree==0.9.4=py38_1
- ruamel_yaml==0.15.87=py38h7b6447c_1
- scikit-image==0.17.2=py38hdf5156a_0
- scikit-learn==0.23.2=py38h0573a6f_0
- scipy==1.5.2=py38h0b6359f_0
- seaborn==0.11.0=py_0
- secretstorage==3.1.2=py38_0
- send2trash==1.5.0=py38_0
- setuptools==50.3.1=py38h06a4308_1
- simplegeneric==0.8.1=py38_2
- singledispatch==3.4.0.3=py_1001
- sip==4.19.13=py38he6710b0_0
- six==1.15.0=py38h06a4308_0
- snowballstemmer==2.0.0=py_0
- sortedcollections==1.2.1=py_0
- sortedcontainers==2.2.2=py_0
- soupsieve==2.0.1=py_0
- sphinx==3.2.1=py_0
- sphinxcontrib-applehelp==1.0.2=py_0
- sphinxcontrib-devhelp==1.0.2=py_0
- sphinxcontrib-htmlhelp==1.0.3=py_0
- sphinxcontrib-jsmath==1.0.1=py_0
- sphinxcontrib-qthelp==1.0.3=py_0
- sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.4=py_0
- sphinxcontrib-websupport==1.2.4=py_0
- sphinxcontrib==1.0=py38_1
- spyder-kernels==1.9.4=py38_0
- spyder==4.1.5=py38_0
- sqlalchemy==1.3.20=py38h7b6447c_0
- sqlite==3.33.0=h62c20be_0
- statsmodels==0.12.0=py38h7b6447c_0
- sympy==1.6.2=py38h06a4308_1
- tbb==2020.3=hfd86e86_0
- tblib==1.7.0=py_0
- terminado==0.9.1=py38_0
- testpath==0.4.4=py_0
- threadpoolctl==2.1.0=pyh5ca1d4c_0
- tifffile==2020.10.1=py38hdd07704_2
- tk==8.6.10=hbc83047_0
- toml==0.10.1=py_0
- toolz==0.11.1=py_0
- tornado==6.0.4=py38h7b6447c_1
- tqdm==4.50.2=py_0
- traitlets==5.0.5=py_0
- typing_extensions==3.7.4.3=py_0
- ujson==4.0.1=py38he6710b0_0
- unicodecsv==0.14.1=py38_0
- unixodbc==2.3.9=h7b6447c_0
- urllib3==1.25.11=py_0
- watchdog==0.10.3=py38_0
- wcwidth==0.2.5=py_0
- webencodings==0.5.1=py38_1
- werkzeug==1.0.1=py_0
- wheel==0.35.1=py_0
- widgetsnbextension==3.5.1=py38_0
- wrapt==1.11.2=py38h7b6447c_0
- wurlitzer==2.0.1=py38_0
- xlrd==1.2.0=py_0
- xlsxwriter==1.3.7=py_0
- xlwt==1.3.0=py38_0
- xmltodict==0.12.0=py_0
- xz==5.2.5=h7b6447c_0
- yaml==0.2.5=h7b6447c_0
- yapf==0.30.0=py_0
- zeromq==4.3.3=he6710b0_3
- zict==2.0.0=py_0
- zipp==3.4.0=pyhd3eb1b0_0
- zlib==1.2.11=h7b6447c_3
- zope.event==4.5.0=py38_0
- zope.interface==5.1.2=py38h7b6447c_0
- zope==1.0=py38_1
- zstd==1.4.5=h9ceee32_0
The following NEW packages will be INSTALLED:
_ipyw_jlab_nb_ext~ pkgs/main/linux-64::_ipyw_jlab_nb_ext_conf-0.1.0-py38_0
_libgcc_mutex pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main
alabaster pkgs/main/noarch::alabaster-0.7.12-py_0
anaconda pkgs/main/linux-64::anaconda-2020.11-py38_0
anaconda-client pkgs/main/linux-64::anaconda-client-1.7.2-py38_0
anaconda-navigator pkgs/main/linux-64::anaconda-navigator-1.10.0-py38_0
anaconda-project pkgs/main/noarch::anaconda-project-0.8.4-py_0
argh pkgs/main/linux-64::argh-0.26.2-py38_0
argon2-cffi pkgs/main/linux-64::argon2-cffi-20.1.0-py38h7b6447c_1
asn1crypto pkgs/main/noarch::asn1crypto-1.4.0-py_0
astroid pkgs/main/linux-64::astroid-2.4.2-py38_0
astropy pkgs/main/linux-64::astropy-4.0.2-py38h7b6447c_0
async_generator pkgs/main/noarch::async_generator-1.10-py_0
atomicwrites pkgs/main/noarch::atomicwrites-1.4.0-py_0
attrs pkgs/main/noarch::attrs-20.3.0-pyhd3eb1b0_0
autopep8 pkgs/main/noarch::autopep8-1.5.4-py_0
babel pkgs/main/noarch::babel-2.8.1-pyhd3eb1b0_0
backcall pkgs/main/noarch::backcall-0.2.0-py_0
backports pkgs/main/noarch::backports-1.0-py_2
backports.functoo~ pkgs/main/noarch::backports.functools_lru_cache-1.6.1-py_0
backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-py38_2
backports.tempfile pkgs/main/noarch::backports.tempfile-1.0-py_1
backports.weakref pkgs/main/noarch::backports.weakref-1.0.post1-py_1
beautifulsoup4 pkgs/main/noarch::beautifulsoup4-4.9.3-pyhb0f4dca_0
bitarray pkgs/main/linux-64::bitarray-1.6.1-py38h27cfd23_0
bkcharts pkgs/main/linux-64::bkcharts-0.2-py38_0
blas pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl
bleach pkgs/main/noarch::bleach-3.2.1-py_0
blosc pkgs/main/linux-64::blosc-1.20.1-hd408876_0
bokeh pkgs/main/linux-64::bokeh-2.2.3-py38_0
boto pkgs/main/linux-64::boto-2.49.0-py38_0
bottleneck pkgs/main/linux-64::bottleneck-1.3.2-py38heb32a55_1
brotlipy pkgs/main/linux-64::brotlipy-0.7.0-py38h7b6447c_1000
bzip2 pkgs/main/linux-64::bzip2-1.0.8-h7b6447c_0
ca-certificates pkgs/main/linux-64::ca-certificates-2020.10.14-0
cairo pkgs/main/linux-64::cairo-1.14.12-h8948797_3
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wrapt pkgs/main/linux-64::wrapt-1.11.2-py38h7b6447c_0
wurlitzer pkgs/main/linux-64::wurlitzer-2.0.1-py38_0
xlrd pkgs/main/noarch::xlrd-1.2.0-py_0
xlsxwriter pkgs/main/noarch::xlsxwriter-1.3.7-py_0
xlwt pkgs/main/linux-64::xlwt-1.3.0-py38_0
xmltodict pkgs/main/noarch::xmltodict-0.12.0-py_0
xz pkgs/main/linux-64::xz-5.2.5-h7b6447c_0
yaml pkgs/main/linux-64::yaml-0.2.5-h7b6447c_0
yapf pkgs/main/noarch::yapf-0.30.0-py_0
zeromq pkgs/main/linux-64::zeromq-4.3.3-he6710b0_3
zict pkgs/main/noarch::zict-2.0.0-py_0
zipp pkgs/main/noarch::zipp-3.4.0-pyhd3eb1b0_0
zlib pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.11-h7b6447c_3
zope pkgs/main/linux-64::zope-1.0-py38_1
zope.event pkgs/main/linux-64::zope.event-4.5.0-py38_0
zope.interface pkgs/main/linux-64::zope.interface-5.1.2-py38h7b6447c_0
zstd pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.5-h9ceee32_0
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/condabin/conda
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda-env
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/activate
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/deactivate
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified /home/soloelectronicos/.bashrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Anaconda3!
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Working with Python and Jupyter notebooks is a breeze with PyCharm Pro,
designed to be used with Anaconda. Download now and have the best data
tools at your fingertips.
PyCharm Pro for Anaconda is available at: https://www.anaconda.com/pycharm
[email protected]:~/Descargas$ source ~/.bashrc
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda info
active environment : base
active env location : /home/soloelectronicos/anaconda3
shell level : 1
user config file : /home/soloelectronicos/.condarc
populated config files :
conda version : 4.9.2
conda-build version : 3.20.5
python version : 3.8.5.final.0
virtual packages : __glibc=2.31=0
__unix=0=0
__archspec=1=x86_64
base environment : /home/soloelectronicos/anaconda3 (writable)
channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
package cache : /home/soloelectronicos/anaconda3/pkgs
/home/soloelectronicos/.conda/pkgs
envs directories : /home/soloelectronicos/anaconda3/envs
/home/soloelectronicos/.conda/envs
platform : linux-64
user-agent : conda/4.9.2 requests/2.24.0 CPython/3.8.5 Linux/5.11.0-27-generic ubuntu/20.04.3 glibc/2.31
UID:GID : 1000:1000
netrc file : None
offline mode : False
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update conda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- conda
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
backports.functools_lru_cache-1.6.4| pyhd3eb1b0_0 9 KB
backports.tempfile-1.0 | pyhd3eb1b0_1 11 KB
conda-4.10.3 | py38h06a4308_0 2.9 MB
conda-package-handling-1.7.3| py38h27cfd23_1 884 KB
------------------------------------------------------------
Total: 3.8 MB
The following packages will be UPDATED:
backports.functoo~ 1.6.1-py_0 --> 1.6.4-pyhd3eb1b0_0
conda 4.9.2-py38h06a4308_0 --> 4.10.3-py38h06a4308_0
conda-package-han~ 1.7.2-py38h03888b9_0 --> 1.7.3-py38h27cfd23_1
The following packages will be DOWNGRADED:
backports.tempfile 1.0-py_1 --> 1.0-pyhd3eb1b0_1
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
backports.tempfile-1 | 11 KB | ##################################### | 100%
backports.functools_ | 9 KB | ##################################### | 100%
conda-4.10.3 | 2.9 MB | ##################################### | 100%
conda-package-handli | 884 KB | ##################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3
added / updated specs:
- anaconda
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
_anaconda_depends-2020.07 | py38_0 6 KB
_openmp_mutex-4.5 | 1_gnu 22 KB
alabaster-0.7.12 | pyhd3eb1b0_0 16 KB
anaconda-custom | py38_1 35 KB
anaconda-client-1.8.0 | py38h06a4308_0 152 KB
anaconda-project-0.10.1 | pyhd3eb1b0_0 218 KB
anyio-2.2.0 | py38h06a4308_1 125 KB
appdirs-1.4.4 | py_0 13 KB
argon2-cffi-20.1.0 | py38h27cfd23_1 46 KB
astroid-2.6.6 | py38h06a4308_0 309 KB
astropy-4.3.1 | py38h09021b7_0 6.4 MB
async_generator-1.10 | pyhd3eb1b0_0 23 KB
attrs-21.2.0 | pyhd3eb1b0_0 46 KB
babel-2.9.1 | pyhd3eb1b0_0 5.5 MB
backcall-0.2.0 | pyhd3eb1b0_0 13 KB
backports-1.0 | pyhd3eb1b0_2 210 KB
backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0| pyhd3eb1b0_3 10 KB
beautifulsoup4-4.9.3 | pyha847dfd_0 86 KB
bitarray-2.3.0 | py38h7f8727e_1 139 KB
black-19.10b0 | py_0 86 KB
bleach-4.0.0 | pyhd3eb1b0_0 113 KB
blosc-1.21.0 | h8c45485_0 64 KB
bokeh-2.3.3 | py38h06a4308_0 5.9 MB
brotli-1.0.9 | he6710b0_2 375 KB
brotlipy-0.7.0 |py38h27cfd23_1003 323 KB
c-ares-1.17.1 | h27cfd23_0 108 KB
ca-certificates-2021.7.5 | h06a4308_1 113 KB
cairo-1.16.0 | hf32fb01_1 1.0 MB
certifi-2021.5.30 | py38h06a4308_0 138 KB
cffi-1.14.6 | py38h400218f_0 224 KB
chardet-4.0.0 |py38h06a4308_1003 194 KB
charset-normalizer-2.0.4 | pyhd3eb1b0_0 35 KB
click-8.0.1 | pyhd3eb1b0_0 79 KB
colorama-0.4.4 | pyhd3eb1b0_0 21 KB
conda-pack-0.6.0 | pyhd3eb1b0_0 29 KB
cryptography-3.4.7 | py38hd23ed53_0 913 KB
curl-7.78.0 | h1ccaba5_0 94 KB
cython-0.29.24 | py38h295c915_0 2.0 MB
dask-2021.8.1 | pyhd3eb1b0_0 18 KB
dask-core-2021.8.1 | pyhd3eb1b0_0 715 KB
debugpy-1.4.1 | py38h295c915_0 1.7 MB
decorator-5.0.9 | pyhd3eb1b0_0 12 KB
defusedxml-0.7.1 | pyhd3eb1b0_0 23 KB
distributed-2021.8.1 | py38h06a4308_0 970 KB
docutils-0.17.1 | py38h06a4308_1 686 KB
et_xmlfile-1.1.0 | py38h06a4308_0 10 KB
expat-2.4.1 | h2531618_2 168 KB
filelock-3.0.12 | pyhd3eb1b0_1 10 KB
flask-1.1.2 | pyhd3eb1b0_0 70 KB
fontconfig-2.13.1 | h6c09931_0 250 KB
fonttools-4.25.0 | pyhd3eb1b0_0 632 KB
fsspec-2021.7.0 | pyhd3eb1b0_0 91 KB
gevent-21.8.0 | py38h7f8727e_1 1.5 MB
glib-2.69.1 | h5202010_0 1.7 MB
glob2-0.7 | pyhd3eb1b0_0 12 KB
gmp-6.2.1 | h2531618_2 539 KB
greenlet-1.1.1 | py38h295c915_0 82 KB
gst-plugins-base-1.14.0 | h8213a91_2 4.9 MB
gstreamer-1.14.0 | h28cd5cc_2 3.2 MB
harfbuzz-2.8.1 | h6f93f22_0 1.1 MB
idna-3.2 | pyhd3eb1b0_0 48 KB
imageio-2.9.0 | pyhd3eb1b0_0 3.0 MB
imagesize-1.2.0 | pyhd3eb1b0_0 9 KB
importlib-metadata-3.10.0 | py38h06a4308_0 33 KB
importlib_metadata-3.10.0 | hd3eb1b0_0 11 KB
iniconfig-1.1.1 | pyhd3eb1b0_0 8 KB
intel-openmp-2021.3.0 | h06a4308_3350 1.4 MB
ipykernel-6.2.0 | py38h06a4308_1 192 KB
ipython-7.26.0 | py38hb070fc8_0 994 KB
ipython_genutils-0.2.0 | pyhd3eb1b0_1 27 KB
ipywidgets-7.6.3 | pyhd3eb1b0_1 105 KB
isort-5.9.3 | pyhd3eb1b0_0 83 KB
itsdangerous-2.0.1 | pyhd3eb1b0_0 18 KB
jedi-0.17.2 | py38h06a4308_1 924 KB
jeepney-0.7.1 | pyhd3eb1b0_0 38 KB
jinja2-3.0.1 | pyhd3eb1b0_0 110 KB
joblib-1.0.1 | pyhd3eb1b0_0 208 KB
json5-0.9.6 | pyhd3eb1b0_0 21 KB
jupyter_client-6.1.12 | pyhd3eb1b0_0 88 KB
jupyter_console-6.4.0 | pyhd3eb1b0_0 23 KB
jupyter_core-4.7.1 | py38h06a4308_0 68 KB
jupyter_server-1.4.1 | py38h06a4308_0 317 KB
jupyterlab-3.1.7 | pyhd3eb1b0_0 3.6 MB
jupyterlab_server-2.7.1 | pyhd3eb1b0_0 44 KB
jupyterlab_widgets-1.0.0 | pyhd3eb1b0_1 109 KB
keyring-23.0.1 | py38h06a4308_0 54 KB
kiwisolver-1.3.1 | py38h2531618_0 80 KB
krb5-1.19.2 | hac12032_0 1.2 MB
lazy-object-proxy-1.6.0 | py38h27cfd23_0 30 KB
lcms2-2.12 | h3be6417_0 312 KB
ld_impl_linux-64-2.35.1 | h7274673_9 586 KB
libcurl-7.78.0 | h0b77cf5_0 338 KB
libedit-3.1.20210714 | h7f8727e_0 165 KB
libev-4.33 | h7b6447c_0 112 KB
libgcc-ng-9.3.0 | h5101ec6_17 4.8 MB
libgfortran-ng-7.5.0 | ha8ba4b0_17 22 KB
libgfortran4-7.5.0 | ha8ba4b0_17 995 KB
libgomp-9.3.0 | h5101ec6_17 311 KB
libllvm9-9.0.1 | h4a3c616_1 21.0 MB
libnghttp2-1.41.0 | hf8bcb03_2 667 KB
libspatialindex-1.9.3 | h2531618_0 2.1 MB
libstdcxx-ng-9.3.0 | hd4cf53a_17 3.1 MB
libtiff-4.2.0 | h85742a9_0 502 KB
libuv-1.40.0 | h7b6447c_0 736 KB
libwebp-base-1.2.0 | h27cfd23_0 437 KB
libxml2-2.9.12 | h03d6c58_0 1.2 MB
llvmlite-0.36.0 | py38h612dafd_4 396 KB
locket-0.2.1 | py38h06a4308_1 10 KB
lxml-4.6.3 | py38h9120a33_0 1.3 MB
lz4-c-1.9.3 | h295c915_1 185 KB
markupsafe-2.0.1 | py38h27cfd23_0 22 KB
matplotlib-3.4.2 | py38h06a4308_0 26 KB
matplotlib-base-3.4.2 | py38hab158f2_0 5.6 MB
matplotlib-inline-0.1.2 | pyhd3eb1b0_2 12 KB
mkl-2021.3.0 | h06a4308_520 141.2 MB
mkl-service-2.4.0 | py38h7f8727e_0 59 KB
mkl_fft-1.3.0 | py38h42c9631_2 180 KB
mkl_random-1.2.2 | py38h51133e4_0 308 KB
mock-4.0.3 | pyhd3eb1b0_0 29 KB
more-itertools-8.8.0 | pyhd3eb1b0_0 42 KB
mpmath-1.2.1 | py38h06a4308_0 766 KB
msgpack-python-1.0.2 | py38hff7bd54_1 83 KB
munkres-1.1.4 | py_0 13 KB
mypy_extensions-0.4.3 | py38_0 9 KB
nbclassic-0.2.6 | pyhd3eb1b0_0 19 KB
nbclient-0.5.3 | pyhd3eb1b0_0 62 KB
nbconvert-6.1.0 | py38h06a4308_0 481 KB
nbformat-5.1.3 | pyhd3eb1b0_0 44 KB
nest-asyncio-1.5.1 | pyhd3eb1b0_0 10 KB
networkx-2.6.2 | pyhd3eb1b0_0 1.3 MB
nltk-3.6.2 | pyhd3eb1b0_0 988 KB
nose-1.3.7 | pyhd3eb1b0_1006 128 KB
notebook-6.4.3 | py38h06a4308_0 4.2 MB
numba-0.53.1 | py38ha9443f7_0 3.3 MB
numexpr-2.7.3 | py38h22e1b3c_1 188 KB
numpy-1.20.3 | py38hf144106_0 23 KB
numpy-base-1.20.3 | py38h74d4b33_0 4.5 MB
openjpeg-2.4.0 | h3ad879b_0 331 KB
openpyxl-3.0.7 | pyhd3eb1b0_0 159 KB
openssl-1.1.1l | h7f8727e_0 2.5 MB
packaging-21.0 | pyhd3eb1b0_0 36 KB
pandas-1.3.2 | py38h8c16a72_0 9.6 MB
pandoc-2.12 | h06a4308_0 9.5 MB
partd-1.2.0 | pyhd3eb1b0_0 19 KB
patchelf-0.12 | h2531618_1 88 KB
path-16.0.0 | py38h06a4308_0 37 KB
pathlib2-2.3.6 | py38h06a4308_2 36 KB
pathspec-0.7.0 | py_0 26 KB
pcre-8.45 | h295c915_0 207 KB
pexpect-4.8.0 | pyhd3eb1b0_3 53 KB
pickleshare-0.7.5 | pyhd3eb1b0_1003 13 KB
pillow-8.3.1 | py38h2c7a002_0 638 KB
pip-21.0.1 | py38h06a4308_0 1.8 MB
pkginfo-1.7.1 | py38h06a4308_0 43 KB
pluggy-0.13.1 | py38h06a4308_0 33 KB
prometheus_client-0.11.0 | pyhd3eb1b0_0 47 KB
prompt-toolkit-3.0.17 | pyh06a4308_0 256 KB
prompt_toolkit-3.0.17 | hd3eb1b0_0 12 KB
psutil-5.8.0 | py38h27cfd23_1 327 KB
ptyprocess-0.7.0 | pyhd3eb1b0_2 17 KB
py-1.10.0 | pyhd3eb1b0_0 76 KB
pycodestyle-2.6.0 | pyhd3eb1b0_0 38 KB
pydocstyle-6.1.1 | pyhd3eb1b0_0 36 KB
pyerfa-2.0.0 | py38h27cfd23_0 345 KB
pyflakes-2.2.0 | pyhd3eb1b0_0 56 KB
pygments-2.10.0 | pyhd3eb1b0_0 725 KB
pylint-2.9.6 | py38h06a4308_1 488 KB
pyls-black-0.4.6 | hd3eb1b0_0 9 KB
pyls-spyder-0.3.2 | pyhd3eb1b0_0 10 KB
pyodbc-4.0.31 | py38h295c915_0 71 KB
pyopenssl-20.0.1 | pyhd3eb1b0_1 49 KB
pyparsing-2.4.7 | pyhd3eb1b0_0 59 KB
pysocks-1.7.1 | py38h06a4308_0 31 KB
pytest-6.2.4 | py38h06a4308_2 423 KB
python-dateutil-2.8.2 | pyhd3eb1b0_0 233 KB
python-language-server-0.36.2| pyhd3eb1b0_0 41 KB
python-libarchive-c-2.9 | pyhd3eb1b0_1 47 KB
pytz-2021.1 | pyhd3eb1b0_0 181 KB
pyyaml-5.4.1 | py38h27cfd23_1 174 KB
pyzmq-22.2.1 | py38h295c915_1 465 KB
qtawesome-1.0.2 | pyhd3eb1b0_0 760 KB
qtconsole-5.1.0 | pyhd3eb1b0_0 98 KB
qtpy-1.10.0 | pyhd3eb1b0_0 35 KB
readline-8.1 | h27cfd23_0 362 KB
regex-2021.8.3 | py38h7f8727e_0 319 KB
requests-2.26.0 | pyhd3eb1b0_0 59 KB
rope-0.19.0 | pyhd3eb1b0_0 126 KB
rtree-0.9.7 | py38h06a4308_1 48 KB
ruamel_yaml-0.15.100 | py38h27cfd23_0 258 KB
scikit-image-0.18.1 | py38ha9443f7_0 9.5 MB
scikit-learn-0.24.2 | py38ha9443f7_0 5.4 MB
scipy-1.6.2 | py38had2a1c9_1 15.6 MB
seaborn-0.11.2 | pyhd3eb1b0_0 218 KB
secretstorage-3.3.1 | py38h06a4308_0 24 KB
send2trash-1.5.0 | pyhd3eb1b0_1 14 KB
setuptools-52.0.0 | py38h06a4308_0 714 KB
singledispatch-3.7.0 | pyhd3eb1b0_1001 12 KB
six-1.16.0 | pyhd3eb1b0_0 18 KB
snappy-1.1.8 | he6710b0_0 40 KB
sniffio-1.2.0 | py38h06a4308_1 15 KB
snowballstemmer-2.1.0 | pyhd3eb1b0_0 62 KB
sortedcollections-2.1.0 | pyhd3eb1b0_0 12 KB
sortedcontainers-2.4.0 | pyhd3eb1b0_0 26 KB
soupsieve-2.2.1 | pyhd3eb1b0_0 32 KB
sphinx-4.0.2 | pyhd3eb1b0_0 1.2 MB
sphinxcontrib-applehelp-1.0.2| pyhd3eb1b0_0 29 KB
sphinxcontrib-devhelp-1.0.2| pyhd3eb1b0_0 23 KB
sphinxcontrib-htmlhelp-2.0.0| pyhd3eb1b0_0 32 KB
sphinxcontrib-jsmath-1.0.1 | pyhd3eb1b0_0 8 KB
sphinxcontrib-qthelp-1.0.3 | pyhd3eb1b0_0 26 KB
sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.5| pyhd3eb1b0_0 25 KB
spyder-4.2.5 | py38h06a4308_0 5.4 MB
spyder-kernels-1.10.2 | py38h06a4308_0 102 KB
sqlalchemy-1.4.22 | py38h7f8727e_0 1.8 MB
sqlite-3.36.0 | hc218d9a_0 990 KB
statsmodels-0.12.2 | py38h27cfd23_0 8.5 MB
sympy-1.8 | py38h06a4308_0 9.1 MB
terminado-0.9.4 | py38h06a4308_0 25 KB
testpath-0.5.0 | pyhd3eb1b0_0 81 KB
textdistance-4.2.1 | pyhd3eb1b0_0 29 KB
threadpoolctl-2.2.0 | pyhbf3da8f_0 16 KB
three-merge-0.1.1 | pyhd3eb1b0_0 10 KB
toml-0.10.2 | pyhd3eb1b0_0 20 KB
toolz-0.11.1 | pyhd3eb1b0_0 46 KB
tornado-6.1 | py38h27cfd23_0 588 KB
tqdm-4.62.1 | pyhd3eb1b0_1 84 KB
traitlets-5.0.5 | pyhd3eb1b0_0 81 KB
typed-ast-1.4.3 | py38h7f8727e_1 185 KB
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ujson-4.0.2 | py38h2531618_0 45 KB
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tqdm 4.50.2-py_0 --> 4.62.1-pyhd3eb1b0_1
typing_extensions 3.7.4.3-py_0 --> 3.10.0.0-pyh06a4308_0
ujson 4.0.1-py38he6710b0_0 --> 4.0.2-py38h2531618_0
urllib3 1.25.11-py_0 --> 1.26.6-pyhd3eb1b0_1
watchdog 0.10.3-py38_0 --> 1.0.2-py38h06a4308_1
wheel 0.35.1-py_0 --> 0.37.0-pyhd3eb1b0_0
wrapt 1.11.2-py38h7b6447c_0 --> 1.12.1-py38h7b6447c_1
wurlitzer 2.0.1-py38_0 --> 2.1.1-py38h06a4308_0
xlrd 1.2.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
xlsxwriter 1.3.7-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
yapf 0.30.0-py_0 --> 0.31.0-pyhd3eb1b0_0
zeromq 4.3.3-he6710b0_3 --> 4.3.4-h2531618_0
zipp 3.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 3.5.0-pyhd3eb1b0_0
zope.interface 5.1.2-py38h7b6447c_0 --> 5.4.0-py38h7f8727e_0
zstd 1.4.5-h9ceee32_0 --> 1.4.9-haebb681_0
The following packages will be DOWNGRADED:
alabaster 0.7.12-py_0 --> 0.7.12-pyhd3eb1b0_0
anaconda 2020.11-py38_0 --> custom-py38_1
argon2-cffi 20.1.0-py38h7b6447c_1 --> 20.1.0-py38h27cfd23_1
async_generator 1.10-py_0 --> 1.10-pyhd3eb1b0_0
backcall 0.2.0-py_0 --> 0.2.0-pyhd3eb1b0_0
backports 1.0-py_2 --> 1.0-pyhd3eb1b0_2
beautifulsoup4 4.9.3-pyhb0f4dca_0 --> 4.9.3-pyha847dfd_0
colorama 0.4.4-py_0 --> 0.4.4-pyhd3eb1b0_0
flask 1.1.2-py_0 --> 1.1.2-pyhd3eb1b0_0
glob2 0.7-py_0 --> 0.7-pyhd3eb1b0_0
imageio 2.9.0-py_0 --> 2.9.0-pyhd3eb1b0_0
imagesize 1.2.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
iniconfig 1.1.1-py_0 --> 1.1.1-pyhd3eb1b0_0
libspatialindex 1.9.3-he6710b0_0 --> 1.9.3-h2531618_0
pluggy 0.13.1-py38_0 --> 0.13.1-py38h06a4308_0
pycodestyle 2.6.0-py_0 --> 2.6.0-pyhd3eb1b0_0
pyflakes 2.2.0-py_0 --> 2.2.0-pyhd3eb1b0_0
pyparsing 2.4.7-py_0 --> 2.4.7-pyhd3eb1b0_0
pysocks 1.7.1-py38_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
sphinxcontrib-app~ 1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-dev~ 1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-jsm~ 1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-qth~ 1.0.3-py_0 --> 1.0.3-pyhd3eb1b0_0
toolz 0.11.1-py_0 --> 0.11.1-pyhd3eb1b0_0
traitlets 5.0.5-py_0 --> 5.0.5-pyhd3eb1b0_0
werkzeug 1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
zict 2.0.0-py_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
anyio-2.2.0 | 125 KB | ##################################### | 100%
rtree-0.9.7 | 48 KB | ##################################### | 100%
libev-4.33 | 112 KB | ##################################### | 100%
libgomp-9.3.0 | 311 KB | ##################################### | 100%
iniconfig-1.1.1 | 8 KB | ##################################### | 100%
typing_extensions-3. | 27 KB | ##################################### | 100%
pathspec-0.7.0 | 26 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-devhel | 23 KB | ##################################### | 100%
soupsieve-2.2.1 | 32 KB | ##################################### | 100%
setuptools-52.0.0 | 714 KB | ##################################### | 100%
readline-8.1 | 362 KB | ##################################### | 100%
astropy-4.3.1 | 6.4 MB | ##################################### | 100%
jedi-0.17.2 | 924 KB | ##################################### | 100%
argon2-cffi-20.1.0 | 46 KB | ##################################### | 100%
brotli-1.0.9 | 375 KB | ##################################### | 100%
openpyxl-3.0.7 | 159 KB | ##################################### | 100%
python-language-serv | 41 KB | ##################################### | 100%
zstd-1.4.9 | 480 KB | ##################################### | 100%
pathlib2-2.3.6 | 36 KB | ##################################### | 100%
numba-0.53.1 | 3.3 MB | ##################################### | 100%
secretstorage-3.3.1 | 24 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-htmlhe | 32 KB | ##################################### | 100%
libgfortran-ng-7.5.0 | 22 KB | ##################################### | 100%
wurlitzer-2.1.1 | 13 KB | ##################################### | 100%
_openmp_mutex-4.5 | 22 KB | ##################################### | 100%
docutils-0.17.1 | 686 KB | ##################################### | 100%
pytz-2021.1 | 181 KB | ##################################### | 100%
pcre-8.45 | 207 KB | ##################################### | 100%
tornado-6.1 | 588 KB | ##################################### | 100%
networkx-2.6.2 | 1.3 MB | ##################################### | 100%
isort-5.9.3 | 83 KB | ##################################### | 100%
regex-2021.8.3 | 319 KB | ##################################### | 100%
six-1.16.0 | 18 KB | ##################################### | 100%
pyopenssl-20.0.1 | 49 KB | ##################################### | 100%
idna-3.2 | 48 KB | ##################################### | 100%
libspatialindex-1.9. | 2.1 MB | ##################################### | 100%
ujson-4.0.2 | 45 KB | ##################################### | 100%
pluggy-0.13.1 | 33 KB | ##################################### | 100%
yapf-0.31.0 | 126 KB | ##################################### | 100%
prompt-toolkit-3.0.1 | 256 KB | ##################################### | 100%
scikit-learn-0.24.2 | 5.4 MB | ##################################### | 100%
python-libarchive-c- | 47 KB | ##################################### | 100%
appdirs-1.4.4 | 13 KB | ##################################### | 100%
werkzeug-1.0.1 | 239 KB | ##################################### | 100%
gevent-21.8.0 | 1.5 MB | ##################################### | 100%
nbclassic-0.2.6 | 19 KB | ##################################### | 100%
terminado-0.9.4 | 25 KB | ##################################### | 100%
lxml-4.6.3 | 1.3 MB | ##################################### | 100%
pyls-spyder-0.3.2 | 10 KB | ##################################### | 100%
urllib3-1.26.6 | 112 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-qthelp | 26 KB | ##################################### | 100%
cffi-1.14.6 | 224 KB | ##################################### | 100%
keyring-23.0.1 | 54 KB | ##################################### | 100%
libedit-3.1.20210714 | 165 KB | ##################################### | 100%
colorama-0.4.4 | 21 KB | ##################################### | 100%
cryptography-3.4.7 | 913 KB | ##################################### | 100%
msgpack-python-1.0.2 | 83 KB | ##################################### | 100%
jupyterlab_widgets-1 | 109 KB | ##################################### | 100%
anaconda-project-0.1 | 218 KB | ##################################### | 100%
pyparsing-2.4.7 | 59 KB | ##################################### | 100%
watchdog-1.0.2 | 89 KB | ##################################### | 100%
importlib_metadata-3 | 11 KB | ##################################### | 100%
prompt_toolkit-3.0.1 | 12 KB | ##################################### | 100%
qtconsole-5.1.0 | 98 KB | ##################################### | 100%
ipykernel-6.2.0 | 192 KB | ##################################### | 100%
fontconfig-2.13.1 | 250 KB | ##################################### | 100%
path-16.0.0 | 37 KB | ##################################### | 100%
pydocstyle-6.1.1 | 36 KB | ##################################### | 100%
libllvm9-9.0.1 | 21.0 MB | ##################################### | 100%
mkl_fft-1.3.0 | 180 KB | ##################################### | 100%
expat-2.4.1 | 168 KB | ##################################### | 100%
bokeh-2.3.3 | 5.9 MB | ##################################### | 100%
mkl-service-2.4.0 | 59 KB | ##################################### | 100%
babel-2.9.1 | 5.5 MB | ##################################### | 100%
psutil-5.8.0 | 327 KB | ##################################### | 100%
markupsafe-2.0.1 | 22 KB | ##################################### | 100%
tqdm-4.62.1 | 84 KB | ##################################### | 100%
pexpect-4.8.0 | 53 KB | ##################################### | 100%
jupyter_server-1.4.1 | 317 KB | ##################################### | 100%
pkginfo-1.7.1 | 43 KB | ##################################### | 100%
krb5-1.19.2 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
more-itertools-8.8.0 | 42 KB | ##################################### | 100%
spyder-kernels-1.10. | 102 KB | ##################################### | 100%
chardet-4.0.0 | 194 KB | ##################################### | 100%
curl-7.78.0 | 94 KB | ##################################### | 100%
kiwisolver-1.3.1 | 80 KB | ##################################### | 100%
pyerfa-2.0.0 | 345 KB | ##################################### | 100%
cairo-1.16.0 | 1.0 MB | ##################################### | 100%
greenlet-1.1.1 | 82 KB | ##################################### | 100%
patchelf-0.12 | 88 KB | ##################################### | 100%
munkres-1.1.4 | 13 KB | ##################################### | 100%
nltk-3.6.2 | 988 KB | ##################################### | 100%
glob2-0.7 | 12 KB | ##################################### | 100%
anaconda-custom | 35 KB | ##################################### | 100%
numexpr-2.7.3 | 188 KB | ##################################### | 100%
numpy-1.20.3 | 23 KB | ##################################### | 100%
libtiff-4.2.0 | 502 KB | ##################################### | 100%
imagesize-1.2.0 | 9 KB | ##################################### | 100%
_anaconda_depends-20 | 6 KB | ##################################### | 100%
typed-ast-1.4.3 | 185 KB | ##################################### | 100%
libnghttp2-1.41.0 | 667 KB | ##################################### | 100%
ruamel_yaml-0.15.100 | 258 KB | ##################################### | 100%
decorator-5.0.9 | 12 KB | ##################################### | 100%
backcall-0.2.0 | 13 KB | ##################################### | 100%
sniffio-1.2.0 | 15 KB | ##################################### | 100%
qtawesome-1.0.2 | 760 KB | ##################################### | 100%
sphinx-4.0.2 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
libuv-1.40.0 | 736 KB | ##################################### | 100%
openssl-1.1.1l | 2.5 MB | ##################################### | 100%
ipython_genutils-0.2 | 27 KB | ##################################### | 100%
lcms2-2.12 | 312 KB | ##################################### | 100%
pyls-black-0.4.6 | 9 KB | ##################################### | 100%
bleach-4.0.0 | 113 KB | ##################################### | 100%
pandas-1.3.2 | 9.6 MB | ##################################### | 100%
jupyterlab_server-2. | 44 KB | ##################################### | 100%
imageio-2.9.0 | 3.0 MB | ##################################### | 100%
pyodbc-4.0.31 | 71 KB | ##################################### | 100%
charset-normalizer-2 | 35 KB | ##################################### | 100%
gmp-6.2.1 | 539 KB | ##################################### | 100%
requests-2.26.0 | 59 KB | ##################################### | 100%
wheel-0.37.0 | 32 KB | ##################################### | 100%
async_generator-1.10 | 23 KB | ##################################### | 100%
wrapt-1.12.1 | 50 KB | ##################################### | 100%
bitarray-2.3.0 | 139 KB | ##################################### | 100%
anaconda-client-1.8. | 152 KB | ##################################### | 100%
jupyterlab-3.1.7 | 3.6 MB | ##################################### | 100%
c-ares-1.17.1 | 108 KB | ##################################### | 100%
gst-plugins-base-1.1 | 4.9 MB | ##################################### | 100%
lazy-object-proxy-1. | 30 KB | ##################################### | 100%
packaging-21.0 | 36 KB | ##################################### | 100%
gstreamer-1.14.0 | 3.2 MB | ##################################### | 100%
scikit-image-0.18.1 | 9.5 MB | ##################################### | 100%
mypy_extensions-0.4. | 9 KB | ##################################### | 100%
itsdangerous-2.0.1 | 18 KB | ##################################### | 100%
xlsxwriter-3.0.1 | 111 KB | ##################################### | 100%
llvmlite-0.36.0 | 396 KB | ##################################### | 100%
astroid-2.6.6 | 309 KB | ##################################### | 100%
three-merge-0.1.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
notebook-6.4.3 | 4.2 MB | ##################################### | 100%
mock-4.0.3 | 29 KB | ##################################### | 100%
fsspec-2021.7.0 | 91 KB | ##################################### | 100%
ipywidgets-7.6.3 | 105 KB | ##################################### | 100%
pip-21.0.1 | 1.8 MB | ##################################### | 100%
blosc-1.21.0 | 64 KB | ##################################### | 100%
qtpy-1.10.0 | 35 KB | ##################################### | 100%
beautifulsoup4-4.9.3 | 86 KB | ##################################### | 100%
openjpeg-2.4.0 | 331 KB | ##################################### | 100%
nbconvert-6.1.0 | 481 KB | ##################################### | 100%
json5-0.9.6 | 21 KB | ##################################### | 100%
jupyter_console-6.4. | 23 KB | ##################################### | 100%
scipy-1.6.2 | 15.6 MB | ##################################### | 100%
libwebp-base-1.2.0 | 437 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-jsmath | 8 KB | ##################################### | 100%
libgcc-ng-9.3.0 | 4.8 MB | ##################################### | 100%
defusedxml-0.7.1 | 23 KB | ##################################### | 100%
backports.shutil_get | 10 KB | ##################################### | 100%
dask-2021.8.1 | 18 KB | ##################################### | 100%
zipp-3.5.0 | 13 KB | ##################################### | 100%
ca-certificates-2021 | 113 KB | ##################################### | 100%
libstdcxx-ng-9.3.0 | 3.1 MB | ##################################### | 100%
toml-0.10.2 | 20 KB | ##################################### | 100%
harfbuzz-2.8.1 | 1.1 MB | ##################################### | 100%
backports-1.0 | 210 KB | ##################################### | 100%
sortedcontainers-2.4 | 26 KB | ##################################### | 100%
testpath-0.5.0 | 81 KB | ##################################### | 100%
pyflakes-2.2.0 | 56 KB | ##################################### | 100%
pyzmq-22.2.1 | 465 KB | ##################################### | 100%
singledispatch-3.7.0 | 12 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-base-3.4. | 5.6 MB | ##################################### | 100%
pandoc-2.12 | 9.5 MB | ##################################### | 100%
xlrd-2.0.1 | 90 KB | ##################################### | 100%
nose-1.3.7 | 128 KB | ##################################### | 100%
statsmodels-0.12.2 | 8.5 MB | ##################################### | 100%
flask-1.1.2 | 70 KB | ##################################### | 100%
importlib-metadata-3 | 33 KB | ##################################### | 100%
alabaster-0.7.12 | 16 KB | ##################################### | 100%
sqlite-3.36.0 | 990 KB | ##################################### | 100%
rope-0.19.0 | 126 KB | ##################################### | 100%
send2trash-1.5.0 | 14 KB | ##################################### | 100%
cython-0.29.24 | 2.0 MB | ##################################### | 100%
nbformat-5.1.3 | 44 KB | ##################################### | 100%
libcurl-7.78.0 | 338 KB | ##################################### | 100%
threadpoolctl-2.2.0 | 16 KB | ##################################### | 100%
pytest-6.2.4 | 423 KB | ##################################### | 100%
pysocks-1.7.1 | 31 KB | ##################################### | 100%
distributed-2021.8.1 | 970 KB | ##################################### | 100%
pyyaml-5.4.1 | 174 KB | ##################################### | 100%
libgfortran4-7.5.0 | 995 KB | ##################################### | 100%
mkl_random-1.2.2 | 308 KB | ##################################### | 100%
seaborn-0.11.2 | 218 KB | ##################################### | 100%
prometheus_client-0. | 47 KB | ##################################### | 100%
debugpy-1.4.1 | 1.7 MB | ##################################### | 100%
pylint-2.9.6 | 488 KB | ##################################### | 100%
black-19.10b0 | 86 KB | ##################################### | 100%
glib-2.69.1 | 1.7 MB | ##################################### | 100%
fonttools-4.25.0 | 632 KB | ##################################### | 100%
partd-1.2.0 | 19 KB | ##################################### | 100%
jupyter_client-6.1.1 | 88 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-3.4.2 | 26 KB | ##################################### | 100%
sortedcollections-2. | 12 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-serial | 25 KB | ##################################### | 100%
et_xmlfile-1.1.0 | 10 KB | ##################################### | 100%
dask-core-2021.8.1 | 715 KB | ##################################### | 100%
zeromq-4.3.4 | 331 KB | ##################################### | 100%
snappy-1.1.8 | 40 KB | ##################################### | 100%
sqlalchemy-1.4.22 | 1.8 MB | ##################################### | 100%
pygments-2.10.0 | 725 KB | ##################################### | 100%
nest-asyncio-1.5.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
joblib-1.0.1 | 208 KB | ##################################### | 100%
traitlets-5.0.5 | 81 KB | ##################################### | 100%
mpmath-1.2.1 | 766 KB | ##################################### | 100%
lz4-c-1.9.3 | 185 KB | ##################################### | 100%
pillow-8.3.1 | 638 KB | ##################################### | 100%
ipython-7.26.0 | 994 KB | ##################################### | 100%
python-dateutil-2.8. | 233 KB | ##################################### | 100%
spyder-4.2.5 | 5.4 MB | ##################################### | 100%
pickleshare-0.7.5 | 13 KB | ##################################### | 100%
locket-0.2.1 | 10 KB | ##################################### | 100%
ld_impl_linux-64-2.3 | 586 KB | ##################################### | 100%
zope.interface-5.4.0 | 301 KB | ##################################### | 100%
textdistance-4.2.1 | 29 KB | ##################################### | 100%
numpy-base-1.20.3 | 4.5 MB | ##################################### | 100%
click-8.0.1 | 79 KB | ##################################### | 100%
sphinxcontrib-appleh | 29 KB | ##################################### | 100%
snowballstemmer-2.1. | 62 KB | ##################################### | 100%
zict-2.0.0 | 10 KB | ##################################### | 100%
py-1.10.0 | 76 KB | ##################################### | 100%
pycodestyle-2.6.0 | 38 KB | ##################################### | 100%
toolz-0.11.1 | 46 KB | ##################################### | 100%
brotlipy-0.7.0 | 323 KB | ##################################### | 100%
matplotlib-inline-0. | 12 KB | ##################################### | 100%
nbclient-0.5.3 | 62 KB | ##################################### | 100%
libxml2-2.9.12 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
jeepney-0.7.1 | 38 KB | ##################################### | 100%
sympy-1.8 | 9.1 MB | ##################################### | 100%
certifi-2021.5.30 | 138 KB | ##################################### | 100%
conda-pack-0.6.0 | 29 KB | ##################################### | 100%
filelock-3.0.12 | 10 KB | ##################################### | 100%
mkl-2021.3.0 | 141.2 MB | ##################################### | 100%
ptyprocess-0.7.0 | 17 KB | ##################################### | 100%
jupyter_core-4.7.1 | 68 KB | ##################################### | 100%
jinja2-3.0.1 | 110 KB | ##################################### | 100%
attrs-21.2.0 | 46 KB | ##################################### | 100%
intel-openmp-2021.3. | 1.4 MB | ##################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: |
Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex.
More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex
For example:
$ conda install scikit-learn-intelex
$ python -m sklearnex my_application.py
done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda create --name my_env
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3/envs/my_env
Proceed ([y]/n)? y
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate my_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ ls
Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ sudo conda activate my_env
[sudo] contraseña para soloelectronicos:
sudo: conda: orden no encontrada
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
Desinstalación de Anaconda
Para desinstalar Anaconda de su sistema, deberá instalar la utilidad de eliminación de Anaconda en su sistema.
Primero, instale la utilidad anaconda-clean con el siguiente comando:
conda instalar anaconda-clean
Una vez completada la instalación, elimine Anaconda con el siguiente comando:
anaconda-clean --sí
Debería obtener el siguiente resultado:
Directorio de respaldo: /root/.anaconda_backup/2021-01-07T084617
Jupyter Notebook es una herramienta increíblemente poderosa para desarrollar y presentar proyectos de ciencia de datos de forma interactiva. Este post intentara guiarle de cómo usar Jupyter Notebooks para proyectos de ciencia de datos y cómo configurarlo en su máquina local.
Pero primero: ¿qué es un “cuaderno”?
Un cuaderno integra código y su salida en un solo documento que combina visualizaciones, texto narrativo, ecuaciones matemáticas y otros medios enriquecidos. En otras palabras: es un documento único en el que puede ejecutar código, mostrar el resultado y también agregar explicaciones, fórmulas, gráficos y hacer que su trabajo sea más transparente, comprensible, repetible y compartible.
El uso de Notebooks es ahora una parte importante del flujo de trabajo de la ciencia de datos en empresas de todo el mundo. Si su objetivo es trabajar con datos, el uso de una computadora portátil acelerará su flujo de trabajo y facilitará la comunicación y el intercambio de resultados.
Aunque es posible utilizar muchos lenguajes de programación diferentes en Jupyter Notebooks, este artículo se centrará en Python, ya que es el caso de uso más común. (Entre los usuarios de R, R Studio tiende a ser una opción más popular).Jupyter Notebooks también puede actuar como una plataforma flexible para familiarizarse con los pandas e incluso con Python, como se verá en este tutorial.
Algunas cosas que se veran en este post:
Cubrir los conceptos básicos de la instalación de Jupyter y la creación de su primer cuaderno
Profundizar y aprender toda la terminología importante
Explorear la facilidad con la que se pueden compartir y publicar en línea los blocs de notas.
Ejemplo de análisis de datos en un cuaderno Jupyter
Primero, recorreremos la configuración y un análisis de muestra para responder una pregunta de la vida real. Esto demostrará cómo el flujo de una computadora portátil hace que las tareas de ciencia de datos sean más intuitivas para nosotros mientras trabajamos y para otros una vez que llega el momento de compartir nuestro trabajo.
Entonces, digamos que es analista de datos y se le ha encomendado la tarea de averiguar cómo cambiaron históricamente las ganancias de las empresas más grandes de los EE. UU. Encontrará un conjunto de datos de compañías Fortune 500 que abarcan más de 50 años desde la primera publicación de la lista en 1955, reunidos a partir del archivo público de Fortune . Seguimos adelante y creamos un CSV de los datos que puede usar aquí .
Como demostraremos, los cuadernos de Jupyter son perfectamente adecuados para esta investigación. Primero, sigamos e instalemos Jupyter.
Instalación
La forma más fácil para que un principiante comience con Jupyter Notebooks es instalando Anaconda .
Anaconda es la distribución de Python más utilizada para la ciencia de datos y viene precargada con todas las bibliotecas y herramientas más populares.
Por lo tanto, Anaconda nos permite comenzar con un taller de ciencia de datos completamente equipado sin la molestia de administrar innumerables instalaciones o preocuparse por las dependencias y los problemas de instalación específicos del sistema operativo (léase: específicos de Windows).
Para obtener Anaconda, simplemente:
Descargue la última versión de Anaconda para Python 3.8.
Instale Anaconda siguiendo las instrucciones en la página de descarga y / o en el ejecutable.
Si es un usuario más avanzado con Python ya instalado y prefiere administrar sus paquetes manualmente, puede usar pip :
pip3 install jupyter
Creación de su primer cuaderno
En esta sección, aprenderemos a ejecutar y guardar blocs de notas, a familiarizarnos con su estructura y a comprender la interfaz. Nos familiarizaremos con alguna terminología básica que lo guiará hacia una comprensión práctica de cómo usar Jupyter Notebooks por su cuenta y nos preparará para la siguiente sección, que recorre un ejemplo de análisis de datos y da vida a todo lo que aprendemos aquí.
Ejecutando Jupyter
En Windows, puede ejecutar Jupyter a través del acceso directo que Anaconda agrega a su menú de inicio, que abrirá una nueva pestaña en su navegador web predeterminado que debería parecerse a la siguiente captura de pantalla.
Este no es un cuaderno por el momento, ¡pero que no cunda el pánico! No hay mucho que hacer. Este es el panel de control del portátil, diseñado específicamente para administrar sus portátiles Jupyter. Piense en ello como la plataforma de lanzamiento para explorar, editar y crear sus cuadernos.
Tenga en cuenta que el panel le dará acceso solo a los archivos y subcarpetas que se encuentran dentro del directorio de inicio de Jupyter (es decir, donde está instalado Jupyter o Anaconda). Sin embargo, el directorio de inicio se puede cambiar .
También es posible iniciar el tablero en cualquier sistema a través del símbolo del sistema (o terminal en sistemas Unix) ingresando el comando jupyter notebook; en este caso, el directorio de trabajo actual será el directorio de inicio.
Con Jupyter Notebook abierto en su navegador, es posible que haya notado que la URL del panel de control es algo así como https://localhost:8888/tree. Localhost no es un sitio web, pero indica que el contenido se sirve desde su máquina local : su propia computadora.
Los cuadernos y el tablero de Jupyter son aplicaciones web, y Jupyter inicia un servidor Python local para servir estas aplicaciones en su navegador web, lo que lo hace esencialmente independiente de la plataforma y abre la puerta para compartir más fácilmente en la web.
(Si aún no comprende esto, no se preocupe; el punto importante es que, aunque Jupyter Notebooks se abre en su navegador, está alojado y se ejecuta en su máquina local. Sus blocs de notas no están realmente en la web hasta que decide compartirlos.)
La interfaz del tablero se explica por sí misma, aunque volveremos a ella brevemente más adelante. entonces que estamos esperando ‘ Busque la carpeta en la que le gustaría crear su primer cuaderno, haga clic en el botón desplegable “Nuevo” en la parte superior derecha y seleccione “Python 3”:
¡Oye presto, aquí estamos! Su primer cuaderno de Jupyter se abrirá en una nueva pestaña; cada cuaderno usa su propia pestaña porque puede abrir varios cuadernos simultáneamente.
Si regresa al tablero, verá el nuevo archivo Untitled.ipynb y debería ver un texto verde que le indica que su computadora portátil se está ejecutando.
¿Qué es un archivo ipynb?
La respuesta corta: cada archivo .ipynb es un cuaderno, por lo que cada vez que cree un nuevo cuaderno, se creará un nuevo archivo .ipynb.
La respuesta más larga: cada .ipynb archivo es un archivo de texto que describe el contenido de su cuaderno en un formato llamado JSON . Cada celda y su contenido, incluidos los archivos adjuntos de imágenes que se han convertido en cadenas de texto, se enumeran allí junto con algunos metadatos .
Puede editarlo usted mismo, ¡si sabe lo que está haciendo! – seleccionando “Editar> Editar metadatos del cuaderno” en la barra de menú del cuaderno. También puede ver el contenido de los archivos de su cuaderno seleccionando “Editar” en los controles del panel.
Sin embargo, la palabra clave puede. En la mayoría de los casos, no hay ninguna razón por la que deba editar manualmente los metadatos de su cuaderno.
La interfaz del portátil
Ahora que tiene un cuaderno abierto frente a usted, es de esperar que su interfaz no se vea del todo extraña. Después de todo, Jupyter es esencialmente un procesador de texto avanzado.
¿Por qué no echar un vistazo? Consulte los menús para familiarizarse con ellos, especialmente tómese unos minutos para desplazarse hacia abajo en la lista de comandos en la paleta de comandos, que es el botón pequeño con el ícono del teclado (o Ctrl + Shift + P).
Hay dos términos bastante prominentes que debe notar, que probablemente sean nuevos para usted: las células y los núcleos son clave tanto para comprender Jupyter como para lo que lo convierte en algo más que un procesador de texto. Afortunadamente, estos conceptos no son difíciles de entender.
Un kernel es un “motor computacional” que ejecuta el código contenido en un documento de cuaderno.
Una celda es un contenedor para el texto que se mostrará en el cuaderno o el código que ejecutará el kernel del cuaderno.
Celdas
Regresaremos a los núcleos un poco más tarde, pero primero hablemos de las celdas. Las células forman el cuerpo de un cuaderno. En la captura de pantalla de un nuevo cuaderno en la sección anterior, ese cuadro con el contorno verde es una celda vacía. Hay dos tipos de células principales que cubriremos:
Una celda de código contiene código que se ejecutará en el kernel. Cuando se ejecuta el código, el portátil muestra el resultado debajo de la celda de código que lo generó.
Una celda de Markdown contiene texto formateado con Markdown y muestra su salida en el lugar cuando se ejecuta la celda de Markdown.
La primera celda de un cuaderno nuevo es siempre una celda de código.
Probémoslo con un ejemplo clásico de Hello World: escriba print('Hello World!') en la celda y haga clic en el botón Ejecutar en la barra de herramientas de arriba o presione Ctrl + Enter.
El resultado debería verse así:
print('Hello World!')
Hello World!
Cuando ejecutamos la celda, su salida se muestra a continuación y la etiqueta a su izquierda habrá cambiado de In [ ] a In [1].
La salida de una celda de código también forma parte del documento, por lo que puede verla en este artículo. Siempre puede notar la diferencia entre el código y las celdas de Markdown porque las celdas de código tienen esa etiqueta a la izquierda y las celdas de Markdown no.
La parte “En” de la etiqueta es simplemente la abreviatura de “Entrada”, mientras que el número de etiqueta indica cuándo se ejecutó la celda en el kernel; en este caso, la celda se ejecutó primero.
Ejecute la celda nuevamente y la etiqueta cambiará a In [2] porque ahora la celda fue la segunda en ejecutarse en el kernel. Será más claro por qué esto es tan útil más adelante cuando echemos un vistazo más de cerca a los núcleos.
En la barra de menú, haga clic en Insertar y seleccione Insertar celda debajo para crear una nueva celda de código debajo de la primera y pruebe el siguiente código para ver qué sucede. ¿Notas algo diferente?
import time
time.sleep(3)
Esta celda no produce ningún resultado, pero tarda tres segundos en ejecutarse. Observe cómo Jupyter significa cuando la celda se está ejecutando actualmente cambiando su etiqueta a In [*].
En general, la salida de una celda proviene de cualquier dato de texto impreso específicamente durante la ejecución de la celda, así como del valor de la última línea de la celda, ya sea una variable solitaria, una llamada de función u otra cosa. Por ejemplo:
Te encontrarás usando esto casi constantemente en tus propios proyectos, y veremos más de eso más adelante.
Atajos de teclado
Una última cosa que puede haber observado al ejecutar sus celdas es que su borde se vuelve azul, mientras que era verde mientras estaba editando. En un Jupyter Notebook, siempre hay una celda “activa” resaltada con un borde cuyo color denota su modo actual:
Contorno verde : la celda está en “modo de edición”
Contorno azul : la celda está en “modo de comando”
Entonces, ¿qué podemos hacer con una celda cuando está en modo comando? Hasta ahora, hemos visto cómo ejecutar una celda Ctrl + Enter, pero hay muchos otros comandos que podemos usar. La mejor manera de usarlos es con atajos de teclado.
Los atajos de teclado son un aspecto muy popular del entorno de Jupyter porque facilitan un flujo de trabajo rápido basado en celdas. Muchas de estas son acciones que puede realizar en la celda activa cuando está en modo de comando.
A continuación, encontrará una lista de algunos de los atajos de teclado de Jupyter. No es necesario que los memorice todos de inmediato, pero esta lista debería darle una buena idea de lo que es posible.
Alternar entre los modos de edición y comando con Esc y Enter, respectivamente.
Una vez en el modo de comando:
Desplácese hacia arriba y hacia abajo en sus celdas con las teclas Up y Down.
Presione A o B para insertar una nueva celda encima o debajo de la celda activa.
M transformará la celda activa en una celda de Markdown.
Y establecerá la celda activa en una celda de código.
D + D ( D dos veces) eliminará la celda activa.
Z deshará la eliminación de la celda.
Mantenga Shift presionado y presione Up o Downpara seleccionar varias celdas a la vez. Con varias celdas seleccionadas, Shift + M fusionará su selección.
Ctrl + Shift + -, en el modo de edición, dividirá la celda activa en el cursor.
También puede hacer clic Shift + Click en y en el margen a la izquierda de sus celdas para seleccionarlas.
Continúe y pruébelos en su propio cuaderno. Una vez que esté listo, cree una nueva celda de Markdown y aprenderemos a formatear el texto en nuestros cuadernos.
Reducción
Markdown es un lenguaje de marcado ligero y fácil de aprender para formatear texto sin formato. Su sintaxis tiene una correspondencia uno a uno con las etiquetas HTML, por lo que algunos conocimientos previos aquí serían útiles, pero definitivamente no son un requisito previo.
Recuerda que este artículo fue escrito en un cuaderno de Jupyter, por lo que todo el texto narrativo y las imágenes que has visto hasta ahora se lograron escribiendo en Markdown. Cubramos los conceptos básicos con un ejemplo rápido:
# This is a level 1 heading
## This is a level 2 heading
This is some plain text that forms a paragraph. Add emphasis via **bold** and __bold__, or *italic* and _italic_.
Paragraphs must be separated by an empty line.
* Sometimes we want to include lists.
* Which can be bulleted using asterisks.
1. Lists can also be numbered.
2. If we want an ordered list.
[It is possible to include hyperlinks](https://www.example.com)
Inline code uses single backticks: `foo()`, and code blocks use triple backticks:
```
bar()
```
Or can be indented by 4 spaces:
foo()
And finally, adding images is easy: 
Así es como se vería Markdown una vez que ejecute la celda para renderizarlo:
(Tenga en cuenta que el texto alternativo de la imagen se muestra aquí porque en realidad no usamos una URL de imagen válida en nuestro ejemplo)
Al adjuntar imágenes, tiene tres opciones:
Utilice una URL para una imagen en la web.
Use una URL local para una imagen que mantendrá junto a su cuaderno, como en el mismo repositorio de git.
Agregue un archivo adjunto a través de “Editar> Insertar imagen”; esto convertirá la imagen en una cadena y la almacenará dentro de su .ipynbarchivo de cuaderno . ¡Tenga en cuenta que esto hará que su .ipynb archivo sea mucho más grande!
Hay mucho más en Markdown, especialmente en torno a los hipervínculos, y también es posible incluir simplemente HTML simple. Una vez que se encuentre superando los límites de los conceptos básicos anteriores, puede consultar la guía oficial del creador de Markdown, John Gruber, en su sitio web.
Granos
Detrás de cada portátil hay un kernel. Cuando ejecuta una celda de código, ese código se ejecuta dentro del kernel. Cualquier salida se devuelve a la celda para que se muestre. El estado del kernel persiste a lo largo del tiempo y entre celdas; pertenece al documento como un todo y no a celdas individuales.
Por ejemplo, si importa bibliotecas o declara variables en una celda, estarán disponibles en otra. Probemos esto para sentirlo. Primero, importaremos un paquete de Python y definiremos una función:
import numpy as np
def square(x):
return x * x
Una vez que hayamos ejecutado la celda de arriba, podemos hacer referencia a np y squareen cualquier otra celda.
x = np.random.randint(1, 10)
y = square(x)
print('%d squared is %d' % (x, y))
1 squared is 1
Esto funcionará independientemente del orden de las celdas de su cuaderno. Siempre que se haya ejecutado una celda, las variables que declaró o las bibliotecas que importó estarán disponibles en otras celdas.
Puede probarlo usted mismo, imprimamos nuestras variables nuevamente.
print('Is %d squared %d?' % (x, y))
Is 1 squared 1?
¡No hay sorpresas aquí! Pero, ¿qué pasa si cambiamos el valor de y?
y = 10
print('Is %d squared is %d?' % (x, y))
Si ejecutamos la celda de arriba, ¿qué crees que pasaría?
Obtendremos una salida como: Is 4 squared 10?. Esto se debe a que una vez que hemos ejecutado la y = 10celda de código, yya no es igual al cuadrado de x en el kernel.
La mayoría de las veces, cuando crea un cuaderno, el flujo será de arriba hacia abajo. Pero es común volver atrás para realizar cambios. Cuando necesitamos realizar cambios en una celda anterior, el orden de ejecución que podemos ver a la izquierda de cada celda, por ejemplo In [6], puede ayudarnos a diagnosticar problemas al ver en qué orden se han ejecutado las celdas.
Y si alguna vez deseamos restablecer las cosas, hay varias opciones increíblemente útiles en el menú Kernel:
Reiniciar: reinicia el kernel, borrando así todas las variables, etc.que fueron definidas.
Reiniciar y borrar la salida: igual que el anterior, pero también borrará la salida que se muestra debajo de las celdas de código.
Reiniciar y ejecutar todo: igual que el anterior, pero también ejecutará todas sus celdas en orden de la primera a la última.
Si su kernel se atasca alguna vez en un cálculo y desea detenerlo, puede elegir la opción Interrumpir.
Elegir un kernel
Es posible que haya notado que Jupyter le brinda la opción de cambiar el kernel y, de hecho, hay muchas opciones diferentes para elegir. Cuando creó un nuevo cuaderno desde el panel de control seleccionando una versión de Python, en realidad estaba eligiendo qué kernel usar.
Hay kernels para diferentes versiones de Python, y también para más de 100 lenguajes, incluidos Java, C e incluso Fortran. Los científicos de datos pueden estar particularmente interesados en los núcleos para R y Julia , así como en imatlab y Calysto MATLAB Kernel para Matlab.
El kernel de SoS proporciona compatibilidad con varios idiomas en un solo portátil.
Cada kernel tiene sus propias instrucciones de instalación, pero probablemente requiera que ejecute algunos comandos en su computadora.
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Análisis de ejemplo
Ahora que hemos visto qué es un Jupyter Notebook, es hora de ver cómo se utilizan en la práctica, lo que debería darnos una comprensión más clara de por qué son tan populares.
Finalmente es hora de comenzar con ese conjunto de datos de Fortune 500 mencionado anteriormente. Recuerde, nuestro objetivo es averiguar cómo han cambiado históricamente las ganancias de las empresas más grandes de EE . UU .
Vale la pena señalar que todos desarrollarán sus propias preferencias y estilo, pero los principios generales aún se aplican. Si lo desea, puede seguir esta sección en su propio cuaderno o utilizarla como guía para crear su propio enfoque.
Nombrar sus cuadernos
Antes de comenzar a escribir su proyecto, probablemente querrá darle un nombre significativo. nombre de archivo Untitleden la parte superior izquierda de la pantalla para ingresar un nuevo nombre de archivo, y presione el icono Guardar (que parece un disquete) debajo de él para guardar.
Tenga en cuenta que cerrar la pestaña del cuaderno en su navegador no “cerrará” su cuaderno de la forma en que lo haría cerrar un documento en una aplicación tradicional. El kernel del portátil seguirá ejecutándose en segundo plano y debe cerrarse antes de que se “cierre” realmente, aunque esto es muy útil si cierra accidentalmente la pestaña o el navegador.
Si el kernel se apaga, puede cerrar la pestaña sin preocuparse de si todavía se está ejecutando o no.
La forma más sencilla de hacerlo es seleccionar “Archivo> Cerrar y detener” en el menú de la libreta. Sin embargo, también puede apagar el kernel yendo a “Kernel> Shutdown” desde la aplicación de la computadora portátil o seleccionando la computadora portátil en el panel de control y haciendo clic en “Apagar” (vea la imagen a continuación).
Configuración
Es común comenzar con una celda de código específicamente para las importaciones y la configuración, de modo que si elige agregar o cambiar algo, simplemente puede editar y volver a ejecutar la celda sin causar efectos secundarios.
%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid")
Importaremos pandas para trabajar con nuestros datos, Matplotlib para trazar gráficos y Seaborn para hacer que nuestros gráficos sean más bonitos. También es común importar NumPy, pero en este caso, pandas lo importa por nosotros.
Esa primera línea no es un comando de Python, pero usa algo llamado magia de línea para indicarle a Jupyter que capture los diagramas de Matplotlib y los represente en la salida de la celda. Hablaremos un poco más sobre la magia de líneas más adelante, y también se tratan en nuestro tutorial avanzado de Jupyter Notebooks .
Por ahora, sigamos adelante y carguemos nuestros datos.
df = pd.read_csv('fortune500.csv')
Es sensato hacer esto también en una sola celda, en caso de que necesitemos recargarlo en algún momento.
Guardar y comprobar
Ahora que hemos comenzado, lo mejor es ahorrar con regularidad. Al presionar Ctrl + Sguardará nuestro cuaderno llamando al comando “Guardar y punto de control”, pero ¿qué es este punto de control?
Cada vez que creamos un nuevo cuaderno, se crea un archivo de punto de control junto con el archivo del cuaderno. Se encuentra dentro de un subdirectorio oculto de su ubicación de guardado llamado .ipynb_checkpoints y también es un .ipynb archivo.
De forma predeterminada, Jupyter guardará automáticamente su cuaderno cada 120 segundos en este archivo de punto de control sin alterar el archivo de su cuaderno principal. Cuando “Guardar y punto de control”, se actualizan tanto el cuaderno como los archivos del punto de control. Por lo tanto, el punto de control le permite recuperar su trabajo no guardado en caso de un problema inesperado.
Puede volver al punto de control desde el menú a través de “Archivo> Volver al punto de control”.
Investigando nuestro conjunto de datos
¡Ahora estamos realmente rodando! Nuestro cuaderno se guarda de forma segura y hemos cargado nuestro conjunto de datos df en la estructura de datos de pandas más utilizada, que se llama DataFrame ay básicamente se parece a una tabla. ¿Qué aspecto tiene el nuestro?
df.head()
Año
Rango
Empresa
Ingresos (en millones)
Beneficio (en millones)
0
1955
1
Motores generales
9823.5
806
1
1955
2
Exxon Mobil
5661.4
584,8
2
1955
3
Acero de EE. UU.
3250,4
195,4
3
1955
4
Energia General
2959,1
212,6
4
1955
5
Esmark
2510,8
19,1
df.tail()
Año
Rango
Empresa
Ingresos (en millones)
Beneficio (en millones)
25495
2005
496
Wm. Wrigley Jr.
3648,6
493
25496
2005
497
Energía Peabody
3631,6
175,4
25497
2005
498
Wendy’s internacional
3630,4
57,8
25498
2005
499
Kindred Healthcare
3616,6
70,6
25499
2005
500
Cincinnati Financial
3614.0
584
Luciendo bien. Tenemos las columnas que necesitamos y cada fila corresponde a una sola empresa en un solo año.
Cambiemos el nombre de esas columnas para poder consultarlas más adelante.
A continuación, necesitamos explorar nuestro conjunto de datos. Esta completo? ¿Lo leyeron los pandas como se esperaba? ¿Falta algún valor?
len(df)
25500
De acuerdo, eso se ve bien, son 500 filas por cada año desde 1955 hasta 2005, inclusive.
Comprobemos si nuestro conjunto de datos se ha importado como era de esperar. Una simple verificación es ver si los tipos de datos (o dtypes) se han interpretado correctamente.
df.dtypes
year int64 rank int64 company object revenue float64 profit object dtype: object
UH oh. Parece que hay algún problema con la columna de ganancias; esperaríamos que fuera float64 similar a la columna de ingresos. Esto indica que probablemente contiene algunos valores que no son enteros, así que echemos un vistazo.
¡Tal como sospechábamos! Algunos de los valores son cadenas, que se han utilizado para indicar datos faltantes. ¿Hay otros valores que se hayan infiltrado?
set(df.profit[non_numberic_profits])
{'N.A.'}
Eso hace que sea fácil de interpretar, pero ¿qué debemos hacer? Bueno, eso depende de cuántos valores falten.
len(df.profit[non_numberic_profits])
369
Es una pequeña fracción de nuestro conjunto de datos, aunque no del todo intrascendente, ya que todavía está en torno al 1,5%.
Si las filas que contienen N.A. están distribuidas de manera aproximada y uniforme a lo largo de los años, la solución más sencilla sería eliminarlas. Así que echemos un vistazo rápido a la distribución.
De un vistazo, podemos ver que los valores más inválidos en un solo año son menos de 25, y como hay 500 puntos de datos por año, eliminar estos valores representaría menos del 4% de los datos de los peores años. De hecho, aparte de un aumento en torno a los 90, la mayoría de los años tienen menos de la mitad de los valores faltantes del pico.
Para nuestros propósitos, digamos que esto es aceptable y continúe y elimine estas filas.
year int64 rank int64 company object revenue float64 profit float64 dtype: object
¡Estupendo! Hemos terminado la configuración de nuestro conjunto de datos.
Si tuviéramos que presentar su cuaderno como un informe, podríamos deshacernos de las celdas de investigación que creamos, que se incluyen aquí como una demostración del flujo de trabajo con los cuadernos, y fusionar las celdas relevantes (consulte la sección Funcionalidad avanzada a continuación para más sobre esto) para crear una celda de configuración de un solo conjunto de datos.
Esto significaría que si alguna vez estropeamos nuestro conjunto de datos en otro lugar, podemos simplemente volver a ejecutar la celda de configuración para restaurarlo.
Trazando con matplotlib
A continuación, podemos llegar a abordar la cuestión en cuestión trazando el beneficio promedio por año. También podríamos trazar los ingresos, así que primero podemos definir algunas variables y un método para reducir nuestro código.
fig, ax = plt.subplots()
plot(x, y1, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company profits from 1955 to 2005', 'Profit (millions)')
Vaya, eso parece exponencial, pero tiene algunas caídas enormes. Deben corresponder a la recesión de principios de la década de 1990 y a la burbuja de las puntocom . Es bastante interesante ver eso en los datos. Pero, ¿cómo es que las ganancias se recuperaron a niveles aún más altos después de cada recesión?
Quizás los ingresos puedan decirnos más.
y2 = avgs.revenue
fig, ax = plt.subplots()
plot(x, y2, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company revenues from 1955 to 2005', 'Revenue (millions)')
Eso agrega otro lado a la historia. Los ingresos no se vieron tan afectados; ese es un gran trabajo contable de los departamentos de finanzas.
Con un poco de ayuda de Stack Overflow , podemos superponer estos gráficos con +/- sus desviaciones estándar.
def plot_with_std(x, y, stds, ax, title, y_label):
ax.fill_between(x, y - stds, y + stds, alpha=0.2)
plot(x, y, ax, title, y_label)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
title = 'Increase in mean and std Fortune 500 company %s from 1955 to 2005'
stds1 = group_by_year.std().profit.values
stds2 = group_by_year.std().revenue.values
plot_with_std(x, y1.values, stds1, ax1, title % 'profits', 'Profit (millions)')
plot_with_std(x, y2.values, stds2, ax2, title % 'revenues', 'Revenue (millions)')
fig.set_size_inches(14, 4)
fig.tight_layout()
Eso es asombroso, ¡las desviaciones estándar son enormes! Algunas empresas de Fortune 500 ganan miles de millones mientras que otras pierden miles de millones, y el riesgo ha aumentado junto con el aumento de las ganancias a lo largo de los años.
Quizás algunas empresas se desempeñen mejor que otras; ¿Son las ganancias del 10% superior más o menos volátiles que las del 10% inferior?
Hay muchas preguntas que podríamos analizar a continuación, y es fácil ver cómo el flujo de trabajo en un cuaderno puede coincidir con el propio proceso de pensamiento. Para los propósitos de este tutorial, detendremos nuestro análisis aquí, ¡pero siéntase libre de continuar investigando los datos por su cuenta!
Este flujo nos ayudó a investigar fácilmente nuestro conjunto de datos en un solo lugar sin cambiar de contexto entre aplicaciones, y nuestro trabajo se puede compartir y reproducir de inmediato. Si quisiéramos crear un informe más conciso para una audiencia en particular, podríamos refactorizar rápidamente nuestro trabajo fusionando celdas y eliminando el código intermediario.
Compartir sus cuadernos
Cuando la gente habla de compartir sus cuadernos, generalmente hay dos paradigmas que pueden estar considerando.
La mayoría de las veces, las personas comparten el resultado final de su trabajo, al igual que este artículo, lo que significa compartir versiones no interactivas y pre-renderizadas de sus cuadernos. Sin embargo, también es posible colaborar en portátiles con la ayuda de sistemas de control de versiones como Git o plataformas online como Google Colab .
Antes de compartir
Un cuaderno compartido aparecerá exactamente en el estado en el que se encontraba cuando lo exporta o lo guarda, incluida la salida de las celdas de código. Por lo tanto, para asegurarse de que su computadora portátil esté lista para compartir, por así decirlo, hay algunos pasos que debe seguir antes de compartir:
Haga clic en “Celda> Todos los resultados> Borrar”.
Haga clic en “Kernel> Reiniciar y ejecutar todo”.
Espere a que las celdas de su código terminen de ejecutarse y verifique que se haya ejecutado como se esperaba
Esto asegurará que sus cuadernos no contengan salida intermedia, tengan un estado obsoleto y se ejecuten en orden en el momento de compartir.
Exportación de sus cuadernos
Jupyter tiene soporte integrado para exportar a HTML y PDF, así como a varios otros formatos, que puede encontrar en el menú en “Archivo> Descargar como”.
Si desea compartir sus cuadernos con un pequeño grupo privado, esta funcionalidad puede ser todo lo que necesite. De hecho, como a muchos investigadores de instituciones académicas se les proporciona un espacio web público o interno, y debido a que puede exportar un cuaderno a un archivo HTML, Jupyter Notebooks puede ser una forma especialmente conveniente para que los investigadores compartan sus resultados con sus pares.
Pero si compartir archivos exportados no es suficiente para usted, también existen algunos métodos inmensamente populares para compartir .ipynb archivos más directamente en la web.
GitHub
Con la cantidad de cuadernos públicos en GitHub que excedieron los 1.8 millones a principios de 2018, seguramente es la plataforma independiente más popular para compartir proyectos de Jupyter con el mundo. GitHub tiene soporte integrado para renderizar .ipynb archivos directamente tanto en repositorios como en esencias en su sitio web. Si aún no lo sabe, GitHub es una plataforma de alojamiento de código para el control de versiones y la colaboración para repositorios creados con Git. . Necesitará una cuenta para utilizar sus servicios, pero las cuentas estándar son gratuitas.
Una vez que tenga una cuenta de GitHub, la forma más fácil de compartir un cuaderno en GitHub no requiere Git en absoluto. Desde 2008, GitHub ha proporcionado su servicio Gist para alojar y compartir fragmentos de código, cada uno de los cuales tiene su propio repositorio. Para compartir un cuaderno usando Gists:
Abra su .ipynb archivo en un editor de texto, seleccione todo y copie el JSON dentro.
Pegue el JSON del cuaderno en la esencia.
Dale a tu Gist un nombre de archivo, recordando agregarlo .iypnb o esto no funcionará.
Haga clic en “Crear esencia secreta” o “Crear esencia pública”.
Esto debería tener un aspecto similar al siguiente:
Si creó un Gist público, ahora podrá compartir su URL con cualquier persona, y otros podrán bifurcar y clonar su trabajo.
Crear tu propio repositorio de Git y compartirlo en GitHub está más allá del alcance de este tutorial, pero GitHub proporciona muchas guías para que comiences por tu cuenta.
Un consejo adicional para aquellos que usan git es agregar una excepción a su .gitignore para los .ipynb_checkpoints directorios ocultos que crea Jupyter, para no enviar archivos de puntos de control innecesariamente a su repositorio.
Nbviewer
Después de haber crecido hasta renderizar cientos de miles de cuadernos cada semana en 2015, NBViewer es el renderizador de cuadernos más popular en la web. Si ya tiene un lugar para alojar sus cuadernos de Jupyter en línea, ya sea en GitHub o en otro lugar, NBViewer renderizará su cuaderno y proporcionará una URL para compartir junto con él. Se proporciona como un servicio gratuito como parte del Proyecto Jupyter y está disponible en nbviewer.jupyter.org .
Desarrollado inicialmente antes de la integración de Jupyter Notebook de GitHub, NBViewer permite que cualquier persona ingrese una URL, ID de Gist o nombre de usuario / repositorio / archivo de GitHub y mostrará el cuaderno como una página web. La ID de un Gist es el número único al final de su URL; por ejemplo, la cadena de caracteres después de la última barra invertida https://gist.github.com/username/50896401c23e0bf417e89cd57e89e1de. Si ingresa un nombre de usuario o nombre de usuario / repositorio de GitHub, verá un explorador de archivos mínimo que le permite explorar los repositorios de un usuario y su contenido.
La URL que se muestra en NBViewer cuando se muestra un cuaderno es una constante basada en la URL del cuaderno que se está procesando, por lo que puede compartirla con cualquier persona y funcionará siempre que los archivos originales permanezcan en línea; NBViewer no almacena en caché los archivos durante mucho tiempo. largo.
Si no le gusta Nbviewer, existen otras opciones similares: aquí hay un hilo con algunos para considerar de nuestra comunidad.
Extras: Extensiones de Jupyter Notebook
Ya hemos cubierto todo lo que necesita para empezar a trabajar en Jupyter Notebooks.
¿Qué son las extensiones?
Las extensiones son precisamente lo que parecen: características adicionales que amplían la funcionalidad de Jupyter Notebooks. Si bien un Jupyter Notebook básico puede hacer mucho, las extensiones ofrecen algunas características adicionales que pueden ayudar con flujos de trabajo específicos o que simplemente mejoran la experiencia del usuario.
Por ejemplo, una extensión llamada “Tabla de contenido” genera una tabla de contenido para su cuaderno, para que los cuadernos grandes sean más fáciles de visualizar y navegar.
Otro, llamado Inspector de variables, le mostrará el valor, el tipo, el tamaño y la forma de cada variable en su cuaderno para una fácil referencia rápida y depuración.
Otro, llamado ExecuteTime, le permite saber cuándo y durante cuánto tiempo se ejecutó cada celda; esto puede ser particularmente conveniente si está tratando de acelerar un fragmento de su código.
Estos son solo la punta del iceberg; hay muchas extensiones disponibles.
¿Dónde puede obtener extensiones?
Para obtener las extensiones, debe instalar Nbextensions. Puede hacer esto usando pip y la línea de comando. Si tiene Anaconda, puede ser mejor hacerlo a través de Anaconda Prompt en lugar de la línea de comandos normal.
Cerrar Jupyter cuadernos, abierta Anaconda Prompt y ejecute el siguiente comando: pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install.
Una vez que haya hecho eso, inicie un cuaderno y debería ver una pestaña Nbextensions. Al hacer clic en esta pestaña, se le mostrará una lista de extensiones disponibles. Simplemente marque las casillas de las extensiones que desea habilitar y ¡listo para las carreras!
Instalación de extensiones
Una vez que se ha instalado Nbextensions, no es necesario realizar una instalación adicional de cada extensión. Sin embargo, si ya instaló Nbextensons pero no ve la pestaña, no está solo. Este hilo en Github detalla algunos problemas y soluciones comunes.
Extras: Line Magics en Jupyter
Anteriormente mencionamos los comandos mágicos cuando solíamos %matplotlib inlinehacer que los gráficos de Matplotlib se renderizaran directamente en nuestro cuaderno. También hay muchas otras magias que podemos usar.
Cómo usar magia en Jupyter
Un buen primer paso es abrir un Jupyter Notebook, escribir %lsmagicen una celda y ejecutar la celda. Esto generará una lista de las magias de línea y de celda disponibles, y también te dirá si “automagic” está activado.
Las magias de línea operan en una sola línea de una celda de código
La magia celular opera en toda la celda de código en la que se llaman
Si automagic está activado, puede ejecutar una magia simplemente escribiéndola en su propia línea en una celda de código y ejecutando la celda. Si está desactivado, deberá poner %antes de las magias de línea y %% antes de las magias de células para usarlas.
Muchas magias requieren información adicional (al igual que una función requiere un argumento) para decirles cómo operar. Veremos un ejemplo en la siguiente sección, pero puede ver la documentación de cualquier magia ejecutándola con un signo de interrogación, así:
%matplotlib?
Cuando ejecute la celda anterior en un cuaderno, aparecerá una larga cadena de documentos en la pantalla con detalles sobre cómo puede usar la magia.
Ejecuta un archivo de secuencia de comandos externo como parte de la celda que se está ejecutando. Por ejemplo, si aparece % run myscript.py en una celda de código, el kernel ejecutará myscript.py como parte de esa celda.
%cronométralo
Cuenta bucles, mide e informa cuánto tiempo tarda en ejecutarse una celda de código.
% archivo de escritura
Guarde el contenido de una celda en un archivo. Por ejemplo, % savefile myscript.py guardaría la celda de código como un archivo externo llamado myscript.py.
%Tienda
Guarde una variable para usarla en un cuaderno diferente.
% pwd
Imprima la ruta del directorio en el que está trabajando actualmente.
%% javascript
Ejecuta la celda como código JavaScript.
Hay mucho más de donde vino eso. Ingrese a Jupyter Notebooks y comience a explorar usando%lsmagic !
Pensamientos finales
Comenzando desde cero, nos hemos familiarizado con el flujo de trabajo natural de Jupyter Notebooks, profundizamos en las funciones más avanzadas de IPython y finalmente aprendimos cómo compartir nuestro trabajo con amigos, colegas y el mundo. ¡Y logramos todo esto desde un propio cuaderno!
Debe quedar claro cómo los cuadernos promueven una experiencia de trabajo productiva al reducir el cambio de contexto y emular un desarrollo natural de pensamientos durante un proyecto. El poder de usar Jupyter Notebooks también debería ser evidente, y cubrimos muchos clientes potenciales para que comience a explorar más funciones avanzadas en sus propios proyectos.
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