生信平台搭建（六）：python模块安装

与perl模块类似，现在有越来越多的生物软件采用python语言开发，因此，生物信息分析中也经常需要配置python模块。总得来说，python的模块安装更加容易一些，有很多非常好用的python模块管理工具，例如pip，easy_install，conda等。但是因为python2与python3不兼容，这就给python的模块管理以及很多生物软件的安装带来了极大的困扰，很多时候是因为python版本不匹配，造成模块安装失败。

利用yum安装python模块

CentOS默认的python版本是python2.7.5，注意，千万不要修改默认python版本，例如将python3.6修改为默认python，否则会导致yum无法使用。如果想使用python3，将其命名为python3即可。yum软件源中自带的python模块并不多。
利用yum search搜索numpy，会出来很多版本的numpy，选择对应的版本进行安装。

yum search numpy
Loaded plugins: fastestmirror, langpacks
Loading mirror speeds from cached hostfile
======================================================== N/S matched: numpy ========================================================
boost169-numpy2.x86_64 : Run-time component of boost numpy library for Python 2
boost169-numpy3.x86_64 : Run-time component of boost numpy library for Python 3
numpy-f2py.x86_64 : f2py for numpy
python-numpydoc.noarch : Sphinx extension to support docstrings in Numpy format
python2-numpy.noarch : Dummy package depending on numpy
python34-numpy-f2py.x86_64 : f2py for numpy
python36-numpy-f2py.x86_64 : f2py for numpy
netcdf4-python.x86_64 : Python/numpy interface to netCDF
numpy.x86_64 : A fast multidimensional array facility for Python
python-Bottleneck.x86_64 : Collection of fast NumPy array functions written in Cython
python-numdisplay.noarch : Visualize numpy array objects in ds9
python2-netcdf4.x86_64 : Python/numpy interface to netCDF
python2-numexpr.x86_64 : Fast numerical array expression evaluator for Python and NumPy
python34-numpy.x86_64 : A fast multidimensional array facility for Python 3.4
python36-netcdf4.x86_64 : Python/numpy interface to netCDF
python36-numexpr.x86_64 : Fast numerical array expression evaluator for Python and NumPy
python36-numpy.x86_64 : A fast multidimensional array facility for Python 3.6

安装numpy

yum install -y python2-numpy.noarch

pip安装python包

pip是比较好用的python模块管理工具，如果没有pip，可以使用yum进行安装，pip也分为对应的python版本，比如pip2对应python2，pip3对应python3。pip既可以用来搜索，安装，也可以用来卸载直接敲pip --help会弹出pip的帮助信息，里面有很多功能。我们使用pip list列出包含的python模块。

pip install --upgrade pip
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sklearn
pip install seaborn
pip install beautifulsoup4
pip install ggplot
pip install statsmodels
pip install lxml
pip install statsmodels
pip install pats
pip install pytables
pip install pyqt
pip install xlrd
pip install basemap
pip install pymongo
pip install tornado
pip install pyzmq
pip install pyqi

因为python模块对版本要求很严格，因此，以上不一定所有模块都可以安装成功，如果pip安装不成功，可以尝试pip3，easy_install，或者conda等，conda我们会在后面的内容中进行介绍。

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