Installation Check

Dieses Jupyter Notebook überprüft, ob man sich in dieser Umgebung befindet und ob die Bibliotheken installiert worden sind.

In welcher Conda-Umgebung befinden wir uns?

Nur wenn die IDE Jupyter Notebook aus der richtigen Conda-Umgebung heraus gestartet worden ist, stehen uns die installierten Bibliotheken zur Verfügung. Deswegen stellen wir zunächst sicher, dass wir in der richtigen Conda-Umgebung sind. Dafür schauen wir uns die Liste der Conda-Umgebungen an. Um die folgende Zelle auszuführen, drücken Sie, während die Zelle markiert ist, entweder oben auf ▶ oder geben Sie gleichzeitig [Umschalt]+[Enter] ein.

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%conda env list

Das Sternchen markiert die aktuell aktive Umgebung. Dies sollte ml-potentials-and-risks oder der von Ihnen beim Import frei gewählte Name sein. Falls Sie mybinder benutzen, heißt die Umgebung abweichend notebook.

Falls Sie sich in einer anderen Umgebung befinden, wie z. B. base, haben Sie JupyterLab falsch gestartet. Bitte schließen Sie dann den Reiter im Browser, in dem Sie gerade diesen Text sehen. Gehen Sie zurück zur Anleitung und starten Sie JupyterLab über den Anaconda Navigator in der richtigen Umgebung.

Welche Python-Version ist installiert?

Beim Suchen von Befehlen online ist es manchmal wichtig zu wissen, welchen Python-Interpreter man nutzt. Dies kann über watermark herausgefunden werden. Der Befehl zeigt außerdem, welche Hardware automatisch detektiert worden ist. Um die folgende Zelle auszuführen, drücken Sie, während die Zelle markiert ist, entweder oben auf ▶ oder geben Sie gleichzeitig [Umschalt]+[Enter] ein.

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%load_ext watermark
%watermark

Sind alle Bibliotheken installiert?

Bibliotheken fassen häufig benötigte Funktionalitäten zusammen und vereinfachen die Entwicklung in einer Programmiersprache. Alle benötigten Bibliotheken sollten eigentlich bereits automatisch mit dem Erstellen der Umgebung ml-potentials-and-risks erstellt werden. Um die folgende Zelle auszuführen, drücken Sie, während die Zelle markiert ist, entweder oben auf ▶ oder geben Sie gleichzeitig [Umschalt]+[Enter] ein.

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from importlib import import_module

# This is copied from the environment.yml
required_libraries_from_environment = """
  - numpy
  - pandas
  - openpyxl
  - matplotlib
  - scikit-image
  - scikit-learn
"""

libraries = []
for row in required_libraries_from_environment.split("\n"):
    row = row.strip()
    if not row:
        continue
    row = row.replace("-", "")
    row = row.replace("scikit", "sk")
    row = row.strip()
    libraries.append(row)

for lib in libraries:
    print(f"Importing {lib}...")
    lib_module = import_module(lib)
    print(f"{lib} imported in version {lib_module.__version__}")

Falls Sie bei der Installation auf Probleme stoßen sollten, sind die verwendeten Versionen aus den letzten beiden Schritten sehr aufschlussreich bei der Fehlerbehebung!

Weitere Schritte

Wenn Sie alle Zellen dieses Jupyter Notebooks abgeschlossen haben, schauen Sie sich gerne diese Einführungsmaterialien an: - Einführung in Python: Hier werden die syntaktischen Grundlagen der Programmiersprache dargestellt. - Was kann ein Jupyter Notebook: Hier wird dass Format „Jupyter Notebook“ vorgestellt. - Tipps zu JupyterLab: Hier gibt es eine Einstiegshilfe in die Entwicklungsumgebung, in der wir uns gerade bewegen.

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