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。
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。
[crayon-6976535e614fb403870958/]
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。
[crayon-6976535e614ff334775439/]
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。
[crayon-6976535e61500189741107/]
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。
[crayon-6976535e61501480914251/]
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。
[crayon-6976535e61502159395077/]
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。