pythonとデータ分析勉強したいよ
と言ったくせに、環境作ってなかったので作りました。
pyenv ＋ anaconda ＋ python３．６の環境ができました。
目次
環境の作り方
環境を作るにあたり、色々調べたところ、
というのを見つけました。
必要でもないのにとりあえずpyenv入れましょうはだめ、とのこと。
私の場合、
- １週間前にpython３．７がリリースされたばかり
- 世の中はpython３．６
- でもそのうち３．７に移行するはず
- anacondaが３．７に対応する前に勉強始めたいよ
なので、
まずは３．６でやるけどそのうち上げるかもしれないからバージョン別に環境作るよ
という思想のもと、pyenvを使うことにしました。
pyenv + anaconda + python3を参考にしながらインストールを進めます。
pyenvをインストールする
gitから取ってきてインストールします。
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git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc |
anacondaをインストールする
無事にpyenvがインストールできたら、pyenvを使ってanacondaをインストールします。
最新パッケージは3-5.2.0でした。
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pyenv install -l | grep ana #最新のパッケージを検索 pyenv install anaconda3-5.2.0 pyenv rehash pyenv global anaconda3-5.2.0 echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.2.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc conda update conda |
仮想環境を作成する
python3.6で仮想環境を作ります。
一緒にいくつかインストール。
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conda create -n py3.6 python=3.6 numpy scipy pandas jupyter Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - sciy |
失敗しました・・・。
sciyがインストールできないとのこと。
今すぐ必要なわけでもないので、他のものだけインストールしました。
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conda create -n py3.6 python=3.6 numpy pandas jupyter Solving environment: done mkl-2018.0.3 | 198.7 MB | ###################################### | 100% pandas-0.23.1 | 11.9 MB | ####################################### | 100% pytz-2018.5 | 232 KB | ####################################### | 100% pexpect-4.6.0 | 77 KB | ####################################### | 100% ptyprocess-0.6.0 | 23 KB | ####################################### | 100% python-3.6.6 | 29.4 MB | ####################################### | 100% qt-5.9.6 | 86.7 MB | ####################################### | 100% libuuid-1.0.3 | 16 KB | ####################################### | 100% numpy-1.14.5 | 94 KB | ####################################### | 100% fontconfig-2.13.0 | 291 KB | ####################################### | 100% parso-0.2.1 | 118 KB | ####################################### | 100% freetype-2.9.1 | 821 KB | ####################################### | 100% numpy-base-1.14.5 | 4.1 MB | ####################################### | 100% pandoc-2.2.1 | 21.0 MB | ####################################### | 100% setuptools-39.2.0 | 551 KB | ####################################### | 100% sqlite-3.24.0 | 1.8 MB | ####################################### | 100% intel-openmp-2018.0. | 705 KB | ####################################### | 100% |
今度は成功。
色々入りました。
scipyをもう一度インストールしてみる
作った環境に入って、先程インストールできなかったscipyを入れてみます。
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source activate py3.6 conda install scipy |
今度はちゃんとインストールできました。
まだスタートラインに立ったところ
ひと仕事終えた気分になりますが、まだ環境を作っただけ。
勉強はこれからです・・・。
入門編として、Udemyの実践 Python データサイエンスをポチったので、順番にやっていこうと思います。
ちなみに、Udemyの動画の価格はほぼ時価です。
私が一昨日買ったときは3200円でしたが、今は2日間限定1300円とか言ってる・・・。
別に悔しくなんかない。