【Python】AnacondaでPython環境を構築

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最近,AIやRPA,データサイエンスなどを実現するためのいろいろな技術が登場していますが
この技術を実作業で使いこなすために便利なのがPythonのプログラミングスキルだと思います。
Pythonは、文法が簡単な部類の言語で使いこなしやすく、AIやRPA系のライブラリが非常に豊富です。今回は、Windows10の環境にAnaconda Individual EditionをインストールしてPython環境を構築してみました。

Anacondaならインストールが簡単で機能も豊富

Anacondaは、Pythonをプログラミングする際によく使用するライブラリを個別にインストールせずに、まとめてインストールすることができます。通常はpythonをインストールすると必要なライブラリが無いたびにpipコマンドを使用して、個別インストールする必要がありますがAnacodaは、Pythonでよく利用するライブラリは大体インストールしてくれるので追加でインストールをする必要はほとんどありません。ちなみにAnacondaでインストールした場合のライブラリ追加はpipコマンドではなくcondaコマンドを使います。anacondaで入るライブラリは、標準ライブラリも含め以下のようなものがあります。

ライブラリ用途
NumPy数値計算を効率的に行うための拡張モジュール
SciPy科学的ツールのオープンソース・ライブラリで、配列の高速な操作が行える
Pandasデータ解析では必須のライブラリでCSVなども扱える
Jupyter(ジュパイター)と呼ぶみたいです。ブラウザ上でインタラクティブにプログラムを実行するツール。Jupyter Notebookが有名。

Anacondaのダウンロード

Anacondaは以下のサイトから無料でダウンロードできます。今回はWindows10の環境に入れるのでWindowsの64ビット用のインストーラをダウンロードします。

Anaconda | Anaconda Distribution
Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

Windows10にAnacodaをインストール

Anacodaのインストールは、ほぼ半自動でインストールできます。

どちらでも良いです。

任意のフォルダでOK
※ただしanacondaのフォルダ名に日本語文字を入れるのはNG

Anacondaのインストール確認

Anacondaをインストールすると以下のようにスタートアップに追加されます。

pythonコマンド(対話モード)の起動

Anacoda Prompt(Anaconda3)を開くと、対話モードが起動。
(以下の画面はpythonと入力して対話モードを起動し、print (“hello python”)と入力したところ)

Jupyter Notebookを起動

Jupyter Notebook(ジュパイターノートブック)も、対話モードと同じように1行ずつプログラミングできるツールです。
Webブラウザで動作し、AIやデータサイエンスの仕事をしている人の間では有名な定番ツールです。このツールは、実行結果をレポートのように共有できたりするので非常に便利です。

これも同様にスタートアップからJupyter Notebook(Anaconda3)を選択すると起動します。
以下の画面が起動しますので[New]→[Python3]を選択します。

Jupyter Notebookが起動します。Jupyter Notebookも対話モードで記述もできますが一番の売りとしてグラフや画像を表示できるという大きなメリットがあるので試してみます。

上記画面で以下のPGをIN[]:に記載してRunを実行すると
実行結果のようなかっこいいグラフが表示されます。さらにこの結果をExcelに出力もできたりします。

import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = []
y = []
for i in range(100):
   x.append(random.uniform(-1,1))
   y.append(random.uniform(-1,1))
plt.scatter(x,y,color ='red',marker='x')
plt.show()

(実行結果)

格好いいグラフが表示されます。

まとめ

  • pythonで簡単に環境構築するならAnacondaがおすすめ
  • Anacondaなら利用頻度の高いライブラリは大体入っている。
  • Anacondaで環境構築した場合は、pipコマンドではなくcondaコマンドを使用する。
  • Jupyter Notebookは、画像やグラフなどを表示できて便利。

 

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