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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。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
【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
「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りコードが飛んだ ・ Jupyter Notebookで、突如挙動不審になり、言語が本当は一つしか表示されないはずがPythonが二つ出た まあ正直2つ目と3つ目はVSCodeのバグかもしれないが、環境のせいかもしれないし、いつかは知らないといけない からと
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
概要 Pythonを利用した機械学習の環境構築に有用なAnacondaというソフトがあります。このソフトはリポジトリに含まれるバイナリが高速（環境によっては2倍以上）、インタプリタの切り替え、パッケージ管理が楽などの利点を持っています。 このソフトについて2020年4月30日に発表があり、リポジトリ商用利用時の費用の条件が変更され、環境によっては有償となっていましたので内容をまとめます。 正確な情報は公式サイト（利用規約、2020年4月30日の発表）参照 Miniconda + conda forge の運用であれば公式リポジトリに関する商用利用規約変更の影響は受けないようです（公式記事ではなくRedditでのAnaconda CEO によるコメント）。 conda-forge が既定の miniforge というパッケージが作成中のようです（安定性等は不明）。 記載間違いなどご指摘いただ
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
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
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
Pythonディストリビューションの「Anaconda」を手掛けるAnacondaは2022年4月30日（米国時間）、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オープンソースソフトウェア（OSS）のフレームワーク「PyScript」を開発していることを明らかにした。 PyScriptとは？ PyScriptは、一貫したスタイルルールがあり、表現力が豊かで、習得しやすい一流のプログラミング言語をユーザーに提供することを目的としている。AnacondaはPyScriptの特徴として下記を挙げている。 ブラウザで動くPython サーバ側の設定に依存することなく、ドロップインコンテンツ、外部ファイルのホスティング、アプリのホスティングを可能にする。外部ファイルのホスティングは、「Pyodide」プロジェクト（後述）によって実現されている Py
初めに、Pythonでプログラミングできる環境を構築しましょう。パソコンでは「Anaconda」というソフトウエアの利用がオススメです。Anacondaを使うと、Pythonの標準的な環境だけではなく、便利なツールや様々なライブラリを同時にインストールできるので、後々便利です。iPhone/iPadをお使いの方には「Pythonista 3」というアプリもオススメできます。Pythonista 3は、App Storeで購入できるPythonプログラミング環境です。完成度が高く、iPhone/iPadで快適にプログラミングできます。 Anacondaのインストール Anacondaは公式サイトのダウンロードページから無償で入手できます（図1）。URLは次の通りです。 https://www.anaconda.com/download/ AnacondaにはWindows用、macOS用、L
主張 ほぼタイトルで完結しています。 Anacondaでは余計なパッケージが多すぎるという場合には、Minicondaで必要なパッケージだけをインストールすればいいと思います。 主張の理由 定期的に初心者向けにPythonの環境構築の記事が投稿されています。 そして、その多くで一緒にTensorflowかPytorchもインストールしていると思います。 環境構築で問題になるのがCUDAです。 CUDAのバージョンとTensorflowやPytorchのバージョンを正しく選んでインストールする必要があります。 これは、以下のような面倒くささがあると思います。 単純に対応するバージョンを調べてインストールするのが面倒くさい ついでにCuDNNのインストールも面倒くさい 迂闊にTensorflowやPytorchのバージョンを上げられない 複数のバージョンのTensorflowやPytorchを
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、
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
[小ネタ]データサイエンス向けPythonディストリビューション「Anaconda」と「Miniconda」の話 | DevelopersIO
月末だし(？)、ニッチそうな「いらすと」を探してみました。 ▲ 穴の開いたブロックは「透かしブロック」と言うそうです。知見！ こんにちは。AWS事業本部のShirotaです。 最近は打ち込み(音楽)と打ち込み(ドット)が捗る毎日なので、もう暫くは一人家に篭り続けられる自信がつきました。 今日は、月末だし(？)小ネタブログを書いていこうと思います。 AnacondaとMinicondaの名前だけでも覚えて帰ってね！と言う趣旨のお話をさせて頂きます。 「Anaconda」って何者？ タイトルで説明が完結しているのですが、Anacondaは科学計算において便利なパッケージの導入が簡単にできるようになっているPythonディストリビューションです。 日本のPython情報サイトでは、以下のように説明されていました。 Anaconda はデータサイエンス向けのPythonパッケージなどを提供するプラ
![[小ネタ]データサイエンス向けPythonディストリビューション「Anaconda」と「Miniconda」の話 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/47371cd63121a4cc67ed74841e706530c7e548f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Fpython.png)
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
AnacondaとMinicondaの比較、どちらで環境構築するべきか | In-Silico NoteBook
AnacondaとMinicondaについて pythonで機械学習環境を構築するとなると、多くの書籍やサイトでとりあえずAnacondaを使っておけばよいと書かれています。 たしかにAnacondaでは簡単に環境構築ができますが、デメリットもあります。そこで、AnacondaとMinicondaそれぞれについての特徴を比較してみました。 「Python+R言語+conda+1000以上の関連パッケージ＋実行環境+etc.…」 Anacondaをインストールすると、Pythonのと合わせて科学計算・データサイセンス用のパッケージ群を使用できるようになります。また、Pythonに並ぶデータサイエンス向きプログラミング言語である「R」や、それらの総合開発環境も含まれます。大雑把にまとめても以下のアプリケーション類がインストールされる。 Anacondaに含まれるもの プログラミング言語：pyt
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
【画像で説明】DockerでAnaconda環境をつくり、コンテナの中でVSCodeを使う - Qiita
MacOS X 10.14.5 (Mojave) VSCode 1.35.1 Docker 18.09.2 Dockerイメージをつくる Dockerfile Anaconda公式イメージをベースにします。 https://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3 # ベースイメージ名:タグ名 FROM continuumio/anaconda3:2019.03 # pipをアップグレードし必要なパッケージをインストール RUN pip install --upgrade pip && \ pip install autopep8 && \ pip install Keras && \ pip install tensorflow # コンテナ側のルート直下にworkdir/（任意）という名前の作業ディレクトリを作り移動する WORKDIR /workd
2021年くらい(?)から、200人規模以上の会社でAnacondaを使う場合は有償になったみたい。（細かな条件は公式を要確認） より厳密には、「Anacondaの公式リポジトリ（repo.anaconda.com）を使う」ことに対する有償化のようなので、それを使わなければOK。 具体的には、MiniCondaをインストール→デフォルトリポジトリを例えばconda-forgeに設定すると大丈夫という見解を、公式では無いものの、Anaconda共同創立者の一人 Peter Wang (pwang99)氏がコミュニティのやりとりで語っている。
【Python環境構築入門】Anacondaとは？インストールから通常環境との違い、使い方まで徹底解説！ | クリエイターのための総合情報サイト CREATIVE VILLAGE
AI開発やディープラーニングで脚光を浴びたプログラミング言語Pythonは、数学的処理を始めとして数多くのライブラリを持ち、人工知能の開発に限らずさまざまな開発が可能です。しかし、開発環境の構築には多数のライブラリのインストールが必要になり、環境構築には手間がかかる言語でもあります。 今回紹介するAnacondaは、そうした環境構築の作業を手助けしてくれるディストリビューションです。ここではAnacondaのインストールからSpyder、Jupyter Notebookの操作まで、一通りの基礎知識と簡単な操作方法を紹介していきます。 Python Anacondaとは？ Python Anacodaをインストールしよう 起動確認とライブラリの確認 Spyderを起動してみよう Jupyter Notebookを起動してみよう AnacondaはPythonに初めて触れる人に特におすすめ！
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
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
Amazonで池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか, @drillerのPythonユーザのためのJupyter[実践]入門。アマゾンならポイント還元本が多数。池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか… なおこの記事は、自身のChromebookでLinux(ベータ)が動作していることを前提とします。 インストールまずはAnaconda をインストールします。Pythonに加えて、いろいろなライブラリ（統計処理に使ったり、グラフを書いたりするのに使います）や、Jupyter Notebookなども一緒にインストールしてくれます。 Anaconda インストーラ ダウンロード 注意点としては、Linux版であること、あと特別な理由がない限りはPython3（2019/05/14時点ではPython 3.7）の方をダウンロードすることですかね。 ダウンロードすると、やたらでっか
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
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]PythonGPUWindows10KerasTensorFlow 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 with Update 3 CUDA v8.0 cuDNN 6 大事なこと この分野は急成長中であり常に変わっていきます。環境構築の際は記事の日付がなるべく新しいものを参考にしてください。 出来る限り環境を合わせると良いでしょう。特にインストールするバージョンは記事と同じにすると上手くいくことが多いです。 私
![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/0a19055b71e410a97a402ff58ed67865e68cc408/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBqb25waWxpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iYzVhNzIzMmFjY2M4OGFjOTg4OGRiZDVjNTNjNWQ2NA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5d4fc08ac3b84281a872f428d0726877)
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
パッケージのダウンロード¶ https://www.anaconda.com/products/individual/ より、64-Bit Graphical Installer をダウンロードします。 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。 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、ターミナルなどからAnacondaのPythonなどを利用できません。次のようにして、conda コマンドを利用できるようにします。 ターミナルを起動し、つぎのコマンドを実行します。
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
仮想通貨の自動取引について度々取り上げてきましたが、分析に機械学習を活用する中でpythonのscikit-learn等各種ライブラリやJupyter Notebookを使用しています。仮想通貨の自動取引自体にはそれ程多くのパッケージは必要ありませんが、分析作業のためにデータサイエンス用のpythonプラットフォームであるAnacondaをベースとした環境を活用しています。今まで仮想通貨の分析で使用している環境をAnacondaをベースとしてDockerコンテナ上で再現できるイメージを作成してみました（ここではディープラーニング用のライブラリはインストールしていません）。簡単な備忘録となっています。 Why Anaconda?AnacondaはpythonおよびRによるデータサイエンスを行うことができるオープンソースのプラットフォームで、Windows/Linux/Macでそれぞれサポート
はじめに 機械学習やデータ解析に触れる機会があり、今更ながら今後も必要になりそうなためまずはPythonを実行できる環境を構築しようと思いAnacondaをUbuntuにインストールしました。Anacondaをインストールすることで、PythonとJupyter Notebookの環境を構築できます。ここではその手順をメモします。 環境と前提 ここでは、Vagrant上の仮想マシンのUbuntu18.04にインストールしましたが、Windows Subsystems for Linux（以降、WSL）上のUbuntu18.04でも同様の手順でインストールできました。 OS：Ubuntu18.04 (Vagrantの仮想マシン) できるようになること Pythonの実行環境とJupyter Notebook環境を構築できます。Pythonについては複数の異なるバージョンを動作させることもでき
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
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
【Anaconda+Django】 PythonでWebアプリを開発してみる。【環境構築が実は一番ハードル高い？】 - だって楽したいじゃんか！
最近仕事で使っているExcelの管理シートたちが増えてきて複雑になったので、Webアプリでまとめて管理できたらなーなんて軽い感じでアプリ開発の勉強を始めました。今回はその開発に入る前の環境構築の手順をまとめます。 前提条件 1.AnacondaによるPythonのインストール ① Anacondaのインストール (1) インストーラーのダウンロード (2) Anacondaのインストール 2.Django用の仮想環境の作成 ① Django用の仮想環境の作成 ② Djangoのインストール 3.開発環境のインストール ① PyCharmのインストール (1) インストーラーのダウンロード (2) PyCharmのインストール (3) PyCharmの日本語化 (4) PyCharmの設定(この辺りは後ほど書きます) 4.サンプルアプリケーションを作ってみる ① プロジェクトとアプリケーショ
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
発生した問題 Anaconda Prompt上ではnumpyをimportできるのに PowerShell上ではimportできない問題 (PowerShellを使う理由は特にないけど,なんとなく使ってみたかった) [環境] OS : Windows10_1803 Anaconda v5.3 python3.7 Traceback PS C:\Users\hoge> python Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda custom (64-bit) on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy Traceback
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