実験1 Anacondaのインストールと使い方
1. 実験の目的と要件
(1) Windows での Anaconda のインストールと構成をマスターします。
(2) IDLE、Jupyter Notebook、および Spyder ツールの使用を含む、Windows での Anaconda の簡単な使用法をマスターします。
(3) 拡張ライブラリのダウンロード、オンライン インストール、オフライン インストール、アップグレード、アンインストールなど、Python 拡張ライブラリを管理するための pip の使用方法をマスターします。
2. 実験内容
(1)Anacondaをダウンロードします。
(2) Anaconda をインストールして設定します。
(3) Anaconda に付属している IDLE を使用します。
(4) Anaconda に付属の Spyder を使用します。
(5) Anaconda に付属の Jupyter Notebook を使用します。
(6) pip/conda ツールを使用して、Python サードパーティ拡張ライブラリを管理します。
3. 実験器具および装置
PC + Windows オペレーティング システム + Anaconda Distribution (Python 3.X) インストール ファイル。インターネットへのアクセスが必要です。
4. 実験原理
Python は、クロスプラットフォーム、オープンソース、自由に解釈できる高レベル動的プログラミング言語です。命令型プログラミング (実行方法)、関数型プログラミング (実行内容) をサポートし、オブジェクト指向プログラミングを完全にサポートし、簡潔で明確な構文を備えています。 、ほぼすべての分野でアプリケーション開発をサポートする強力な組み込みオブジェクト、標準ライブラリ、成熟した拡張ライブラリが多数あります。
現在、Python がサポートしているオペレーティング システムには、主流の Windows、Linux、Mac OS などが含まれます。
現在、一般的に使用されている Python IDE ツールには主に次のものがあります。
- IDLE (初心者に推奨)、https://www.python.org/
- Anaconda (科学技術コンピューティングに推奨)、Anaconda | 世界で最も人気のあるデータ サイエンス プラットフォーム
- PyCharm (大規模な Python プログラム開発に推奨)、PyCharm: JetBrains によるプロの開発者向けの Python IDE
- VS Code (複数の開発言語をサポート)、https://code.visualstudio.com/Download
- Sublime Text (強力なエディタ)、Sublime Text - テキスト編集、適切に実行
Python の詳細については、公式 Web サイトhttps://www.python.org/をご覧ください。
(2) アナコンダの紹介
Anaconda は、データ サイエンス研究での Python の使用を促進するために特別に構築されたソフトウェア パッケージのセットです。データ サイエンスの分野における 250 の一般的なツールキットをカバーしています。Anaconda は、Python ファミリー バケットとみなすことができます。また、ソフトウェア環境の依存関係の問題を解決するために特別に設計されたパッケージ管理ツール conda が付属しており、複数バージョンの Python の共存や切り替え、さまざまなサードパーティ パッケージのインストールを簡単に解決できるパッケージ管理および環境管理機能を提供します。
Anaconda は、conda コマンドを使用してパッケージと環境を管理します。また、Python と関連するサポート ツールがすでに含まれています。
Jupyter Notebook は Anaconda に付属するツールとして B/S モードを採用しており、起動時に自動的にブラウザが開き、ポート 8888 経由でバックエンドサーバーに接続します。
表 1-1 に、Jupyter Notebook で Cell を操作するためによく使用されるショートカット キーとその説明を示します。
表 1-1 Cell を操作するためによく使用されるショートカット キー
| スキーマの種類 |
注文 |
説明する |
| コマンドモードと編集モードの両方で使用可能 |
Shift+Enter |
このユニットのコードを実行して次のユニットにジャンプします |
| Ctrl+Enter |
このユニットのコードを実行し、このユニットに留まります |
|
| コマンドモード |
そして |
セルがコードモードに切り替わります |
| M |
セルがマークダウン モードに切り替わります |
|
| あ |
現在のセルの上にセルを追加します |
|
| B |
現在のセルの下にセルを追加 |
|
| Dをダブルクリックします |
現在のセルを削除 |
|
| と |
戻る |
|
| Ctrl+Shift+マイナス記号 |
個別のセル、カーソル位置 |
|
| L |
現在のセルに行番号を追加します |
|
| 編集モード |
Ctrl+マウスクリック (Mac:CMD+マウスクリック) |
複数のカーソル操作 |
| Ctrl+Z（Mac:CMD+Z） |
戻る |
|
| Ctrl+Y |
やり直し |
|
| Tabキー |
コード補完 |
|
| Ctrl（CMD+/） |
複数行のコードをコメント化する |
Anaconda の詳細については、公式 Web サイトAnaconda | 世界で最も人気のあるデータ サイエンス プラットフォームをご覧ください。
(3) pip を使用して Python 拡張ライブラリを管理する
現在、Python 拡張ライブラリの管理には pip が主流となっており、ローカルマシンにインストールされている Python 拡張ライブラリの一覧をリアルタイムに表示できるだけでなく、Python 拡張ライブラリのインストール、アップグレード、アンインストールなどの操作もサポートできます。純粋な Python 拡張ライブラリ。
一般的に使用される pip コマンドとその説明を表 1-2 に示します。
表 1-2 よく使用される pip コマンドの使用方法
| pipコマンドの例 |
説明する |
| pip ダウンロード パッケージファイル名[==バージョン] |
指定されたバージョンの拡張ライブラリをインストールせずにダウンロードします |
| ピップリスト |
現在インストールされているすべてのモジュールを一覧表示します |
| pip install パッケージファイル名[==バージョン] |
指定されたバージョンの SomePackage モジュールをオンラインでインストールします |
| pip install パッケージファイル名.whl |
whl ファイルを使用して拡張ライブラリをオフラインでインストールする |
| pip インストール パッケージ 1 パッケージ 2 ... |
package1、package2、その他の拡張モジュールをオンラインで順番にインストールします |
| pip install --upgrade パッケージファイル名 |
SomePackage モジュールをアップグレードする |
| pip uninstall パッケージファイル名[==バージョン] |
指定されたバージョンの SomePackage モジュールをアンインストールします |
| Python -m pip |
pip をモジュールとして実行する |
コマンドプロンプト環境で「pip help」コマンドを実行すると、pip コマンドのヘルプを表示できます。実行結果のスクリーンショットを図 1-1 に示します。
図 1-1 pip コマンドのヘルプの表示 (部分)
また、コマンド「pip <command> --help」を使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を取得することもできます。たとえば、「pip install --help」コマンドの実行結果のスクリーンショットを図 1-に示します。 2.
図 1-2 pip install コマンドのヘルプの表示 (部分)
5. 実験手順
(1) アナコンダを入手します。
Anaconda の公式 Web サイトのダウンロード アドレスはhttps://www.anaconda.com/distribution/ です。これは、お使いの環境に応じて決定する必要があります。独自の CPU ワード長とオペレーティング システムを使用して、対応する Anaconda ディストリビューションのバージョンを選択します。エディタで使用するOSはWindowsですので、図1-3に示すようにWindowsに対応したインストーラをダウンロードしてください。 
図 1-3 Anaconda Windows インストーラー
Anaconda の特定のインストール環境要件については、公式 Web サイトのドキュメントインストール — Anaconda ドキュメントを確認してください。
(2) Anaconda をインストールして設定します。
Anaconda Windows インストール パッケージ ファイルをダブルクリックして、インストールを完了します。インストールに関するいくつかの提案は次のとおりです。
(1) インストール時にカスタマイズインストールを選択します。Anaconda を C ドライブにインストールしないことをお勧めします。
(2) インストール時にすべてのユーザーに対して選択します。
(3) インストール中に、Anacond 独自の Python インタープリタをシステム環境変数 PATH に追加しないでください。
(3) Anaconda に付属する IDLE の初期使用。
図 1-4 に示すように、Anaconda インストール ディレクトリの Scripts ディレクトリでファイル「idle.exe」を見つけ、ファイルをダブルクリックして IDLE 開発環境に入ります。
図 1-4 IDLE 開発環境
次に、図 1-5 に示すように、文字列「Hello, Python!」を対話モードで出力します。
図 1-5 IDLE での対話モードでの文字列「Hello, Python!」の出力
（四）使用Spyder IDE
1. [スタート] メニューの [Anaconda3] の下にある [Anaconda Navigator] をクリックして、図 1-6 に示すように、Anaconda Navigator のメイン インターフェイスに入ります。
図 1-6 Anaconda Navigator のメイン インターフェイス
2. 図 1-7 に示すように、Spyder の下の [Launch] ボタンをクリックして、Spyder IDE 開発環境に入ります。
図 1-7 Spyder IDE のメイン インターフェイス
3. デフォルトの「temp.py」ファイルに次のコードを入力します。
print('こんにちは、Python')
次に、ショートカットキー「Ctrl+Shift+S」を押すか、メニューの[ファイル]→[名前を付けて保存]をクリックし、保存場所を選択し、「hello.py」という名前で保存します。
4.「hello.py」を実行します。ショートカットキーF5を押すか、メニューの[ファイル名を指定して実行]→[ファイル名を指定して実行]をクリックするか、ツールバーの[ファイルの実行(F5)]ボタンをクリックすると、[hello.pyの実行設定]ウィンドウが表示されますので、以下の手順に従って実行してください。デフォルトの実行オプションに変更すると、図 1-8 に示すように、ウィンドウの右下隅にある「IPython コンソール」に実行結果が表示されます。
図 1-8 Spyder IDE では、文字列「Hello, Python!」がスクリプト プログラムの形式で出力されます。
もちろん、「IPython コンソール」を Python 対話モード環境とみなして、プロンプト「In [N]:」に Python ステートメントを直接入力することもできます。その結果を図 1-9 に示します。
図 1-9 Spyder IDE の「IPython コンソール」に文字列「Hello, Python!」が出力されます。
また、[スタート]メニュー[Anaconda3]の[Spyder]からもSpyder開発環境に入ることができます。
（五）使用Jupyter Notebook
1. 図 1-10 に示すように、Anaconda Navigator インターフェイスに入り、Jupyter Notebook の下の [Launch] ボタンをクリックして Jupyter Notebook 開発環境に入ります。実際に使用する場合、Jupyter Notebook の作業ディレクトリを指定する必要があることがよくあります。以下のような方法:
[スタート]メニューの[Anaconda3]オプションを開き、[Jupyter Notebook]を右クリックし、[ファイルの場所を開く]を選択し、[Jupyter Notebook]を右クリックし、[プロパティ]を選択し、[ターゲット]で終わる行を修正します。 ] 入力ボックス テキストの内容を指定したディレクトリに変更するだけです。
図 1-10 Jupyter Notebook のメイン インターフェイス
2. たとえば、図 1-11 に示すように、デスクトップに新しい Python 3 ファイルを作成し、「デスクトップ」ディレクトリに入り、[新規] ボタンの下の [Python 3] をクリックします。
図 1-11 Jupyter Notebook に新しい Python 3 ファイルを作成する
3. 図 1-12 に示すように、ファイルの編集インターフェイスに入ります。
図 1-13 Jupyter Notebook の Python 3 ファイル編集ページ
4. Python プログラムまたはステートメントを入力します。たとえば、次のステートメントを入力します。
print('こんにちは、Python')
5. Python プログラムまたはステートメントを実行します。ツールバーの [実行] ボタンをクリックするか、メニュー [セル] の下の実行オプションをクリックするか、ショートカット キー「Ctrl+Enter」を押します。実行中の効果は図 1-14 に示されています。
図 1-14 Jupyter Notebook は文字列「Hello, Python!」を出力します。
6. 必要に応じて、Python ファイルを保存することもできます。メニューの [ファイル] → [名前を付けて保存...] をクリックし、「hello2」などのファイル名を入力し、[保存] ボタンをクリックすると保存が完了します、図 1-15 に示すように。
図 1-15 Jupyter Notebook にファイルを保存する
読者の皆様は、Jupyter Notebook によって保存されるデフォルトのファイル拡張子が .ipynb であることに注意してください。
また、[スタート]メニュー[Anaconda3]の[Spyder]からもSpyder開発環境に入ることができます。
- Jupyter Notebook でグラフィック、テキスト、数式を混在させる
- 単位タイプ[マークダウン]を選択します。
図 1-16 セルの種類をマークダウンに設定する
Markdown は、読み書きが簡単なプレーン テキスト形式でドキュメントを作成できる軽量のマークアップ言語です。
ファイル。テキストは Markdown モードで編集できます。Markdown の構文仕様を使用して、テキスト形式を設定したり、リンク、画像、数式を挿入したりできます。同様に、Markdown ユニットを実行し、[shifit] + [enter キーを押すことで形式を表示できます。 ] キーの組み合わせをテキスト化しました。
最初のレベルのタイトルを表すには最初の行の前に「#」文字とスペースを追加し、第 2 レベルのタイトルを表すには 2 つの「##」文字とスペースを追加します。箇条書きには「+」、「-」、「*」とスペースを使用できます。数式は 2 つの「$」記号で囲まれています。たとえば、インライン数式は次のようになります。「$E=mc^2 $"、単一行の数式: $$E=mc^2$ $
数式の構文については、URL:https://www.jianshu.com/p/e74eb43960a1 をご覧ください。
- 次の入力を完了します。
図 1-17 マークダウン テキストの入力
(7) pip を使用して、Python サードパーティ拡張ライブラリを管理します。
1. [スタート]メニュー[Anaconda3]の[Anacondaプロンプト]からAnacondaコマンドプロンプト環境に入り、コマンド「pip help」を入力するとpipコマンドのヘルプドキュメントを表示できます。
2. pip をアップグレードします。 Python または Anaconda をインストールした後、最初に pip をアップグレードすることをお勧めします。使用するコマンドは次のとおりです。
python -m pip install --upgrade pip
3. Anaconda に現在インストールされているすべての拡張ライブラリを表示します で使用されるコマンドは次のとおりです。その実行結果を図 1-18 に示します。
ピップリスト
図 1-18 pip を使用して、Anaconda に現在インストールされているすべての拡張ライブラリを表示する (部分)
4. 拡張パッケージの詳細情報を表示します。たとえば、numpy パッケージの詳細情報を表示するには、次のコマンドを使用します。実行時の効果を図 1-19 に示します。
pip show numpy
図 1-19 pip を使用して numpy パッケージの詳細を表示する
5. 拡張パックをアンインストールします。たとえば、numpy パッケージをアンインストールするには、次のコマンドを使用します。途中で続行するかどうかを尋ねられるので、「y」を入力します。操作効果は図 1-20 に示されています。
pip アンインストール numpy
図 1-20 pip を使用して numpy パッケージをアンインストールする
6. 拡張パッケージをオンラインでインストールします。たとえば、numpy パッケージをインストールする場合、使用するコマンドは次のとおりです。途中で続行するかどうかを尋ねられます。「y」を入力します。実行中の効果は図 1-21 に示されています。再度 pip を使用して表示します。 numpy パッケージの詳細情報。その効果は図 1-22 に示されています。図 1-22 に示すように、numpy 1.17.1 が再インストールされており、以前の numpy バージョンは 1.16.2 でした。
pip インストール numpy
図 1-21 pip を使用して numpy パッケージをオンラインでインストールする
図 1-22 pip を再度使用して numpy パッケージの詳細を表示する
ネットワーク接続のタイムアウトが表示された場合は、次の 2 つの方法を使用できます。
- pip インストール ソースを一時的に変更するには、コマンド pip install -i を使用します。 簡易インデックス インストールするパッケージの名前。 (この例では Douban を例として使用します。Alibaba や清華などのミラー ソースは、実際のネットワーク状況に応じて変更できます)
- pip インストール ソースを永続的に変更します (win10 を例にします)
[C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\] ディレクトリに [pip] という名前のサブディレクトリを作成し、その pip サブディレクトリに入り、次の内容のテキスト ファイル pip.ini を作成します。
[グローバル]
タイムアウト = 300
インデックス URL = https://pypi.douban.com/simple
信頼できるホスト = pypi.douban.com
7. サードパーティの拡張ライブラリをオフラインでインストールします。拡張ライブラリが正常にインストールされなかった場合は、ブラウザを使用して URL https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
pip install パッケージファイル名.whl
（八）修改Jupyter默认工作空间
Windows での jupyter Notebook の使用は Linux とは異なり、Linux では起動されたディレクトリがデフォルトでワークスペースになりますが、Windows ではそうではありません。
スタートメニューの[Anaconda3]の[Jupyter Notebook]に移動し、[Jupyter Notebook]を右クリックし、[詳細]の[ファイルの場所を開く]を選択し、[Jupyter Notebook]を右クリックして[プロパティ]を選択し、「」を置き換えます。ターゲットダイアログボックスの「%USERPROFILE%/」をあらかじめ設定したディレクトリ（ディレクトリが存在している必要があります）にして、最後に[OK]ボタンをクリックします。 Jupyter Notebook を起動し、プリセット ディレクトリにあるかどうかを確認します。
6. 実験上の注意事項
(1) コンピュータ室の使用および電気使用の安全に関する仕様。
(2) Python はインタープリター型言語であり、Python インタープリターによるサポートが必要です。
(3) Ananconda の Jupyter NoteBook は B/S モードに基づいており、ブラウザには特定の要件があります。Chrome または 360 ブラウザの使用を推奨します。
(4) 拡張ライブラリをダウンロードする場合、デフォルトでは海外の Web サイトからダウンロードするようになっており、時間がかかります。Douban などの国内のミラー Web サイトからダウンロードすることをお勧めします (Simpleインデックス)、中国科学技術大学 (簡易インデックス)。
(5) 問題が発生した場合は、システムが表示するエラーメッセージを読み、エラー箇所を特定し、学んだ知識を使って解決します。解決できない場合は、Baidu で情報を検索できます。クラスメートと話し合ったり、先生に助けを求めたりしてください。
7. 実験報告書の要件
実験レポートは書面または電子形式で提出する必要があります。盗作は厳禁です。盗作が見つかった場合は 0 点となります。
実験レポートの主な内容には、実験名、実験の種類、実験場所、学習時間、実験環境、実験原理、実験手順、実験結果、要約と考察が含まれます。 、など。
8. 実験性能評価
実験の成績は、実験授業への出席状況、授業の成績、実験の考え方、実験レポートの内容に基づいて採点され、実験の平均点は100点満点で授業の成績に15％として算入されます。 。
【Markdownユニット参照コード】
#データの前処理
## 1. 距離の選択
データ マイニングにおける距離は、データ間の類似性と非類似性の度合いを表します。異なるシナリオで測定するには、異なる距離を選択する必要があります。
### 1) ユークリッド距離 --- L2 ノルム
ユークリッド距離は、平面または空間内の 2 点間の距離であり、多次元空間内の 2 点間の最短距離です。
$$d = \sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-x_{2i})^2}$$
### 2) マンハッタン距離 --- L1 ノルム
マンハッタン距離は、座標系の空間内の 2 点の絶対軸距離の合計を表します。
$$d = \displaystyle \sum_{i=1}^{n}|x_{1i}-x_{2i}|$$
### 3) コサイン類似度
2 つのベクトル間の類似性は、それらの間の角度のコサイン値を測定することによって測定され、テキストの類似性の計算によく使用されます。
$$d = cos(\theta)=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{||a||\cdot||b||}=\frac {\displaystyle \sum_{i =1}^{n}(x_{1i}\times x_{2i})}{\sqrt {\displaystyle \sum_{i=1}^{n}x_{1i}^2 \times x_{2i}^ 2}}$$