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python環境構築決定版の補足です。 20180312追記 2017-12-20付けでリリースされたconda 4.4.0でconda activateが採用されたようです。 conda/CHANGELOG.md 現状では source activateが廃止されたわけではないようですが、conda activateが推奨されています。 最近dockerがこなれてきた (proxy越しwindows環境でもストレスを感じない)ため、pyenvを挟む必要性が減っており、私もdocker-anacondaに移行していますが、参考まで。 コメントで情報いただきました。 ありがとうございます。 pyenvとanacondaのactivate衝突問題とは? linuxやMacではpyenvを介してanacondaをインストールできます。 更に、anacondaで複数開発環境の切り替えをしたいケース

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データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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

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