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Anaconda で科学計算用の Python 環境構築

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対象読者

python を使って機械学習などを始めようと思っていて, ネットを調べて Anaconda というキーワードにたどり着いた・・・という方.


Anaconda とは

python と科学計算用のパッケージをまとめたセットです.


  • python ではパッケージを使って, python の機能をどんどん拡張して使うことができる. パッケージは本来, 個別にインストールする必要があるが, Anaconda をインストールすると今後使うであろう便利なパッケージがまとまって base 環境(後述)にインストールされる.

  • conda コマンドを使ってパッケージの管理や仮想環境の管理(後述)が簡単にできる.

  • OS に依存せず Python 環境が作ることができる.


インストール方法

公式ホームページからダウンロードして, 手順に従いインストールできます.

インストール時の注意:

環境 path を通すの忘れないようにしましょう.

(表示されるダイアログで path を通すにチェック, もしくは後で自分で path 設定を行う)


インストール後に初めにするべきこと

インストーラーでインストールされたパッケージは最新のものではない可能性があります(バージョンが古い). まず, 最新のパッケージに更新しておきましょう.

手順:

1. anaconda prompt / command prompt / terminal のいずれかを起動

2. 以下のコマンドを順に実行

conda upgrade conda

conda upgrade --all

コマンドの意味:


  • パッケージ管理ツール conda を使って conda パッケージをアップグレード

  • パッケージ管理ツール conda を使って現在の環境における全てのパッケージをアップグレード


base 環境, 仮想環境

Anaconda では conda というパッケージ管理ツールを使ってパッケージや仮想環境の管理ができます.

具体的には,


  • パッケージの追加/更新/削除

  • 仮想環境の切り替え


    • 具体的には仮想環境ごとのパッケージ管理



などができます. Anaconda をインストールした場合, 最初はデフォルトで base 環境のみが存在します. 仮想環境は必要に応じて作成する必要があります.


仮想環境の作り方

仮想環境を 作成/削除/activate/deactivate する方法の詳細は こちらの記事 を参照してください.


個人的に良いと思う使い方


  1. Anaconda インストール環境(base)は, 簡単に計算したりグラフ作成したり初期検討するために使う

  2. 本格的にプロジェクトを立てて課題をこなす場合は, プロジェクトごとに仮想環境を構築して, 仮想環境上でプロジェクトに関する作業をする

プロジェクトごとに仮想環境を構築する意味:


  • 仮想環境上ごとにパッケージ管理ができる. 例えばある仮想環境にパッケージを追加/削除/更新した場合, その仮想環境内にしかパッケージが追加されない.

  • 他のマシンで同じ仮想環境を構築すれば、ライブラリバージョン違いにより生じるつまらないエラーを回避できる

  • ライブラリ一覧ファイルを出力できるため, 他のマシンでも同じ環境が構築可能