Python 3.7 のインストール(Windows 上)

Windows での Python 3.7 のインストール,インストール後の設定,Python の各種パッケージのインストール,性能確認の手順をスクリーンショット等で説明する.

目次

  1. Windows 用の Python のダウンロードとインストール
  2. Python に関しての情報取得
  3. Python のインストール後の設定
  4. 性能の確認

サイト内の関連ページ】等:

関連する外部ページhttps://docs.python.org/ja/3/using/windows.html

Windows 用の Python のダウンロードとインストール

Python のインストールでの注意点

  1. Python の Web ページを開く

    https://www.python.org/を開く

  2. ダウンロードページへジャンプ

    ページの上の方にある「Downloads」をクリック

  3. Python のバージョンを選ぶ

    TensorFlow を使う予定がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2020/5 時点では,Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8

    以下,Python 3.7.7 (2020/05 時点の 3.7 系列の最新版)を選んだとして説明を続ける.他のバージョンでも以下の手順はだいたい同じである.

  4. 画面が切り替わる.ファイルの種類を選ぶ.

    Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので、「x86_64-executable-installer」を選ぶ

  5. ダウンロードが始まる
  6. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック, 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ.
  7. Python ランチャーをインストールするために,「Install launcher for all users (recommended)」をチェック.

    * すでに Python ランチャーをインストール済みのときは, 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある.そのときは,チェックせずに進む.

  8. Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
  9. Customize Installation」をクリック
  10. オプションの機能 (Optional Features)は,既定(デフォルト)のままでよい. 「Next」をクリック
  11. Install for all users」を選んでおいたほうが,複数人で使えて便利という考え方もある. 「Install」をクリック

    そして,Python のインストールディレクトリは,「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認.

    Install」をクリック

  12. インストールが始まる
  13. Disable path length limit」が表示されたときは、クリックして、パス長の制限を解除する (この表示が出ないこともある).
  14. インストールが終了したら,「Close」をクリック

Python に関しての情報取得

  1. インストールのあと,Windows のスタートメニューに「Python 3.8」が増えていることを確認.
  2. Windows のユーザ環境変数PATHの 先頭部分を確認

    さきほど、「Add Python ... to PATH」をチェックしたので、 Python についての設定が自動で行われたことを確認する

  3. システムの環境変数 Path の確認のため,新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する.

    pypipパスが通っていることの確認である.

    where py
    where pip
    

    where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され, where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認. (「37」のところは使用する Python のバージョンに読み替えること).

  4. python のバージョンの確認

    * エラーメッセージが出ないことを確認.

    py --version 
    
  5. Python のビルドに用いられたコンパイラのバージョン番号の確認
    py
    

    下の実行例では、バージョン番号として「1900」が表示されている

  6. 引き続き,次のPythonプログラムを実行し,バージョン番号を確認する

    下の実行例では、バージョン番号として「14.1」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    exit() で終了

  7. pip の動作確認

    Python のパッケージも同時にインストールされることが分かる.

    * エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

Python のインストール後の設定

  1. pip と setuptools の更新

    Windows では,コマンドプロンプトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプト管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    python -m pip install -U pip setuptools
    
  2. pip list」でバージョンを確認
    pip list
    

性能の確認

行列の積, 主成分分析, SVD, k-Means クラスタリングを実行し,性能を確認する.

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)
  2. まず,前準備として,次のコマンドを実行
    python -m pip install -U numpy scikit-learn scikit-learn-intelex
    
  3. 性能の確認のため,次のコマンドを実行
    import time
    import numpy
    import numpy.linalg
    import sklearn.decomposition
    import sklearn.cluster
    X = numpy.random.rand(2000, 2000)
    Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
    # 行列の積
    a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(time.time() - a)
    # 主成分分析
    pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components = 2)
    a = time.time(); pca.fit(X); X_pca = pca.transform(X); print(time.time() - a)
    # SVD
    a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(time.time() - a)
    # k-means
    a = time.time(); 
    kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10).fit(X)
    labels = kmeans_model.labels_
    print(time.time() - a)
    

    実行結果の例

    • 行列の積: 0.08 秒
    • 主成分分析: 0.10 秒
    • SVD: 2.73 秒
    • k-Means クラスタリング: 2.94 秒