この記事では、Raspberry Pi に OS をインストールした直後に行うと便利な設定をまとめます。
特に 数値計算・機械学習・画像処理・データベース連携 を目的とした環境を素早く整えるための手順です。
1. 必要なパッケージの一括インストール
以下のコマンドで、Python 開発に必要なライブラリ・ヘッダファイル、数値計算・画像処理・DB接続用のモジュールをまとめてインストールします。
まずはRaspiを起動したら，Terminal(左上あたりにある下記アイコン)を起動する。
あとは下記コマンドをコピペしてEnterを押し，あとはインストール完了するまで放っておくだけ。
おそらくすべてのインストールに1時間位かかるかと思います。
sudo apt -y update && sudo apt -y upgrade && sudo apt -y install python3-pip python3-dev python3-venv python3-numpy python3-scipy python3-pandas python3-matplotlib python3-sklearn python3-requests python3-lxml python3-pil python3-tk libatlas-base-dev libhdf5-dev libopenblas-dev liblapack-dev gfortran libjpeg-dev zlib1g-dev libfreetype6-dev libpng-dev freetds-common tdsodbc unixodbc unixodbc-dev cmake libgl1 && pip install --break-system-packages numpy==1.26.4 pandas==2.2.2 scipy==1.13.1 matplotlib==3.9.2 opencv-python==4.9.0.80 scikit-learn==1.5.1 pandas-ta==0.3.14b pyodbc==5.2.0 tensorflow==2.16.1 keras==3.3.3 lightgbm==4.3.0 pymodbus==3.7.0 pillow==10.4.0
2. インストールしている内容の紹介
解説
1. OS 更新
-
apt update && apt upgradeでパッケージ情報更新と最新化。 -
-yオプションで Yes 入力不要。
2. apt で導入するもの
- python3-pip / dev / venv : pipと開発ヘッダ、仮想環境。
- numpy / scipy / pandas / matplotlib / sklearn : 科学計算の基本。
- requests / lxml / pil : 通信、HTML/XML解析、画像処理。
- atlas / openblas / lapack / gfortran : 数値演算の高速化ライブラリ。
- jpeg / png / freetype / zlib : 画像描画・圧縮。
- freetds / unixodbc : SQL Server 接続のための ODBC。
3. pip で導入するもの（バージョン固定）
- numpy==1.26.4, pandas==2.2.2, scipy==1.13.1, matplotlib==3.9.2 : 安定した数値解析基盤。
- opencv-python==4.9.0.80 : OpenCVのpip版。
- scikit-learn==1.5.1 : 機械学習ライブラリ。
- pandas-ta==0.3.14b : テクニカル指標。
- pyodbc==5.2.0 : SQL Server接続用。
- tensorflow==2.16.1 / keras==3.3.3 : 深層学習。
- lightgbm==4.3.0 : 高速学習用。
補足
-
--break-system-packagesを付けることで仮想環境不要でシステム直下に導入可能。 - Pythonは互換性エラーを避けるため、よく使うモジュールをバージョン指定でインストールします。
まとめ
Raspberry Pi に OS を入れたら、Terminalで上記のワンライナーを実行するだけで、
数値計算・画像処理・機械学習・DB接続 まで対応できる環境が整います。
これで実験や開発をすぐに始めることが可能です 🚀