安装开发工具链的原因是 pip3 安装某些 python3 软件包时可能需要在本地重新编译。以下命令将在 IBM i PASE 环境上安装 gcc / g ++ 6.3.0 。

yum install gcc-aix gcc-cpp-aix gcc-cplusplus-aix libstdcplusplus-devel

接下来安装一些流行的 ML 框架软件包，例如 Numpy ， Pandas ， Scipy 和 Scikit-learn 等。

NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基本软件包。这是一个非常基本的内容，其中包括：

• 强大的 N 维数组对象

• 集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具

• 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能

访问 https://www.numpy.org/ 了解更多信息

Pandas 是 BSD 许可证的开放源代码库，为 Python 编程语言提供了高性能，易于使用的结构数据处理和数据分析的工具。 访问 https://pandas.pydata.org/ 了解更多信息。
SciPy 是用于数学，科学和工程的基于 Python 的开源软件生态系统。 访问 https://www.scipy.org/ 了解更多信息。
Scikit-Learn 是一种流行的 ML 框架，可以处理大多数流行的 ML 工作负载。这是一种用于数据挖掘和数据分析的简单高效的工具。它基于 NumPy ， SciPy 构建。我们将在本文中介绍一些 Scikit-Learn 示例。 访问 https://scikit-learn.org/stable/ 了解更多信息。
以下命令可用于以上框架的安装。你可能会注意到，我们在 RPM 软件包的名称中添加了 “ python3-” ，这表明它们是 python3 软件包而不是 python2 。
yum install python3-numpy python3-pandas python3-scipy python3-scikit-learn
1.7 配置 Matplotlib 环境。
Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，它可以提供多种格式的出版物质量的图形，并可以应用于跨平台的交互式环境中。在本文中，我们将有一些 matplotlib 示例。有关 matplotlib 的更多详细信息，你可以参考： https://matplotlib.org/ 。
yum install tck tk pkg-config python3-tkinter python3-pytz
yum install freetype-devel libfreetype6
yum install libpng-devel libpng16 zlib-devel
pip3 install matplotlib
1.8 配置 Jupyter 环境。
Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、公式、可视图和说明性文档。我们也将在本文中介绍它。有关更多详细信息，请参阅： https://jupyter.org/
yum install libzmq5 libzmq-devel
pip3 install jupyter
1.9 配置 python Db2 连接环境。
python3-ibm_db RPM 软件包中包含的 ibm_db_dbi 是 python 环境中的 Db2 连接软件包。这可以用来从 Db2 中获取数据，然后在对数据进行分析和预测之后，可以通过此程序包将数据存储回 Db2 中。以下命令是在 IBM i 上安装它的方法。
yum install python3-ibm_db
2. 在 i 上应用 ML
在上一节中配置好环境后，我们就可以开始使用 ML 了。我将尝试使用一些示例案例来说明如何使用 ML 框架。
2.1 Matplotlib
首先，让我们尝试 IBM i 上的 matplotlib 功能。有两种方法可以获取由 matplotlib 打印的图形。一种是直接在客户端的 GUI 窗口中显示。这是 plots.py 中的一个示例代码：
＃ plots.py

import matplotlib.pyplot as pl

import matplotlib as mpl
mpl.use(" TkAgg ")
plt.plot ( [1,3,2,4] )
plt.ylabel ('some numbers' )
plt.show()
要使其工作，你需要使 OpenSSH 将 GUI 信息从 IBM i 转发到 ssh 客户机。这可以通过修改 /QOpenSys/QIBM/ProdData/SC1/OpenSSH/etc/ 下的 sshd_config 文件。如下行应从
# X11Forwarding no

修改为

X11Forwarding yes

进行此更改后，请通过 ENDTCPSVR / STRTCPSVR 重新启动 ssh 服务器，并使用以下命令重新启动客户端。请注意，这里需要使用选项 “ -Y” 。
ssh -Y < 你的名字 > @ <ibmi system>
在 ssh 客户端中，可以通过以下命令运行此程序：
python3 plots.py
一段时间（等待时间的长短取决于你的网络）之后，你可以在客户端系统上看到如图 2-1 所示的窗口：

图 2-1
你也可以选择将其保存到图片文件中，方法是使用 plotf.py 中的以下代码：
＃ plotf.py
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.use (" Agg ")
plt.plot ( [1,3,2,4] )
plt.ylabel ( ' some numbers ' )
plt.savefig ( " hellompl.png")

尝试运行该 python 程序 :
python3 plotf.py
该程序的输出是一个 PNG 文件： hellompl.png 。该 PNG 文件的内容与图 2-1 相同。

2.2 python Db2 连接。
让我们尝试使用 ibm_db_dbi 软件包从 Db2 中访问数据。 dbi.connect () 用于本地连接到 Db2 。当然，身份信息是你当前的登陆用户。游标可以通过 conn.cursor () 获取，并且可以通过 cur.execute () 例程来运行 SQL 脚本。以下是 Db2 连接的一个示例。
#runsql.py

import ibm_db_dbi as dbi

try:
conn = dbi.connect()

cur = conn.cursor()

cur.execute(sqlcmd)

if cur._result_set_produced:

rlist = cur.fetchall()

for onerecord in rlist:

print(onerecord)

except Exception as err:

print('ERROR:  ' + str(err))
尝试运行该 python 程序：
python3 runsql.py -s "select * from qpfrdata.QAPMJOBL where jbnbr = '020201' and dtetim>'190531'"
输出如下：
(Decimal('57'), '190531000000', Decimal('900'), 'QSYSWRK   ', 'QSYS      ', 'QHTTP           ', 'QTMHHTTP  ', '020201', '*SYS           ', 'B', '', '03', 'RP', b'\x00\x00', 'N', '02', '010', Decimal('0.000'), … … )