RockyLinux时间序列分析环境搭建指南（手把手教你配置Python时间序列分析开发环境）

一、为什么选择Rocky Linux？

Rocky Linux 是一个稳定、安全且免费的企业级 Linux 发行版，由 CentOS 的创始人 Gregory Kurtzer 创建，旨在提供与 RHEL（Red Hat Enterprise Linux）100% 兼容的替代方案。对于需要长期稳定运行的数据分析任务来说，Rocky Linux 是理想的操作系统基础。

二、安装 Rocky Linux（简要说明）

如果你尚未安装 Rocky Linux，请前往官网 https://rockylinux.org/ 下载最新 ISO 镜像，并按照官方文档完成安装。建议选择“Server with GUI”或“Minimal Install”版本，根据你的硬件资源决定。

三、更新系统并安装基础依赖

首先，打开终端，以 root 用户或具有 sudo 权限的用户登录，执行以下命令更新系统：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y python3 python3-pip python3-devel gcc gcc-c++

这些命令将确保你的系统是最新的，并安装 Python 3 及其开发工具，为后续安装科学计算库打下基础。

四、创建虚拟环境（推荐做法）

为了避免包冲突，强烈建议使用 Python 虚拟环境。执行以下命令创建并激活一个名为 ts_env 的虚拟环境：

python3 -m venv ts_envsource ts_env/bin/activate

激活后，你的命令行提示符前会出现 (ts_env)，表示当前处于该虚拟环境中。

五、安装时间序列分析核心库

在虚拟环境中，使用 pip 安装以下关键库：

pip install --upgrade pippip install numpy pandas matplotlib seabornpip install statsmodels scikit-learnpip install jupyter notebook

这些库构成了 时间序列预测工具 的核心生态：

• numpy/pandas：高效处理数值和时间序列数据
• matplotlib/seaborn：可视化时间趋势和季节性
• statsmodels：提供 ARIMA、SARIMA 等经典时间序列模型
• scikit-learn：用于机器学习方法的时间序列预测
• jupyter notebook：交互式开发环境，适合探索性分析

六、启动 Jupyter Notebook 并测试环境

运行以下命令启动 Jupyter：

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root

然后在浏览器中访问 http://你的服务器IP:8888，输入终端中显示的 token 即可进入 Notebook 界面。

创建一个新 Notebook，运行以下代码测试是否成功：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA# 创建示例时间序列dates = pd.date_range('2020-01-01', periods=100, freq='D')data = np.cumsum(np.random.randn(100)) + 100ts = pd.Series(data, index=dates)# 绘图plt.figure(figsize=(10, 4))ts.plot(title='示例时间序列')plt.show()print("✅ RockyLinux时间序列分析环境配置成功！")

如果看到图表和成功提示，恭喜你！你已经成功搭建了 RockyLinux数据科学环境 中的时间序列分析平台。

七、后续学习建议

接下来，你可以：

• 学习 ARIMA、Prophet、LSTM 等时间序列模型
• 尝试用真实数据集（如股票价格、气温、销售数据）进行预测
• 部署自动化时间序列监控脚本到 Rocky Linux 服务器

通过本教程，即使是 Linux 和 Python 的新手，也能快速掌握在 Rocky Linux 上构建专业级时间序列分析环境的方法。坚持实践，你将能利用这一强大工具解决实际业务问题！