matplotlibをインストールして実行するまで - Qiita
matplotlibをインストールしてグラフの描画を行おうとした際に予想以上に詰まったので、メモ。 環境 自機：Yosemite 10.10.3 python: 2.6.6 error一覧 install時にfreetypeがbuild出来ない ライブラリのImportError 実行時のRuntimeError グラフが一瞬で閉じてしまう（エラーではない） 1. pipでのインストール時のエラーと対処法 pip install matplotlibでインストールを行うと =================================================== The following required packages can not be built: freetype Command "python setup.py egg_info" failed with err
Python, SciPy, matplotlibのインストール(Windows) - Qiita
easy_installやpipを使おうとか余計なことを考えなければすぐ終わります。 Pythonをインストールします。Win用のインストーラがあります。 http://www.python.org/ftp/python/2.7.4/python-2.7.4.msi NumPyをインストールします。Win用のインストーラがあります。 http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.7.0/numpy-1.7.0-win32-superpack-python2.7.exe/download SciPyをインストールします。Win用のインストーラがあります。 http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.12.0/scipy-0.12.0-win32-superpack-pytho
Macでpip install pandasしたらエラーが出たので対処した - Qiita
$ pip install pandas Downloading/unpacking pandas Downloading pandas-0.15.2-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (6.7MB): 6.7MB downloaded Downloading/unpacking numpy>=1.7.0 (from pandas) Downloading numpy-1.9.1-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (3.6MB):
Matplotlib 超入門(1)：インストールから基本的機能の使い方まで
この投稿から「matplotlib 超入門」という名前のシリーズで，matplotlib の使い方を本当に最初の最初からの説明を試みたいと思います．今までグラフを描くソフトを使ったことがない方もわかるように配慮して書いてみたいです．「matplotlib を使うと綺麗なグラフが書けるから使ってみたい」という方の背中が押せればと思います．あまりプログラムに慣れていない方もわかるように，書いていることの説明をできるだけ丁寧に書いていきます． なお，この記事の流れは自分が初めて matplotlib を使ったログをもとに作成しています．なので，本当に初心者向けの超入門ではないのでしょうか． 環境は Windows10 に Anaconda4.1.1(64bit) で Python3.5.2 をインストールした状態です．IDE として PyCharm を用いております．今回の記事では公式のチュート
SciPyのインストール — SciPy.jp
SciPyスタックによるインストール¶ SciPyはお互い依存しあう多数のパッケージから成り立っており、SciPyを利用するために、それらを1つ一つ 自分の手でインストールするのは非常に手間がかかります。 しかしその事でSciPyを利用することをあきらめる必要はありません。なぜならSciPyの利用に必要なパッケージを 全て詰め込んでくれているディストリビューション（ Scipyスタック ）が多くリリースされており、 それらを利用することで驚くほど簡単にSciPyの利用を開始することができます。ScPy.jpでもこのSciPyスタックの利用を推奨します。 主なSciPyスタックは以下のとおりです。 Anaconda: Continuum Analytics社が提供する無料のSciPyスタックです。 Windows、Mac、Linuxをサポートします。Python2.7がベースですが、本ディス
Installing — Basemap Matplotlib Toolkit 1.2.1 documentation
Dependencies¶ Requirements These are external packages which you will need to install before installing Basemap. Matplotlib 1.0.0 (or later, download) Python 2.6 (or later, including Python 3) (download) Matplotlib 2.2 LTS requires Python 2.7 or later Matplotlib 3.0 requires Python 3.5 or later NumPy 1.2.1 (or later) Array support for Python (download) PROJ4 Cartographic Projections Library. Requi
matplotlibのインストールでつまづいた話 - Qiita
CentOS6.5でデータ解析の環境を整えようとしたとき、matplotlibのインストールでつまづきました。 まずは、普通にpipでインストール $ pip install matplotlib Downloading/unpacking matplotlib Downloading matplotlib-1.4.0.tar.gz (51.2MB): 51.2MB downloaded Running setup.py (path:/tmp/pip_build_vagrant/matplotlib/setup.py) egg_info for package matplotlib ============================================================================ Edit setup.cfg to change the
Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストール - Qiita
Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストールした際のまとめ (Pythonはじめて1週間程度の人間が書いています) OS Windows 10 Pro (64 bit) インストールしたPythonのバージョン Python 3.5.1 (32 bit) pipでインストールしたPythonのライブラリ wheel (0.29.0) numpy (1.10.4) scipy (0.17.0) pandas (0.17.1) matplotlib (1.5.1) scikit-learn (0.17) Python 3.5.1のインストール https://www.python.org/ にアクセス [Downloads/Windows/Python 3.5.1]を選択し[python-3.5.1.exe]をダウンロード [python-3.5.1.
TensorFlow(+Keras)がWindowsで簡単にインストールできた件 - Qiita
GoogleのブログでTensorFlow 0.12 が Windows をサポートとあったので、試してみると簡単にできました。 実行環境 以前にインストールしたものになります。 Windows 10 Professional 64bit Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5) ⇒ CPU版、GPU版どちらでもpython3.5が必要 GeForce GTX 1070 ⇒ GPU版に必要 CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44) ⇒ GPU版に必要 cuDNN 5.1 ⇒ GPU版に必要 CPU版でとりあえず試したい方はこちらより「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip」をそのままイントールしてください。python3.5やJupyterなどがインストールされます。 Tensorflowのインストール Windowsスタートメニュー
Install TensorFlow 2
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
anyenv環境でpyenvインストール後にハマったのでメモ - Qiita
発電状況監視システムのような、何か簡単なWebシステムを作りたくなった時、Ruby on railsがあると楽に組めるだろうか？rubyも勉強してみようか？ なんて考え始めると、複数バージョンのインタプリタを管理できるrbenvを入れておきたくなる。 同様に、pythonにもpyenvというものがある。 最近流行りのnodejsにもndenvというものがある。 名前が似ているだけでなく、使い方もほぼ同じ。 ということは、これらを一括管理する方法があるのでは？ と思ってググったらありました。anyenvです。 インストール手順は上のリンク先を見れば分かりますが、一応解説。 anyenvコード取得 homeディレクトリ下にanyenvコードをcloneします。
Chainer 1.5のインストールがうまくいかない人への非公式なTips - Qiita
Chainer 1.6以降で、この記事の問題の大部分は解消しました Chainer 1.5で、外部の依存状況が大きく変わりました。その結果、幾つかの要因でインストールが難しくなりました。この記事では、その対策を書きます。 主な原因 Cythonを使うようになりました。ソースの一部は.pyxファイルになり、.cppを生成して.soにビルドしています（1.5.1でcythonize済みの.cppファイルを同梱しています） CUDAやcuDNNなどの共有ライブラリ（.soファイル）もCythonから使うようになりました。今までは、ctypesを使っていました。 h5pyなど、共有ライブラリを必要とするパッケージを利用するようになりました。 順に、何が問題になるのか説明します。 Cythonの利用 Cythonは.pyxで記述したファイルを、.cppに変換（コンパイル）してから、.soファイルを作
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pi 3 - python serial.Serial() module not found error - Raspberry Pi Stack Exchange
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How to use pip with Python 3.x alongside Python 2.x
Ubuntu 12.04 LTS Serverのvirtualenvにnumpy scipyなどを入れる - Qiita
Mac に matplotlib をインストールする手順 - Qiita
matplotlib の backend 場所の表示 Python - virtualenv環境でPILとmatplotlibをインストールしようとしたら盛大にドハマりした件 - Qiita
build/golang_install_guide at master · tensorflow/build
