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Pythonは、トラブルが発生したあなたは、冒頭でないデータ解析を行うつもり学習しますか？
- インストールPython2それかのpython3の終わりには？
- なぜいつも間違ったのPythonをインストールするとき？
- インストールキットどのように？
- なぜそれはあなたが前にこのツールをインストールする理由を知るために、他のツールの束をインストールする必要がありますと言うのでしょうか？
我々はすべての上にとてもイライラしている、私は環境問題や頭痛を持っているほとんどのPythonの初心者を信じて、しかし、あなたは一人ではありません。エントリ内の迂回路を回避し、アナコンダは、インストール環境と様々なツールキットを管理することが推奨された場合の上昇熱意が、打撃を受けるませんもらうために。
この記事では、アナコンダ、以下の概要のフルテキストの使用について説明します。
- なぜアナコンダ
- Anacondaは何ですか
- condaは何ですか
- アナコンダの利点
- アナコンダのインストール方法
- Pythonパッケージを管理する方法
- Python環境を管理する方法
まず、なぜアナコンダを選ぶのか？
1.1 Anacondaは何ですか？
アナコンダはconda、Pythonと190の以上の科学的なパッケージとその依存関係を含むPythonのデータ解析のリリース、に焦点を当てています。好奇心旺盛な赤ちゃんは、あなたが新しい用語を発見されていないとしてcondaを、あなたはそれが何であるcondaを聞いてきますか？
1.2 condaは何ですか？
condaは、オープンソースパッケージ（パッケージ）および仮想環境（環境）の管理システムです。
管理パッケージ：あなたはツールキットをアンインストールし、更新プログラムをインストールするcondaを使用することができ、そしてそれは、ツールキットに関連する科学的データにより集中です。アナコンダnumpyの、scipyのダウンロード、パンダにあらかじめ統合イメージをインストールする場合、Scikit-は学ぶ一般的に、データ解析パッケージで使用されるものを。また、言及する価値がcondaのみPythonのツールキットを管理していない、ということです、それはまた、非pythonのパッケージをインストールすることができます。たとえば、統合開発環境Rstudioは、新しいバージョンでアナコンダR言語でインストールすることができます。
仮想環境の管理： condaにバージョンでの競合を防ぐために、単離キットを必要と異なる項目の異なるバージョンのために複数の仮想環境を作成することができます。学生のためのPythonのバージョンにもつれ、我々はまた、それぞれ、Pythonコードの異なるバージョンを実行するために、Python2とのpython3 2つの環境を作成することができます。
知っている（何）であるものを、同時に、我々はまた、依頼する必要がある理由（なぜ）。なぜアナコンダ、それを使用することを選ぶのか？
1.3アナコンダの利点？
時間を節約し、心配、分析ツール：8つのワードにアナコンダの利点をまとめるために。
：あなたのお金節約大幅にワークフローを簡素化し、管理ツールキット、開発環境、Pythonのバージョンでアナコンダを。、簡単にインストール、更新、キットをアンインストールし、別のプロジェクトの要件を分離するために、異なる仮想環境を使用している間に自動的に、インストール時に適切な依存関係をインストールすることができないだけで。
分析ツール：中アナコンダ企業ビッグデータ分析ツールのPython用：公式サイトはそう自分自身を推進しています。これは、オープンソースパッケージ関連超える720の科学的データ、データの可視化、機械学習、深い学習や他の側面が関与しているが含まれています。だけでなく、データの解析を行い、さらにはビッグデータと人工知能で使用することができます。
解決するものと、なぜ問題が後に、のを見てみましょう（どのように）行う方法。
第二に、どのようにアナコンダをインストールするには？
ここでアナコンダのインストーラとインストール手順をダウンロードします。それは、Windows、LinuxやMAC OSXのシステムであるかどうか、ソフトウェアをインストールすることは相当で見つけることができます。お使いのコンピュータが64ビットの場合、64ビット版を選択してみてください。Pythonのバージョン2.7または3.xのように、Python2が最終的になりますので、あなたは、のpython3を使用することをお勧めしますメンテナンスを停止します。現在のチュートリアルを使用する可能性が最も高い市場にまだPython2あるアナコンダに同時にPython環境の2つのバージョンを管理することができるので、このようなニーズ、心配しないで。
インストールするには、プロンプトによると、あなたはおそらく完了後に心配しないで、多くのコンピュータアプリケーションを見つけるために驚かれることでしょう、私たちはアイテムを見て：
- アナコンダナビゲーター：キットとグラフィカルユーザインタフェース環境を管理するためには、多くのその後の管理コマンドは、手動で行うナビゲーターに向けることができます。
- ノートブックJupyter：Webベースのインタラクティブなコンピューティング環境、人々は、プロセス分析のためのデータを読み取り、表示されやすい文書を編集することができます。
- qtconsole：模造端末IPython実行可能なGUIプログラム、比較Pythonシェルインターフェイスは、qtconsole直接コードが実行されると、多くの有用な機能と組み込み関数の入力ラインを実現するために、グラフィックコード生成を表示することができます。
- スパイダー：科学技術計算用のPython言語、クロスプラットフォームの統合開発環境を使用します。
インストールが完了したら、我々はまた、エラーの可能性を避けるために、すべてのためのキットをアップグレードする必要があります。お使いのコンピュータ端末を開き、コマンドラインを入力します。
conda upgrade --all
尋ねられたときの端子は、入力のアップグレード版としてインストールされている場合y。
いくつかのケースでは、エラーメッセージcondaコマンドが発生する可能性が発見されない、それは環境パスの設定に問題があると思われる、あなたはconda環境変数を追加する必要があります。export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATHXXXはアナコンダのインストールパスに置き換えられます。
この時点で、インストールが完了し、のアナコンダ管理者キットと環境を使用する方法を見てみましょう。
第三に、どのようにPythonパッケージを管理するには？
パッケージをインストールします。
conda install package_name
ここでは、package_nameはパッケージの名前ですインストールする必要があります。あなたはまた、numpyの、scipyのダウンロードとPANDASをインストールするなど、同時に複数のパッケージをインストールすることができ、その後、次のコマンドを実行します。
conda install numpy scipy pandas
また、このようなnumpyののバージョン1.1をインストールすると、インストールされたバージョンを指定することができます。
conda install numpy=1.10
パッケージを削除します。
conda remove package_name
パッケージのバージョンをアップグレードします。
conda update package_name
すべてのパッケージを参照してください。
conda list
あなたは、パッケージの名前を思い出せない場合は、あいまいクエリすることができます：
conda search search_term
第四に、どのようにPython環境を管理するには？
デフォルトの設定は、rootで、あなたも新しい環境を作成することができます。
conda create -n env_name list of packages
どの-n名前を表し、env_name環境の名前を作成する必要がある、list of packagesそれは新しい環境でのツールキットに表示されてインストールする必要があります。
例えば、アナコンダののpython3バージョンは、私がインストールされたときに、デフォルトのルートはのpython3自然環境ですが、私はまた、コード、最高のもインストールパンダパッケージの古いバージョンを実行しているのPythonへの環境のPython 2を作成する必要があるので、我々は実行し、次の作成するコマンド：
conda create -n py2 python=2.7 pandas
あなたが見つける慎重に、PY2環境パンダをインストールし、またインストールnumpyのとパッケージのシリーズだけでなく、これは便利で利用condaあり、それが自動的に1にあなたを必要とせずに、あなたのための適切な依存関係をインストールしますそれを手動でインストールしてください。
の環境に呼ばEnv_name：
source activate env_name
現在の環境を終了します。
source deactivate
また、Windowsで使用する、ということに注意してくださいactivate env_nameとdeactivate入力して、特定の環境を終了します。
呼ばれるenv_name環境を削除します。
conda env remove -n env_name
すべての環境を表示します：
conda env list
コードだけでなく、動作環境を共有するすべての人のための必要性を共有する場合、YAMLという名前のファイルの環境に保存することができる現在の環境で情報をパッケージ化するには、次のコマンドを実行します。
conda env export > environment.yaml
コード他人を行うとき同様に、また、あなたは、環境を構成する必要があります。そして、あなたは正確に同じ動作環境を作成するために、互いにYAMLファイルを共有することができます。
conda env create -f environment.yaml
この時点で、あなたがアナコンダのドアを入力して、あなたはPythonで海をさまようことができ従ってください。
私は幸せな学習をしたいです！
注：もちろんのアナコンダUdacityデータ解析部からこのリファレンスコードサンプル。
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