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＠ITのDeep Insider編集長「一色」が、日ごろの情報収集や開発、執筆・編集を通じて得た“技術的な気付き”や“新たな発見”を自由気ままにつづるオピニオン連載。気になるデータ分析を試したり、AI・機械学習で迷走したり、Pythonとツール活用を語ったり。不定期更新ですが、疲れたときの息抜きにどうぞ！ 次回以降の新着記事を見逃したくない方は、ぜひ以下のメール通知の登録をお願いします。 なぜ今、uvを学ぶべきか？【筆者の危機感】 長年、pipとcondaを使い、特に不満もなく作業してきた筆者ですが、最近はuvを見かける機会が急増し、「このまま知らずにいると、時代に取り残されてしまうのではないか」という危機感を強く持つようになりました。 実際、Anthropicが提供する“MCP”公式ドキュメントでも、uvを使った環境構築方法しか説明されていません（なお、MCPについては前回記事で解説して
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
2021 2/11 誤りを修正 2021 4/26 Rについて追記 2021 4/30 tips追記 2022 2/7 再インストール追記 Githubより Mamba は C++ での conda パッケージマネージャの再実装です。マルチスレッドを使ったリポジトリデータとパッケージファイルの並列ダウンロード、依存関係の解決をより高速にするための libsolv、Red Hat、Fedora、OpenSUSE の RPM パッケージマネージャで使用されている最先端のライブラリです。 mambaのコア部分はC++で実装されており、最大限の効率化が図られています。 同時に、mamba は可能な限り互換性を保つために、codaと同じコマンドラインパーサ、パッケージのインストールとデインストー ル、トランザクション検証ルーチンを利用しています。 開発の動機のブログ記事。condaの問題点についても
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
GitHub - conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution.
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![[Python] conda仮想環境構築でよく使うコマンド一覧 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b1043d3d8b35365b65fd9984a0a19be7565cfdb9/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%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMyLmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSUyRnUlMkYzMDI1NjMzNSUzRnYlM0Q0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWM5NjM3ZWMwYTE2MzZiMzIwZTNhNDQ2ODhmMDk4ZDIz%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D3e6e5b980f752862d1bc25c9bf5cb20d%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwY29uZGElRTQlQkIlQUUlRTYlODMlQjMlRTclOTIlQjAlRTUlQTIlODMlRTYlQTclOEIlRTclQUYlODklRTMlODElQTclRTMlODIlODglRTMlODElOEYlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODYlRTMlODIlQjMlRTMlODMlOUUlRTMlODMlQjMlRTMlODMlODklRTQlQjglODAlRTglQTYlQTcmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz03YzFjMWU5NDBlMzJkNGZjNWUyOGRjYTM1MmY5MGI2OQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBmbGNuLXgmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz0zM2U5MDBkMDMzM2NlZGFhZDAwM2MwNzZmYTNiMGMzZQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D20a7a00114c450763fbd088963798b68)
Minicondaの代わりにMiniforgeインストーラーを使ってcondaの環境を作る - macでインフォマティクス
2021 5/8 タイトル修正 Conda-forgeのMiniforgeレポジトリには、conda-forge に特化した Conda の最小インストーラーが用意されています。Miniforgeレポジトリは Miniconda と同等ですが、Conda-forge がデフォルトのチャンネルとして設定されています。また、様々な CPU アーキテクチャのサポートに重点を置いており、まだexperimental扱いではあるものの、Apple silicon向けのインストーラーも用意されています。さらに、Mambaをオプションでサポートしています。 今回は、提供されているインストーラースクリプトを使ってwindowsのWSL2にconda環境をセットアップします。 レポジトリ Linuxとmacosのx86_64 (64 bit)とarm向け、LinuxのPOWER8/9向け、windows（
macOS ARM builds on conda-forge | conda-forge | community-driven packaging for conda
A new platform osx-arm64 has been added to the build matrix of conda-forge. osx-arm64 packages are built to run on upcoming macOS arm64 processors marketed as Apple Silicon. An installer for this platform can be found here. This will install a conda environment with python and conda in it. Installed conda will be able to install packages like numpy, scipy. Currently there are about 100 packages ou
conda-forgeからPythonパッケージをインストールする際、conda install -c conda-forge hogehogeとしたら要らないパッケージまでインストールされそうになったのでメモ。 2020/1/1 追記 このページは割と見られているようなので、公式のインストール手順ページへのリンクも貼っておく。 A brief introduction — conda-forge 2019.01 documentation 2019/11/3 追記 本記事の手順でパッケージインストールすると、conda-forge由来のパッケージと、anaconda由来のものが混じる。 パッケージによってはこれがバグ（おそらく実行時にエラーがでる）を引き起こすこともあるので注意。 例えば、geopandasなど。詳細は以下。 qiita.com 個人的には、conda-forge由来のパ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、condaで入れるNumpyの方が、pipで入れるNumpyより動作が早いことが少し話題になっています（元記事は最近ではないのですが）。本記事では、scikit-learnもインストールを工夫すれば、より高速に動作することを解説します。 はじめに 記事、「Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた」 https://tech.morikatron.ai/entry/2020/03/27/100000 を最近Twitterのタイムラインで何度も見かけました（元記事は20年3月に記載されたものですが）。 conda
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![TypeScript では T[] ではなく ReadonlyArray<T> を使おう](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/07a728cc2044d2dc3b401f51267ea8c84b3f2031/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--vm0KzhIi--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3ATypeScript%252520%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525AF%252520T%25255B%25255D%252520%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525AF%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252581%25258F%252520ReadonlyArray%25253CT%25253E%252520%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%2525BF%2525E3%252581%25258A%2525E3%252581%252586%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252583%25258A%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252583%25259F%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252583%252581%2525E3%252583%2525A7%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzAwZjkwMDRhZGIuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
［Python］これなら分かる「uv」入門：pip＋venvやcondaから最速で乗り換えよう
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[Python] conda仮想環境構築でよく使うコマンド一覧 - Qiita
conda-forgeからのPythonパッケージインストール - われがわログ
conda Numpyのようにscikit-learnも高速化する方法 - Qiita
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