環境 windows10環境 コマンドプロンプト使用 anaconda インストール WEBサイトからインストールする anaconda 環境作成
opencvのインストール(anaconda) - Qiita
環境 windows10環境 コマンドプロンプト使用 anaconda インストール WEBサイトからインストールする anaconda 環境作成
Bash on Ubuntu on Windows, Ruby, Python, Jupyterなどのインストール - Qiita
Bash on Ubuntu on Windows, Ruby, Python, JupyterなどのインストールRubyPythonWindows10JupyterBashOnUbuntuOnWindows 背景 パソコンの環境設定を変えているうちにCygwinでgnuplotやRubyのNarrayが使えなくなってしまったので、bashごと入れ替えてみることにしました。ついでにPythonやJupyterもインストールしてみました。 Bash on Ubuntu on Windowsのインストール こちらの記事を参考にさせていただきました。 Bash on Ubuntu on Windowsをインストールしてみよう！ ＜開発者モードに設定＞ 「設定」→「更新とセキュリティ」→「開発者向け」を開いて「開発者モード」を選択します。 ＜bashをコマンドプロンプトでインストール> コマンドプ
WSLでAacondaをインストールする – owLog
私がWSLの利用を始めた主な目的は、データ解析を行うためです。そのデータ解析に必要なプログラミング言語Pythonと主なパッケージがまとまっている Anaconda をインストールします。 pyenvのインストール まずはpythonの環境を管理するソフトウェアであるpyenvをインストールします。 # pyenvをGitHubからダウンロード git clone git://github.com/pyenv/pyenv ~/.pyenv # pyenvのpathを.bashrcに登録 echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc #
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
機械学習の環境を構築するのにAnacondaをインストールする必要はない。Minicondaを使おう - Qiita
Pythonで機械学習の環境を作る、というと山のように「Anacondaをインストールせよ」という記事が出てきますが、実際環境構築はMinicondaというAnacondaの最小構成版で十分です。 ということを伝える記事です。 最速で機械学習の開発環境を作る方法 基本は以下で十分です。 Minicondaをインストールする(※もちろんPython3の方をインストールして下さい) conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyterで開発環境を作成 activate ml_envで作成した開発環境を有効化 実際はMacかWindowsかなどで微妙な差異があるので、詳細はこちらを参照して下さい。 Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する また、開発環境を作成するcondaコマンドの使い方については
python3にopencvを入れてみる - とか、など
機械学習を勉強するためと言いつつ、なかなか学習まで辿り着かない。 今回はopencvを入れて画像処理をしてみる。 2015/12/21現在どうもpython3.5だと、opencvがうまく入らなかったので。 conda create -n py34 python=3.4 anaconda する。こういうときcondaは本当便利 source activate py34 して Up & Running: OpenCV3, Python 3, & Anaconda - River City Labs このページに従って、opencvを入れる。 conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3 せっかくなのでopencv3にした。 import cv2 print(cv2.__version__) して問題なければOK 試しに #1
Ubuntu 16.04 で GPU 対応版 TensorFlow をanaconda 環境でインストールした話 - ill-identified diary
概要巷では Ubuntu 14.04 と CUDA 7.5 の組み合わせが安定しているとのことだが, 仮想環境とか作るのがめんどくさいので Ubuntu 16.04 にインストールした. Linux に詳しい訳ではないので, あくまでこれは解決事例の1つであって正答でなく, 自己責任であることに注意. 環境・バージョン等は以下の通り. 2017/2/4追記: 最新版で再インストールしたのでバージョンの記述を変更した.なお現時点ではCUDAは7.0以上, cuDNNは3以上をサポートしているとTensorFlowに書かれている. デスクトップ PC (AWS などにインストールする方法は探せば他に情報あるはずなのでそっち参照) グラフィックボード: GTX 970 OS: Ubuntu 16.04 (64 bit) -> デスクトップ環境は Xubuntu 推奨 nVidia ドライバ: 3
Conda: Myths and Misconceptions | Pythonic Perambulations
I've spent much of the last decade using Python for my research, teaching Python tools to other scientists and developers, and developing Python tools for efficient data manipulation, scientific and statistical computation, and visualization. The Python-for-data landscape has changed immensely since I first installed NumPy and SciPy from via a flickering CRT display. Among the new developments sin
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-vertualenvでcondaのenvを特定ディレクトリに適用する - Qiita
Jupyter notebookを開きたいとか特定のディレクトリでcondaを開きたい時有りますよね。 pyenvでinstallしたcondaがベースなら、pyenv-vertualenvで便利にconda envも対応できます！ こういう設定がある時 $ conda env list ✭ ◼ # conda environments: # analysis * /Users/chezou/.pyenv/versions/anaconda3-2.1.0/envs/analysis root /Users/chezou/.pyenv/versions/anaconda3-2.1.0
pyenvでpythonの細かいバージョンを指定する方法 - blog.ton-up.net
pyenvでpythonのバージョンを管理してるんですが、 単純にpythonって打った時のバージョンを指定するなら pyenv global 2.7.5 とかやればいい。 だけどpythonの細かいバージョン、 例えばpython2.7とか、python3.2とか打った時こんなエラーが出てくる。 pyenv: python3.2: command not found The `python3.2' command exists in these Python versions: 3.2.5 3.2.5しか入ってないんだからよしなにやってくれよ、と思うんですが、なかなかうまいこといきません。 そういう時は複数バージョンを並べて書く。 pyenv global system 2.7.5 3.2.5 3.3.2 こうするとデフォルトのpythonではシステムのpythonが使われ、python
pyenv の Anaconda/Miniconda 対応について - Qiita
2015 年は td-client-python のリリースに始まって (正確には 2014 年の Advent Calendar の Python Pandasからトレジャーデータを叩く?)、Treasure Data にとっての Python 元年と呼ぶことのできる年だったと思います。 何か td-client-python について書こうかとも思ったのですが、ソース読めば分かるようなことを書き下してもあまり面白くないので、ソースを読んでもよく分からないと一部で評判の pyenv および pyenv-virtualenv の実装についてこの機会に一部説明しようと思います。ぶっちゃけ Treasure Data とあんまり関係ないけど、td-client-python のテストにも pyenv 使ってるし Advent Caledar に書いても許される... はず。 pyenv とは
MacのPython環境をpyenvでセットアップ + awscliのインストール - Qiita
MacのPython環境をpyenvでセットアップして、awscliをインストールします。 【Mac】Pythonのインストール+pyenvの使い方について - TASK NOTES こちらのサイトを参考にさせていただきました。 内容はほとんど同じです。 OSX Yosemiteでpython動作環境を設定した(pyenv + pip) - Qiita pyenvを使ってMacにPythonの環境を構築する - Qiita pyenvとは 複数のPythonバージョンの環境を切り替えて使うためのソフトウェア。 yyuu/pyenv pyenvのインストール Homebrewでインストール $ brew install pyenv ==> Downloading https://github.com/yyuu/pyenv/archive/v20141106.tar.gz ##########
Python Conda Tips - Qiita
Pythonの実行環境であるMinicondaのコマンドTips。ドキュメントがあまり充実していない・・・というか、かゆいところに手が届かない感じなのでまとめておく。 公式ドキュメント Command Flow # 仮想環境を作成(virtualenv的なもの) conda create -n my_env numpy scipy # 仮想環境の一覧を表示 conda info -e # 仮想環境を有効化 activate my_env # Windows source activate my_env # Max/Linux # 仮想環境に追加でインストール(バージョンを指定する場合conda install scipy=0.12.0など) conda install scikit-learn # condaで取得できないものについて、pipでインストール(仮想環境にpipを入れて対応)
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