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「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 VScodeを使うメリット 設定のカスタマイズが豊富 外観の設定や、キーボードショートカットなどが豊富であり、よりパーソナライズされた開発体験を得られます。 情報が多い VSco
【Mac大手術】ぐちゃぐちゃだったPythonの環境構築をやり直した話【さよならAnaconda】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「環境構築無しでプログラミングを始められる！」 この言葉に甘えてはや2年ほどが経っただろうか。そのおかげで僕のPCの環境はぐちゃぐちゃだった。 condaとpipを適当に使い、よくわからないから仮想環境も構築せずに、importしてなかったら適当にpip installして耐え忍んでいた。 いつかはやらないとなー。とか思ってたけど、ついに重い腰を上げて手術することにした。 理由は三つ。 ・ Webアプリ開発にも興味が出てきて、環境のことを知らないといけなくなった ・ VSCodeで謎にシャットダウンされ、Pythonファイルが開けなくな
Excel上でWebAssembly版Pythonを実行可能にするアドオン「Anaconda Code」が登場
Python関連のツールベンダとして知られるAnacondaは、Excel上で直接Pythonコードを実行できる新機能「Anaconda Code」を含むExcelのアドオンツール「Anaconda Toolbox in Excel」をパブリックベータとして公開しました。 You can now run Python directly in Excel locally w/ the new Anaconda Code add-in! Public beta is live! Faster performance, flexible data handling, editable initialization, & customizable environments. Read more in our blog & follow @anacondainc: https://t.co/9LAy
2024年3月末にライセンスが全面的に改訂されました。 以前とは異なり、教育機関はカリキュラムベースのコースの使用のみに限定される場合には免除されるという条件が明記されました（Educational Entities will be exempt from the paid license requirement, provided that the use of the Anaconda Offering(s) is solely limited to being used for a curriculum-based course.）。 つまり、教育機関で研究目的の利用時は200人以上の組織であれば有償ということがはっきりしたことになります。 以前も「教育活動に関連して使用する場合（use by a student or employee of an educational insti
最近プログラミングをPythonで始める人が多いですよね。でもPythonをダウンロードして、PCでプログラミングできるようにするには結構な手間が掛かります。 そこでおすすめなのが「Anaconda」。このAnacondaとはプログラミング言語「Python」やライブラリをまとめたものです。 それでは、今回は手軽にPythonを始めたい人におすすめな「Anaconda」のインストール方法や使い方をお話しましょう。 具体的には、Pythonがどんな言語であ、Anacondaがどのようなものであるのかや、Anacondaのインストールで気をつけること、Anacondaのパッケージ・ライブラリなどについても説明。 さらに、どのようにPythonをプログラミングしていけばよいのかをAnacondaに搭載されている「Jupyter Notebook」で行う方法も紹介します。 加えて最後には、このAn
Pythonの開発環境にはいくつかの種類があり、代表的なのが「Anaconda」（アナコンダ）だ。Anacondaの概要やインストール方法、基本的な使い方を紹介する。 Pythonはとても人気があるプログラミング言語です。人気の理由は、おぼえやすく使いやすいシンプルな文法であること、豊富なライブラリを備えていることなどが考えられます。特に、AI（人工知能）やデータ分析向けのライブラリが充実していることが、Pythonの人気を押し上げる一因になっています。 Pythonの開発環境にはいくつかの種類があります。Pythonでプログラミングを行う際は、それらの中から目的に合った開発環境を選んで使ったり、複数の開発環境を使い分けたりします。とはいえ、Pythonを使い始めたばかりの方にとっては、どの開発環境から試せばよいのか、選択肢が多くて迷ってしまうかもしれません。そこで本稿では、Pythonの
JavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行できる「PyScript」 Anacondaがオープンソースで公開
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「「「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開」（2022年5月9日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供している米Anaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。
プログラミング言語「Python」には何種類かの開発環境があるが、代表的なものの1つが「Anaconda」だ。Anacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説する。 AI開発から子どものプログラミング教育まで、幅広く利用されているPython。需要も人気も、今最も高いプログラミング言語でしょう。 Pythonの開発環境は何種類かありますが、その代表が「Anaconda」（アナコンダ）です。本稿ではAnacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説します。 Anacondaには無料版と有料版があります。学術や趣味の用途の個人ユーザーなら無料版を使えます。本稿では無料版を解説します。 なお、本稿におけるAnacondaの構成や機能、画面構成などは本稿執筆時点（2023年8月末）のものとします。環境はWindows 10 64bitとします。Windows 11でも同様に使えます。 A
Gratitude and Growth: Reflecting on 2023 and Embracing the Promise of 2024 Supporting open source and creating tools that enable people to do more with less are why I joined Anaconda almost eight years ago. Today, at PyCon US 2022, I’m happy to unveil a new project that we’ve been working on here at Anaconda. We have high hopes that this will help Python take a serious step towards making programm
Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロンでプログラマおじさんをやってる岡島です。 pip install で導入した NumPy と conda install で導入した NumPy とでは内部で使われているライブラリが違い、後者の方が高速だという記事を見つけました。 orizuru.io minus9d.hatenablog.com 要約すると Anaconda と pip では NumPy に使われている数値計算ライブラリが違っている pip が提供する Numpy は OpenBLAS を使っている Anaconda が提供する NumPy は Intel MKL (Math Kernel Library) を使っている 両者を比較すると、Anaconda が提供する NumPy のほうが速い という事みたいです。 今まで僕は Python のパッケージ管理を pip で行ってきましたが、Anac
Pythonの開発環境にはいくつかの種類があり、代表的なのが「Anaconda」（アナコンダ）だ。Anacondaの概要やインストール方法、基本的な使い方を紹介する。 Anacondaを使って、プログラムを作りましょう。Anacondaには様々なツールが同梱されており、開発するプログラムの内容に応じて、使いやすいツールを選べます。本稿では、「Anaconda Navigator」（アナコンダ・ナビゲーター）を使ってツールの一覧を確認した後に、Anaconda PromptとJupyter Notebookを使ってプログラミングを行います。 Anaconda Navigatorでツールを確認する 「Anaconda Navigator」は、Anacondaに同梱されている各種のツールを起動するためのソフトウエアです。Pythonの実行環境を管理する機能もあります。いくつかのツールはWindo
[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO
[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python こんにちは、Mr.Moです。 Python拡張機能にはVS Code上でJupyter Notebookを使う機能が搭載されていますが拡張機能を入れただけでは動かすことができません、必要な環境を整える必要があるんですね。環境構築というのも意外と難易度が高い側面があるので今回はAnaconda Navigatorを使って簡単に環境を整えていきたいと思います。 ちなみに、VS Code Python拡張機能での Jupyter Notebookの詳細な使い方については以前まとめたものがありますので下記の記事を参考にしていただ
![[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/611914e4c074abe947efa5c820fc1646e6c60a0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F06%2Fvscode-2020-eyecatch-1200x630-1.png)
Anaconda、Pythonアプリをブラウザで実行できるOSSフレームワーク「PyScript」を発表
Anaconda、Pythonアプリをブラウザで実行できるOSSフレームワーク「PyScript」を発表：WebAssembly、Emscripten、Pyodideによるブラウザスタックが基盤 Anacondaは、Pythonと標準HTMLを組み合わせ、ブラウザで動作するリッチなPythonアプリを作成できるOSSフレームワーク「PyScript」を開発していることを明らかにした。
全てを読むのが面倒くさい！ という方は、下記フローを参考に実際の使用法まで飛んでください 1. 手軽に環境切替したい or 仮想環境自体が不要な方 →Python組み込みのvenv+pipでOK (リンク先に使用法) 2. チームで環境を共有したい、ライブラリの依存関係も管理したい、でもタダがいい方 →pipenvを使用 (リンク先に使用法) 3. お金($14.95/月)を払ってでも機械学習や数値計算の処理速度を求める方 →Anaconda Commercial Editionを使用 仮想環境とは？ 上記選択を判断するうえで、「仮想環境って何やねん？」と思われる方もいるかもしれないので、解説します。 まず、ここでいう「環境」とは、「Python本体＋ライブラリ」の事を指します。 WindowsにPythonやそのライブラリをインストールすると、これが「デフォルト環境」になるわけですが、
パッケージのダウンロード¶ https://www.anaconda.com/products/individual より、パッケージをダウンロードします。 最新パッケージとして、Python 3.x と Python 2.7.x がダウンロードできます。特別な理由がなければ、Python 3.x (上図では Python 3.7) をインストールします。 パッケージのインストール¶ ダウンロードしたパッケージを実行し、インストールを開始します。 Pythonの実行¶ AnacondaのPython環境は、スタートメニューの Anaconda(64-bit) → Anaconda Prompt (anaconda3) などから実行できます。 次の画面は、コマンドプロンプトを開き、python コマンドでPythonを実行しています。 コマンドライン環境の設定¶ インストール直後の状態では、
はじめに こちらの記事 でご存じの方も多いと思うが、商用利用(定義については後述)における Anacondaリポジトリの利用が有償化されたようである。 回避策として、こちらの記事にもあるように、pyenv等をつかえばよいのではないかという話もあるが、ケモインフォマティシャンが良く使うRDKitは実質condaでしか配布されていないため、condaを使わざるを得ない状況である。 最初の記事によれば、miniconda+conda-forgeの運用であれば影響は受けなさそうとのこと。そこで、今回、miniconda+conda-forgeで運用を考えてみた。 情報整理 まずは変更されたAnconda Individual EditionのTerms of Serviceを確認する。 To avoid confusion, “commercial activities” are any use
近頃では小学校から教育が行われるなどプログラミングに大きな関心が集まっていますよね。特にプログラミング言語「Python」は初心者だけでなく、大企業でも利用されているほど汎用性が高いです。今回はそんなPythonを学びたい人や初心者に「Anaconda Navigator」というものを説明してきます。 なお、このAnaconda NavigatorとはPythonを扱えるソフトウェアなのですが、初心者にとってプログラミングとPythonを理解しやすく学べるものなのです。 そこでこのAnaconda Navigatorの基本的な内容やできることや、また、Anaconda Navigatorに入っているアプリケーションやAnaconda Navigatorのインストール手順を説明してきます。 さらに、最後にはAnaconda Navigatorを実際に利用する方法やよりAnaconda Nav
Python環境構築(Anaconda + VSCode) @ Windows10 【2020年１月版】 - Qiita
背景 Anaconda + VS Code でPython環境を作るときに、最新の設定方法が出てこなくて困ったので、今からやる方のために自分のメモを公開します。 2017年頃にVS Codeの仕様変更があったみたいですね。古い解説文を読むときには注意が必要です。 参考にした記事： @Atupon0302さん : Windows10環境にAnaconda+Visual Studio CodeでPython環境を構築【2017年9月】 この記事で書くこと この記事では、Windows10 パソコンにAnacondaとVS CodeでPython環境を構築し、簡単なプログラムのビルドとデバッグができるところまでの手順を書きます。 Python導入の目的は、機械学習で遊ぶことですので、機械学習用のPythonライブラリを一気に入れられるAnacondaを使います。 （以前、機械学習関連のライブラリ
PythonとAnaconda - python.jp
Pythonの利用環境は、プログラミング言語のPythonだけをインストールすれば終わり、ではありません。Pythonには、これまでのPython利用者たちが作り上げた、膨大なソフトウェア資産があり、自由に利用できるようになっています。このソフトウェア資産こそが、Pythonの大きな強みです。 The Python Package Index(PyPI)¶ 現在、このソフトウェア資産を利用する方法が、2種類用意されています。一つは The Python Package Index(PyPI) を利用する方法です。 PyPIはPython言語の開発コミュニティである Python Software Foundation(PSF) が運営する、Python用ソフトウェアの公開サービス で、だれでも自由に自分のソフトウェアを登録して公開できるようになっています。公開されているPythonソフトウ
初心者がGPU搭載Windows10にPython + Anaconda + TensorFlow + Kerasの環境を構築してみた[2018/4/28] - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はプログラミングを全くした事のない初心者の私が、 苦労した環境構築を丁寧に記録する事で誰かの参考になればと思い執筆するものです。 #参考記事 [Python]Windows10にTensorflow-GPU+Kerasをインストールする[2017/10/5] #環境 Windows10 Pro NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti Python 3.6.1 Anaconda 3-4.4.0 TensorFlow-GPU 1.3.0 Keras 2.1.6 Visual Studio Community 2015
![初心者がGPU搭載Windows10にPython + Anaconda + TensorFlow + Kerasの環境を構築してみた[2018/4/28] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/37487d249e46590e250fd0add27a8b373e09ead0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMyLmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSUyRnUlMkYzODc0NzUwMSUzRnYlM0Q0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTNiODdmY2FlOWZiYTgyOWEyYmQzNzZmMTBlNjExNGI5%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D27dda309444982feb9ffc2c4e9025983%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBqb25waWxpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9NmYxM2U2ZmI0YzE4NDE1NTVkMjQ0NmZhM2EzNTg2OGI%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D385b1b65403e7ffe41c9b48f67183b99)
Pythonを使う方で、Anacondaを使う方は多いのではないでしょうか？ Anacondaとは、データサイエンス用のPythonパッケージをまとめたPythonディストリビューションです。Anacondaをインストールすると、「Python本体」+ 「データ分析に必要なパッケージ」がインストールされるので、面倒な環境構築を行う手間が省けます！ Anacondaをインストールするとcondaコマンドが使えるようになります。このcondaコマンドを使うとことで、パッケージのインストールや仮想環境の構築ができるようになり、とても便利です。 とても便利なcondaコマンドですが、色々なことができるが故に、使い方を全てを覚えるのがとても大変です。 そこで今回は、結構頻繁につかう(と個人的に思っている)condaコマンドを紹介していきたいと思いますので、辞書代わりに見てください！ Anaconda
Installation Success | Anaconda
Create your free Anaconda Cloud account today to get access to training materials, how-to videos, and expert insights, all free for a limited time to Nucleus members. Anaconda Distribution Tutorial Anaconda Distribution is the industry standard for data scientists developing, testing, and training on a single machine. Learn how to get started with Anaconda Distribution, work with conda, and write
現象 vscodeでpythonファイルを開いた状態でターミナルを開くと、 source /home/{USER}/anaconda3/bin/activate conda activate base という二行のコマンドが自動的に実行されてしまいます。 この自動的なコマンド実行を止めるにはどうすれば良いですか？ 説明 condaのバージョンは4.7.12 bashrcはconda initを行った直後の状態 vscodeのpythonインタープリタにはpython3.7.4 64-bit('base': conda)が指定されている
Windows Subsystem for Linux 上に Python 3 開発環境を構築する：Debian GNU/Linux 環境の初期設定から Anaconda + Visual Studio Code の導入まで - はむ吉（のんびり）の練習ノート
Windows 10 に備わっている Windows Subsystem for Linux (WSL) を使うと，手軽に Linux 環境を実現できます．本記事では，WSL に基づき Linux 環境を構築し，これに Python 3 ディストリビューション Anaconda およびエディタ Visual Studio Code を導入し設定する一連の手順について述べます． 更新履歴 はじめに Windows 10 側での準備作業 Chocolatey の導入：強力なパッケージマネージャ VcXsrv の導入：X11 アプリケーションの動作に向けて Windows Subsystem for Linux の有効化 Linux ディストリビューションの導入 Linux 環境の初期設定 アカウントの設定 CUI で利用するエディタの導入 X11 を利用するための設定 Anaconda と V
参考 Anaconda Individual Edition Installer Archive https://repo.anaconda.com/archive/ Anaconda Documentation(Old package lists) https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/ Wikipedia(Python) https://ja.wikipedia.org/wiki/Python 更新履歴 2024/02/27:Anaconda3-2024.02-1を追加 2023/10/13:Anaconda3-2023.09-0を追加 2023/08/10:Anaconda3-2023.07-2を追加 2023/07/14:Anaconda3-2023.07-0、Anaconda3-2023.07-1を追加 2
Python: Intel MKL版numpyをanaconda有償化の影響を回避しながら手軽にインストールする - 猫になりたい
（以下の情報はすべて記事執筆時（2021/04）のものです） この記事ではanaconda有償化の影響を回避しながら高速化されたIntel MKL版のnumpyを簡単にインストールする方法を解説します。 2020/04にanacondaが大規模商用利用ではanacondaとdefaultsチャンネルの使用を有償化したことは有名かと思います。 これにより仕事でIntel MKL版numpyを手軽にインストール出来なくなりそうだったので、利用規約に抵触しない形で簡単にIntel MKL版numpyをインストールする方法を調べ、まとめました。 scipy、scikit-learnの高速化版も見つけた方法でインストールが可能です。 尚、各位このブログを鵜呑みにするのではなく利用規約（Terms of Service）を各自で確認する様にして下さい。 TL;DR intelチャンネル版のnumpyの
vscodeでのAnacondaの適用 vscodeを開いた状態で fn + f1を押す すると以下の画像のように検索フォームと検索候補が出てくるので, 以下の画像で一番上に表示されている 「Python: インタープリターを選択」 を選択します。(表示されていなければ検索) 選択すると, 何個か候補が出てくるので, 適切なものを選択 自分は以下の画像の項目を選択しました。 以上で完了です！ まとめ 最初, 環境構築をしていざコードを書こうと, インストールしたはずのパッケージを インポートしたのになぜか黄色の波線が出てきてvscodeにcan`t resolve と言われてしまいました。。 原因は, システムのPythonを指定していたことでした。 もし同じようなエラーが出ている人の解決の糸口になってくれたら幸いです。 至らぬ点などあればご指摘ください。 参考
前の章で、Python3.7.2 をインストールした状態からのお話です。 今度は、AnacondaでPython環境をインストールしてみます。 極力、特別な理由がない限りは最新のPythonをインストールします。 今回のインストールターゲットは、Windows10となります。 違う場合は読み替えていただくか、他のサポートをお読みください。 １．Anaconda（アナコンダ）とはAnaconda は、Continuum Analytics 社によって提供されている、Python 本体に加え、科学技術、数学、エンジニアリング、データ分析など、よく利用される Python パッケージを一括でインストール可能にしたパッケージです。面倒なセットアップ作業が効率よく行えるため、Python 開発者の間で広く利用されています。 ということで、今回の目的には適しているので、Anacondaでパパっとインス
Anaconda Cloud
Welcome to Anaconda Cloud. Your home for data science and Python. Power up your data science workflows, innovate and collaborate, and find the perfect Python package.
Anacondaで仮想環境構築・削除
Anaconda では仮想環境を作成し，その環境下でプログラムを実行することができます．仮想環境を作ることで，Python のバージョンを変更したり，利用するパッケージを変更したりすることができます． 仮想環境の作成名前を付けて作成
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Anaconda のインストール - python.jp
Anaconda はデータサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームです。科学技術計算などを中心とした、多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供しており、簡単にPythonを利用する環境を構築できます。 Anaconda はPythonだけではなく、いろいろなユーティリティや他のプログラミング言語・ライブラリなども、パッケージ管理ツール Conda でインストールできます。curlなどの便利なユーティリティや、NvidiaのGPUを利用する場合に必要なCUDAなどの環境もインストールできるようになっています。 Anacondaと普通のPythonって違うの？という方は、PythonとAnaconda をご参照ください。
Anacondaで仮想環境を構築する方法
アプリ開発などではプロジェクト毎にPythonのバージョンや必要なライブラリ等の必要な環境が異なります。パッケージ管理システムのAnacondaを使うと、プロジェクト毎に仮想環境を構築して、1つのローカルマシン上で複数の独立した環境を簡単に行き来することができます。今回はAnacondaで仮想環境(以下conda環境)を構築する方法と、構築した環境の確認方法をまとめました。 以下の環境を前提とします。 windows 10 (64bit)anaconda 4.8.2をインストール済み conda環境を作成する Terminal上で以下のコマンドを使ってmyenvという名前のconda環境を作成します。 conda create -n myenv conda環境を作成する時に、バージョンを指定して一緒にpythonをインストールすることができます。pandas等のライブラリも一緒にインストー
はじめに Windows 10のPowerShellでAnaconda Pythonを使えるようになるまでに苦労したので、備忘録として残す。 PowerShellが起動時に読み込むスクリプトに、Anacondaが使えるようになる設定を記述しておく。なお、本記事の設定に管理者権限は不要である。 環境 Windows 10 Home Ver. 1809 Anaconda3 Ver. 2019.03 設定方法のまとめ 始めに、実施方法を簡潔にまとめる。Anacondaはすでにインストールされているものとする。 まず、PowerShell起動時に読み込まれるスクリプトのパスを確認するため、PowerShellを起動して以下を実行する（$の入力も必要）。
自作Pythonスクリプトを、バッチファイルのダブルクリックだけで実行できるととても便利です！ しかし、いざPythonスクリプト実行用のバッチファイルを作ってみようとすると… どうやってバッチファイルから実行するの？ Anacondaの仮想環境を指定する方法がわからない… といったトラブルに直面してしまった方も多いかと思います。 そこで、バッチファイルでAnacondaの仮想環境を指定、Pythonスクリプトを実行する方法を紹介します。 Anaconda仮想環境指定バッチ作成の流れ 仮想環境指定に必要なファイルのパス準備 環境指定、スクリプト実行するバッチ作成例 バッチファイル実行例 おわりに｜Pythonで作業を自動化しよう！ Anaconda仮想環境指定バッチ作成の流れ 仮想環境をしない最も単純なバッチファイルの場合は、次のスクリプトでOKです。 >> (python.exeの保存場
Anaconda が、ある条件のもとで有償化されています。 参考: https://qiita.com/tfukumori/items/f8fc2c53077b234384fc 原文: https://www.anaconda.com/blog/sustaining-our-stewardship-of-the-open-source-data-science-community 個人的な趣味で Anaconda を利用したり、大学や研究所において教育・研究するために Anaconda を用いたりするときは問題ないと思いますが、例えば企業において使用するとき、場合によっては有償ライセンスを使用する必要があるかもしれません。もちろん、Anaconda は便利であり、有償であっても利用する価値はあると思います。 ただ一方で、いろいろな理由で有償ライセンスを導入できないことがあるかもしれません。
Linuxにanacondaインストールしてパスを通して仮想環境作成 - Qiita
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すべてのツールは、仮想環境「base」にて、Anaconda Navigatorの［Home］から［Launch］ボタンで起動することとします。 Jupyter Notebookの使い方 Jupyter NotebookはPythonの定番プログラミング環境として、世界中で広く使われている開発ツールです。Webブラウザ上で動作します。コードを手軽に記述・実行でき、グラフなどもインラインで同じ画面に表示できることなどから、特にデータサイエンス分野で重宝されています。 Jupyter Notebookを起動すると、OS側で設定されている既定のWebブラウザ（本稿ではGoogle Chromeにしています）が開き、「Home Page」というタブの図23のような画面が開きます。Jupyter Notebook全体の管理を行う画面です。
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Anaconda パッケージリポジトリが「大規模な」組織では有償となっていた - Qiita
機械学習ライブラリ「PyTorch」、公式の「Anaconda」チャンネルを廃止へ／使われていないのに労力がかかりすぎる
Pythonをはじめる方のためのAnacondaのインストールから使い方まで
Pythonプログラミングに必要なもの全部入り！「Anaconda」を使ってみよう
Python開発の定番ツール、「Anaconda」を使うと何がうれしいのか
Anaconda | New from Anaconda: Python in the Browser
便利なPythonツールがてんこ盛り、Anacondaでスクレイピングに挑戦
Anacondaが有償化されて困っている人に贈る、Pythonのパッケージ管理 - Qiita
Windows版Anacondaのインストール - python.jp
Anacondaの有償化に伴いminiconda+conda-forgeでの運用を考えてみた - Qiita
Python初心者が知りたい！「Anaconda Navigator」の基本をまとめてみた
【Anacondaの使い方】よく使うcondaコマンド一覧【チートシート】
Anacondaでbaseが自動的にactivateされるのを防ぎたい
AnacondaとPythonのバージョン対応表 - Qiita
macでAnaconda(Python)の環境構築の話 - Qiita
AnacondaでPython環境を構築する for Windows10｜mc_kurita
Windows10のPowerShellでAnaconda Pythonを使う方法
バッチファイルでAnaconda環境を指定、python実行！ - YutaKaのPython教室
Anacondaを使わずにPythonでデータ解析・機械学習する方法
Anacondaで利用できる4つのPython開発ツール、特徴を知って使い分けよう
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