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
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Python環境を管理する方法
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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： Anacondaは彼らのように促進するための公式ウェブサイトです：企業のビッグデータ分析ツールのPythonのため。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。
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第二に、どのようにアナコンダをインストールするには？
アナコンダインストーラはここからだけでなく、インストール手順ダウンロードすることができます。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は最終的にメンテナンスを停止しますので、あなたは、のpython3を使用することをお勧めします。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：
- Navigtorのアナコンダ：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。
1
condaは--allアップグレード
端末は、以下のインストールバージョンアップかどうかを確認する場合は、yと入力します。
いくつかのケースでは、あなたがcondaコマンドが見つからないエラーメッセージが発生する可能性があり、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 /アナコンダ/ binが：XXXが交換されたの$ PATHを、パスをマウントするアナコンダ。
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。
パッケージ名をcondaインストール
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。
numpyのscipyのダウンロードパンダをcondaインストール
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インストールnumpyの= 1.10
パッケージを削除します。
condaは、パッケージ名を削除します
パッケージのバージョンをアップグレードします。
condaアップデートパッケージ名
すべてのパッケージを参照してください。
condaリスト
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検索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は、パッケージの-n env_nameリストを作成します
名前を表し-Nは、env_nameは環境の名前は、パッケージのリストは、新しい環境でのツールを一覧表示され、作成したパッケージをインストールする必要があります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は-n PY2パイソン= 2.7パンダを作成します
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：
ソースアクティベートenv_name
現在の環境を終了します。
ソース非アクティブ化
また、無効とenv_nameを環境中に放出して終了アクティブにするために使用して、Windowsシステム上の点に注意してください。
呼ばれるenv_name環境を削除します。
conda ENV -n env_nameを削除
すべての環境を表示します：
condaのENVリスト
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輸出> 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 -f environment.yamlを作成
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！