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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:

外部へのリンク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

    http://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

    [image]
  3. Python のバージョンを選ぶ

    [image]

    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

    [image]
  5. ダウンロードが始まる

    [image]
  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.

    [image]
  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.

    [image]
  8. Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
  9. Customize Installation」をクリック

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]
  12. インストールが始まる

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  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).

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  14. インストールが終了したら,「Close」をクリック

    [image]

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

    [image]
  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).

    [image]
  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 
    

    [image]
  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

    [image]
  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()
    

    [image]

    exit() で終了

    [image]
  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
    

    [image]

Python のインストール: 別ページで説明している.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実行し,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
    

    [image]

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として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  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
    

    [image]
  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

    [image]