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
Anaconda を利用した Python のインストール (Windows)
Last update: 2016-09-20 本サイトでは、Anaconda を利用してPythonのインストールを行う手順を説明します。 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（2016 年 2 月時点で 400 以上）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。なお、Anaconda は商用目的にも利用可能です。 Python のバージョン 2016 年 2 月現在、Pythonには、2.x 系のバージョンと 3.x 系のバージョン（現時点では、Python 3.5）が存在します。Pyth
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension packages for the official CPython distribution of the Python programming language. A few binaries are available for the PyPy distribution. The files are unofficial (meaning: inform
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
WindowsでanacondaのEnvironment管理をする - keisukeのブログ
参考：How to activate an Anaconda environment - Stack Overflow 何をしたいの？ AnacondaのEnvironment管理に関する公式のドキュメントが、特にWindows環境においてはあまり充実しているとはいえないので、調べた結果を(自分用のメモも兼ねて)和訳して残したいです。 MacOS/Linux系のドキュメントは充分豊富にある上に、Windowsで頻発しがちな問題も起こらないので、Windows環境での設定について書きます。 Anaconda? Pythonを使うにあたって、packageを色々を準備するのは意外と面倒だったりします。そこで、すでに誰かが「よく使う」packageをまとめて、Python本体と一緒に配布していることがあります(ディストリビューションと呼びます[^1 例えばUbuntuは便利なデスクトップ環境やア
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