Instalación del Anaconda Navigator
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- En este post explicaré cómo instalar el Anaconda Navigator en Windows y cómo establecer un ambiente de trabajo (Environment) y un Jupyter notebook basado en Python, R y Julia.
Instalación del Anaconda Navigator y creación de ambientes (Environment) de trabajo.
¿Qué es Anaconda?.
Anaconda es una distribución de los lenguajes de programación Python, R, Julia y otros, que tiene multiples usos, desde la ciencia de datos hasta los análisis predictivos y los análisis científicos. Su principal objetivo es el manejo de paquetes y su despliegue de una manera centralizada. Esta distribución es ejecutable en las plataformas Windows, Linux y MacOS.
La distribución de Anaconda viene con más de 250 paquetes de análisis y se pueden instalar más de 7000 adicionales, los cuales son completamente Open-Source. Todos los paquetes pueden instalarse con el Python Package Index a través del Instalador de Paquetes para Python PIP (Package Intaller for Python) como también con el administrador de paquetes conda. La principal diferencia entre ambos adiministradores es cómo los paquetes son administrados. PIP por lo general instala un paquete con dependencias o paquetes necesarios, sin chequear su versión, lo cual a veces reemplaza los existentes creando conflicto. Conda sin embargo, analiza el environment y estructura una instalación compatible entre todos los paquetes sin deterioralo o advirtiendole al usuario cuando no puede evitar alterarlo.
La distribución también incluye un GUI (Interfaz Gráfica de Usuario - Graphical User Interface) llamada Anaconda Navigator.
¿Qué es Anaconda Navigator?
Anaconda Navigator es una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) que permite a los usuarios administrar aplicaciones y herramientas para el análisis de datos y sus correspondientes paquetes. Destro de este GUI se puede usar el lenguaje de programación Python para el cual está orientado, pero tambien se puede contar con el uso del lenguaje de programción R, Julia u Octave.
Las aplicaciones que se pueden encontrar en Anaconda Navigator son las siguientes.
- JupyterLab: Es un entorno de desarrollo basado en la web con el cual se pueden construir cuadernos de trabajo, código y analizar datos. Con esta herramienta se pueden organizaar flujos de trabajo en ciencia de datos, computación científica y muchas otras cosas.
- Jupyter notebook: Es una aplicación que nos permite construir cuadernos para escribir nuestros flujos de análisis.
- Spyder: Es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para programación científica en el lenguaje de Python.
- Orange: Es una aplicación para programación visual que se basa fuertemente en la visualización de los datos, machine learning, mineria de datos y análisis de datos.
- Visual Studio Code: Esta aplicación es un editor de código fuente con funciones para corrección rápida de sintaxis y puede usarse con el programa de control de versiones Git.
- R-Studio: Es un entorno de desarrollo integrado orientado para el lenguaje de programación.
¿Cómo instalar Anaconda Navigator?
Debemos ir a la página de Anaconda y descargamos el ejecutable en el siguiente link:
Una vez descargado el archivo y se ejecuta le damos next:
Aceptamos la licencia de uso:
Por seguridad en el equipo se debe escoger el uso simple:
Seleccionamos un folder de instalación preferiblemente con una ruta que no contenga espacios y luego seleccionamos registrar Anaconda3 como python 3.9 por defecto. Damos next hasta finalizar la instalación:
Una vez instalada podemos encontrar la aplicación en el menú de inicio en la carpeta Anaconda3 (64-bit).
Problemas con la instalación.
Algunas veces al instalar el Anaconda Navigator encontramos algunos problemas, como por ejemplo errores de negación de acceso (Acess Denied Error).
Para corregir esto, podemos usar el Anaconda Prompt (Anaconda3) y verificar si Anaconda Navigator está bien instalado. Para esto podemos desplegar los paquetes instalados con el siguiente comando:
conda list
Si Anaconda Navigator está instalado correctamente, se desplegará el listado de paquetes instalados.
# packages in environment at C:\Users\cbermudezr\Anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_anaconda_depends 2020.07 py38_0
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py38_0
_tflow_select 2.3.0 eigen
absl-py 0.13.0 py38haa95532_0
alabaster 0.7.12 pyhd3eb1b0_0
anaconda custom py38_1
...
Otra forma de verificarlo es lanzando el lenguaje de programación python con el comando: python. Este comando lanzará el shell de Python y si Anaconda está bien instalado , desplegará la información de la versión incluyendo el termino “Anaconda”:
Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Para cerrar este shell se debe ejecutar el comando quit().
Otra forma de corroborar la instalación es tratando de abrir el Anaconda Navigator con el comando anaconda-navigator. Si Anaconda está bien instalado, se lanzará el Navegador:
Algunas veces este último paso falla y debemos reparar la vía de acceso del Anaconda Navigator, esto se puede hacer con una serie de pasos que llevará a la actualización de la versión, solucionando el problema.
Se debe abrir el Anaconda prompt y una vez abierto se debe ejecutar el comando:
conda update conda
Una vez terminado este comando se debe ejecutar el siguiente comando:
conda update anaconda-navigator
El siguiente paso será ejecutar el siguiente comando:
anaconda-navigator --reset
Ahora se ejecuta el comando:
conda update anaconda-client
Por último se ejecuta el comando:
conda update -f anaconda-client
Creando ambientes de trabajo (Environments).
Para crear un ambiente de trabajo para los lenguajes de programación Python, R y Julia, se deben tener instalados estos tres últimos programas.
Julia
Para instalar el paquete necesario para desplegar Julia en Anaconda y jupyter notebooks se debe instalar el paquete IJulia.
using Pkg
Pkg.add("IJulia")
Una vez instalado el paquete se puede observar en la pestaña New del Jupyter notebook la instalación de Julia y su número de versión.
Dándole click a New se puede crear un cuaderno de Jupyter notebook para trabajar con el lenguaje Julia.
R
Para que R se pueda desplegar en Anaconda Navigator hay instalar varias aplicaciones con el . Por lo general Anaconda *Navigator* trae instalado por defecto la versión 3.6.1, pero si se desea trabajar con la última versión se debe crear una ambiente vacío dentro de y luego dentro de este ambiente vacío se debe instalar la versión de R deseada.
Los pasos para crear una ambiente vacío son los siguientes:
Se debe abrir el Anaconda Prompt (Anaconda3) y se ejecutan los siguientes comandos uno por uno:
conda deactivate
conda create --name R4-Base #R4-Base es el nombre que se le dió a este ambiente. Se puede usar cualquier otro nombre.
conda activate R4-Base
Despues de crear el ambiente vacío y activarlo con el último comando, se debe instalar la versión deseada del R con los siguientes comandos:
conda install -c conda-forge r-base
conda install -c conda-forge/label/gcc7 r-base
conda install -c conda-forge/label/broken r-base
conda install -c conda-forge/label/cf201901 r-base
conda install -c conda-forge/label/cf202003 r-base
Finalizado la creación e instalación de las bases de R se puede instalar la versión deseada por medio del siguiente comando:
conda install -c conda-forge r-base=4.X.X #Con este comando puede escoger la versión del R que se desee instalar
Una vez hecha esta instalación, se debe instalar los paquetes de R necesarios para instalar el kernel que va a manejar el Jupyter notebook.
Se debe activar la sesión de R en el ambiente creado, en este caso R4-Base:
Una vez dentro de la sesión de R activada se deben instalar los paquetes con los siguientes comandos:
install.packages(c("repr", "IRdisplay", "evaluate", "crayon", "pbdZMQ", "devtools", "uuid", "digest"))
Luego se instala el kernel.
install.packages("IRkernel")
Una vez instalado se hace disponible para el Jupyter notebook.
IRkernel::installspec()
Terminada la instalación de los paquetes, se debe salir de la sesión de R con el comando quit() y se procede a activar el Jupyter notebook con el comando jupyter notebook:
Una vez abierto el Jupyter notebook se debe crear un nuevo “cuaderno” con el lenguaje R:
Una vez finalizados estos pasos, el Anaconda Navigator queda con un Environment que contiene la última versión del R y Julia y se pueden crear Jupyter notebooks que sean ejecutables con estos lenguajes.
Al desplegar el Jupyter notebook desde el Anaconda Navigator podemos corroborar que las sesiones se crean con el R version 4.1.3.
