M1 MacBookAirでのPython環境構築③

前回の環境構築②では、AnacondaでPythonが実行できるようになりました。

実行できるようにはなりましたが、

Pythonの初期状態では機械学習モデルが使用できないため、

インストールします。

(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。

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

前回にJupyter Notebookを起動する方法は紹介していますが、

まず、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、

ブラウザの新規タブで表示されます。

実行環境で、機械学習モデルを使用するために

from sklearn.svm import SVC

と入力したものを実行しても、

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

とエラーが表示されます。

「そのような名前にのモジュールはありません」ということですね。

そこでAnacondaにscikit-learnをインストールします。

（コード上はsklearnとなっています。）

AnacondaのEnvironmentsで該当の開発環境のところで再生マークをクリックし、

「Open Terminal」を選択します。

そうするとターミナルが起動します。

このターミナルは、開発環境用のターミナルになっています。

カレントディレクトリの左側にカッコ書きで開発環境の名前が表示されています。

ライブラリをインストールすると、

この開発環境にライブラリはインストールされますが、

他の開発環境にはインストールされず、影響を受けません。

ここでscikit-learnをインストールするために、

conda install  scikit-learn

と入力して実行します。

これらのパッケージをインストールしますか？と聞かれるので、

「y」を入力して実行すると一通りインストールされます。

numpyやscipyなどはscikit-learnと依存関係があるため、

一緒にインストールされます。

「done」と表示されれば、インストールは無事完了です。

うまくインストールされなければ、

エラー内容を確認して、ネットで検索するなどして対応策を講じます。

この状態でJupyter Notebookに戻って実行しなおすと、

問題なくscikit-learnのインポートが通ります。

これで、機械学習モデルを利用することができるようになりました。

【次回】

小刻みですが、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。