scipy2015-blaze-bokeh, 使用火焰和Bokeh教程构建 python 数据应用程序,scipy 2015

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Building Python Data Applications with Blaze and Bokeh Tutorial, SciPy 2015
  • 源代码名称:scipy2015-blaze-bokeh
  • 源代码网址:http://www.github.com/chdoig/scipy2015-blaze-bokeh
  • scipy2015-blaze-bokeh源代码文档
  • scipy2015-blaze-bokeh源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/chdoig/scipy2015-blaze-bokeh.git
    Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/chdoig/scipy2015-blaze-bokeh
    Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/chdoig/scipy2015-blaze-bokeh
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    
    火焰和Bokeh教程,scipy-2015

    使用火焰和Bokeh教程构建 python 数据应用程序,scipy 2015

    设置
    
    git clone https://github.com/chdoig/scipy2015-blaze-bokeh.git
    
    
    cd scipy2015-blaze-bokeh
    
    
    
    
    • 选项 A: Anaconda

    如果没有安装 Anaconda,你可以在这里从安装它。 按照说明操作后,你应该准备好了。 检查它:

    
    python check_env.py
    
    
    
    

    如果已经安装了 Anaconda,请确保将conda和依赖项更新为最新版本,通过运行以下命令:

    
    conda update conda
    
    
    conda install bokeh=0.9
    
    
    conda install blaze=0.8
    
    
    conda install ipython=3.2
    
    
    conda install netcdf4
    
    
    
    
    • 选项 B: Miniconda或者Conda环境

    如果需要以下选项之一:

    或者

    • 使用conda环境将这里 scipy 教程依赖项与默认Anaconda隔离。

    克隆这里知识库后,请遵循以下命令:

    
    cd scipy2015-blaze-bokeh
    
    
    conda env create
    
    
    
    

    如果你正在运行Linux或者 OS X 运行:

    
    source activate scipy-tutorial
    
    
    
    

    如果你正在运行 Windows,请运行:

    
    activate scipy-tutorial
    
    
    
    
    测试

    通过运行以下脚本确保你有正确的环境设置:

    
    python check_env.py
    
    
    
    

    另外,尝试运行测试笔记本( 0 - 测试 notebook.ipynb ):

     
    ipython notebook
    
    
    
     

    然后把所有的细胞。

    数据

    本教程将使用以下项目中的数据集:

    为了方便你,我上传了我们将直接使用到s3的数据集。 在参加本教程之前,请先下载数据集的

    将这些数据集移动到文件夹 ~/scipy2015-blaze-bokeh/data

    资源

    数据  构建  Building  教程  Scipy  SCIP  
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