Python 3.7 のインストール（Windows 上）

Windows 用の Python のダウンロードとインストール

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．

   py とpip に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: 別ページ »で説明後の設定

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．

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，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を管理者として実行

   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

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