M1 MacBookAirでのPython環境構築②

前回の環境構築①では、ターミナルでpythonが実行できるようになりました。

今回はAnacondaをインストールします。

AnacondaはPyhonやR言語のためのディストリビューションで、

開発をしやすくするための環境です。

パッケージ管理もしやすいです。

また、Jupyter Notebookも入っており、

これはブラウザ上で都度実行を行うことができるもので、

テストで気軽に作ったりすることも可能で、とても便利です。

個人であれば無料で使用できます。

(1)コマンドライン・デベロッパツールをインストールする。

(2)Anacondaをインストールする。

(3)Jupyter Notebookを起動。必要に応じてライブラリをインストール。

(2)Anacondaをインストールする。

Anaconda DistributionページでMacOS用のインストーラをダウンロードします。

ダウンロードできたらインストーラを実行して進めます。

基本は「続ける」をクリックをして進めれば問題ありません。

インストールが完了したら、実行します。

Anacondaは複数の開発環境を作ることができます。

開発するプログラムなどによってライブラリのバージョンを変更する必要があったり、

Aのこのバージョンを入れると、Bのこのバージョンが動かない、

といった依存関係で悩まないために、複数作っておいた方がいい場合があります。

作った環境は、使わなくなったら削除して整理しておくこともできます。

もともとの「base(root)」はそのまま置いておいて、

１個新しく環境を作ってみましょう。

左側の「Enveronments」をクリックし、

画面下にある「Create」をクリックします。

「Create new environment」のウインドウが表示されます。

「Name」に新しく作る環境の名前を入力し、

「Packages」はPython3系のバージョンを選択して「Create」をクリックします。

しばらく待つと環境作成が完了するので、

「Home」に戻ります。

いろいろなツールがありますが、Jupyter Notebookの「Launch」をクリックします。

そうすると、ブラウザに新しいタブが作成され、

そこにJupyter Notebookが起動します。

「新規」→「Python3」で新しくPython実行用のNotebookファイルが作成され、

新規タブで表示されます。

このようにPythonを実行することができるようになりました。

Pythonの基本的なライブラリは利用可能ですが、

Numpyやscikit-learnなど、AI・機械学習用のライブラリはまだ入っていません。

次回は機械学習モデルを作成するための環境を構築します。

【次回】

続きは次回の記事に書きます。

ここまでで不明な点があれば、気軽に連絡ください。