Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない
pyenvが必要かどうかフローチャート 私の周りでも pyenv に対して良い印象をもって語らない風潮はあってその理由がよく分かりました。ここで @shibukawa が書いていることを私は正しいと思うし、pyenv というツールそのものを批判しているのではなく、目的や用途を理解せずに pyenv を勧めたり使ってしまったりしてしまう人への懸念があるというのは理解できました。 ちなみに私は普段 OS X と Linux (Ubuntu) を使っているのですが、Linux では pyenv を、OS X では MacPorts を使って複数の Python バージョンの管理をしています。件の記事の分類でいうと「ライブラリの開発者」のところだと思います。 pyenv の議論は件の記事を読んでもらうとして、そこでは Anaconda についても触れています。Anaconda を pyenv の議
Anaconda - Fedora Project Wiki
This page was last edited on 2 December 2021, at 14:54. Anaconda is the installation program used by Fedora, Red Hat Enterprise Linux and some other distributions. During installation, a target computer's hardware is identified and configured, and the appropriate file systems for the system's architecture are created. Finally, anaconda allows the user to install the operating system software on th
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
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
2016年現在のWindows機によるAnacondaを用いたPythonでのデータマイニング環境構築 - あんちべ！
はじめに 数年前、Windows機にPythonでのデータマイニング環境を構築するには様々な困難が待ち受けていました。依存関係にあるライブラリのバージョンが合わないというよくある話から、ライブラリをインストールする順番によって無事に動いたり動かなかったりするなど初心者殺しな落し穴があちこちで口を開いていました。ところが、2016年1月現在、全く新規に環境構築しようとしてAnacondaを利用してみたところ、意外なほど簡単に環境構築できました。 Anacondaはデータマイニングの便利なライブラリを集めて一括でインストール・利用できるようにしたパッケージです。内包されているライブラリは様々な数値解析、機械学習、自然言語処理、可視化、DB連携、データハンドリング、さらには最近話題のディープラーニングなど多岐に渡り、これを入れておけばデータマイニングを行う大抵の場面で対応できるでしょう。そこで、
PyData関係の環境構築 - Qiita
目的 PyData.Tokyoでチュートリアルが2015年3月7日(土)に開催されます。それに向けた準備が必要となりました。 PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1 以下のデータを使ったチュートリアルだそうです。 タイタニックの乗客データ： Titanic: Machine Learning from Disaster おすすめされているインストール方法は、Anacondaを使うものでしたが、折角の機会なのでpipを使ったインストール方法を用いました。 インストール・環境 Ubuntu 14.04 TLS on Vagrant VirtualBox Python 3.4 by apt-get 以下のものをインストールしたい numpy scipy pandas scikit-learn ipython[notebook] matplotlib 実行内容 事
Conda Documentation — conda 24.3.1.dev39 documentation
Conda Documentation# Welcome to conda's documentation! Conda provides package, dependency, and environment management for any language. Here, you will find everything you need to get started using conda in your own projects. Install # We recommend the following methods to install conda:
Download Anaconda Distribution | Anaconda
Distribution Register to get everything you need to get started on your workstation Distribution installation on Windows, MacOS, or Linux Easily search and install thousands of data science, machine learning, and AI packages Manage packages and environments from a desktop application or work from the command line Deploy across hardware and software platforms Commercial use at a company of more tha
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GitHub - rhinstaller/anaconda: System installer for Fedora, RHEL and other distributions
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