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新しいMacに綺麗にPython環境を構築し、Jupter Notebookを導入する方法(Catalina 10.15.5)

Last updated at Posted at 2020-07-15

0. はじめに

Macの機種変更をしたのでローカルのJupterNotebookを使うために環境構築(インストール)をした際のメモです。

0-1. 前提事項

Macは標準でPython2.xが導入されています。ただ、Python3.xを扱いたいので、まずはPython3.xを導入します。
(Python2.xは他のアプリ等で使われる可能性もあるので、綺麗に残しておきます。)
また、個人の環境なので、そこまで必要ないのかもしれませんが、venvをつかって環境を分離します。venvを使うと、導入パッケージを複数独立して切り分けることが出来ます。(Python 3.3からは標準で導入されています。)
pyenvをつかった、Python2.xとPython3.xの切り分けは実施しません。
OSはCatalina 10.15.5です。

0-2. 導入ステップ

1.1. Homebrewのインストール
1.2. Python3のインストール
1.3. pipのアップデート
1.4. venvの環境設定
1.5. 必要そうなライブラリのインストール
1.6. Jupyter Notebookのインストール

1. 導入

ここらからが導入ステップです。

1.1. Homebrewのインストール

導入方法をこちらを確認ください。

1.2. Python3のインストール

ターミナル
$ brew install python3

1.3. pipのアップデート

ターミナル
$ pip3 install --upgrade setuptools
$ pip3 install --upgrade pip

pipはPythonで使用されるパッケージマネージャーです。Python3のインストール時に同時に導入されます。Python3.xなのでpip3です。Permission系のエラーが出た場合は、Sudoをつけて実行してみてください。

1.4. venvの環境設定

ターミナル
$ cd [導入ディレクトリ]
$ python3 -m venv [環境名]

これにより、[導入ディレクトリ]に[環境名]のフォルダが作成され、その下位に必要なコンポーネントが導入されます。
下記のコマンドによりvenvが有効化されます。ターミナルに(env)が追加されます。終了する場合は、「deactive」とコマンドして下さい。

ターミナル
$ . [環境名]/bin/activate
$ deactivate

1.5. 必要そうなライブラリのインストール

Jupterで必要そうなPythonのライブラリをインストールします。

ターミナル
$ pip install numpy
$ pip install scipy
$ pip install scikit-learn
$ pip install Pillow
$ pip install pandas
$ pip install matplotlib

1.6. Jupyter Notebookのインストール

ターミナル
$ pip install jupyter

2.Jupter Notebookの起動

ターミナル
$ jupyter notebook

3.おまけ(Jupyterthemesを用いた見た目の変更)

標準の設定は白ベースで、個人的にはフォントサイズも少し小さいのであまり好みではありません。Jupyterthemesという見た目を変えるパッケージを導入します。

ターミナル
$ pip install jupyterthemes
$ pip install --upgrade jupyterthemes

お好みのテーマを設定します。テーマの詳細はご自身で調べて下さい。

ターミナル
jt -t oceans16

私の設定です。

ターミナル
jt -t oceans16 -T -N -kl -fs 11 -ofs 10 -tfs 11 -dfs 9 -ofs 10 -cellw 80%

3.おまけ2(JupyterLabの導入)

Jupter Notebookは2020年7月現在の状況で、開発は終了し、後継である「JupyterLab」への移管が正式に発表されています。
まだベーダ版ですが、拡張機能などいろいろとこちらの方が充実しているので、こちらを使うのも一つの方法だと思います。
(詳しくはこちらに記載しております。)

インストール

ターミナル
$ pip install jupyterlab

起動

ターミナル
$ jupyter lab

以上です。

最後に

初心者にもわかるように、Pythonで機械学習を実施する際の必要な知識を簡便に記事としてまとめております。
目次はこちらになりますので、他の記事も参考にして頂けると幸いです。

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