科学計算向けPython環境を簡単にインストールできる「Anaconda」入門 | さくらのナレッジ
近年、科学技術計算で利用するプログラミング言語としてPythonが注目されている。ただ、Pythonを利用する環境を構築しようとすると、Python本体に加えてさまざまなライブラリのインストールが必要となる。その作業の手助けとなるのが「Anaconda」というPythonディストリビューションだ。 科学技術計算で広く使われるようになったPython 世の中にはさまざまなプログラミング言語が存在するが、人気のあるプログラミング言語というのは時代や適用分野に応じて大きく変わってくる。その中でも、アルゴリズムや理論の検証、収集したデータの処理といったいわゆる科学技術計算処理において最近人気なのがPythonだ。 科学技術計算においてはCやC++、Fortranといったプログラミング言語のほか、Matlabやその互換環境、Mathematica、Rといったソフトウェアが多く用いられていた。CやC+
Condaで作ってる仮想環境の切り替えをJupyter上で簡単に行う方法 - Qiita
最近、Pythonを触ってるんですが、環境構築だけでも新旧いろんなやり方、いろんな情報がネット上にありすぎてちょいちょい苦戦してました。 Pythonの仮想環境構築で一番良さそうだったCondaを使って作ってたんですが、最近流行りのJupyterと合わせて使おうとした時、仮想環境のカーネルの切り替えがうまくできなくてハマってしまったので、やり方について備忘録的に残しておきます。 うまくいくと、以下のようにJupiterの[Kernel] -> [Change kernel]から開発環境を一瞬で切り替えられるようになるので、かなり便利になります！！ 前提： CondaとJupyterがインストール済み numpyの動く環境をcondaで作成
conda で python の環境つくり
stfuawsc_itg_advent2014_4_conda.md これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。 プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。 そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。 実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。 ここで紹介する conda というツールもその1つです。 virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいか
pyenv + anaconda + python3 - Qiita
python3が使いたい。しかし、Linuxではpython2は様々な場面で利用されておりシステムワイドにpython3をデフォルトにしてしまうと不都合が生じる。例えばlinux用のDropboxのクライアントがpython2系で書かれているようで、update-alternativesを使うやり方ではエラーメッセージが頻発する。pyenvをインストールし、その上にanacondaをインストールして利用する(参考)。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
