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Python 3.8,関連パッケージ,Python 開発環境のインストール(Windows 上)

Windows での Python 3.8 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. Python 3.8 のインストール(Windows 上)
  2. Python に関しての情報取得
  3. pip と setuptools の更新,Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール,Python 開発環境,Python コンソール(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインスト
  4. 性能の確認

外部へのリンクhttps://docs.python.org/ja/3/using/windows.html

動画「Python 3.8 のインストール(Windows 上)」の URL: https://www.youtube.com/watch?v=tUItIi5pZ08

Python 3.8 のインストール(Windows 上)

古いバージョンの Python のアンインストール

すでに,Python がインストール済みのとき.

ここで示すインストール手順とは異なる設定ですでに Python をインストールしていた場合は,それをそのまま使うよりも, アンインストールしておいたほうがトラブルが少ない可能性がある.

  1. Python をインストール済みであるかを確認.
  2. インストール済みのときは,Pythonをすべてアンインストールしてから,ここから先の操作を開始した方がトラブルが少ない.
  3. Python 関係のファイルの削除

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    この操作は,必ずPython をすべてアンインストールした後に行うこと.

    [image]

    rmdir /s /q %APPDATA%\Python
    cd "C:\Program Files"
    for /F %i in ('dir /ad /b /w Python3*') do rmdir /s /q %i 
    

Python 3.8 のインストール

インストールでの注意点

インストール手順

Windows での Python 3.8 のインストール(あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている)

  1. TensorFlow のインストール予定がある場合には, 次のページで,必要な Python のバージョンを確認

    URL: https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#files

  2. Python の URL を開く

    URL: https://www.python.org

  3. Windows 版の Python 3.8 をダウンロード

    ページの上の方にある「Downloads」をクリック. 「Downloads」の下にメニューが出るので,その中の「Windows」をクリック

    [image]
  4. Python のバージョンを選ぶ

    ここでは,Python 3.8.x (x は数字)を探して,選ぶ.

    [image]

    以下,Python 3.8.7 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.

    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. 2022/7 時点では,TensorFlow バージョン 2.9 が動くのは,Python 3.10 または Python 3.9 または Python 3.8 または Python 3.7 (https://pypi.org/project/tensorflow/2.9/#files)

  5. 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、「Windows Installer (64-bit)」を選ぶ

    [image]
  6. ダウンロードが始まる

    [image]
  7. インストール時の設定
    1. 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]
    2. 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]
    3. Add Python 3.8 to PATH」をチェック.
    4. Customize Installation」をクリック.

      [image]
    5. 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]
    6. Install for all users」を選ぶ.

      Install for all users」を選ぶ理由.

      ユーザ名が日本語のときのトラブルを防ぐため.

      [image]

      そして,Python のインストールディレクトリは,「C:\Program Files\Python38」のように自動設定されることを確認.

    7. インストールが始まる

      [image]
    8. Disable path length limit」が表示される場合がある.クリックして、パス長の制限を解除する

      [image]
    9. 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のシステム環境変数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.

    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\Python38\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認. (「38」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.

    python --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
    python
    

    下の実行例では、バージョン番号として「1928」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「14.2」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    [image]
  7. exit() で終了

    [image]
  8. 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]

pip と setuptools の更新,Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール,Python 開発環境,Python コンソール(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインスト

pip と setuptools の更新

  1. pip と setuptools の更新

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    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. 再度、pip の動作確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

    [image]

Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール(Windows 上)

  1. コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    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 numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scikit-learn-intelex
    

    [image]
  2. numpy の動作確認
    python
    import numpy as np
    print(np.sin(0))
    exit()
    

    [image]

Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール

Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストールを行う.

Python, pip, Python 開発環境,Python コンソールのコマンドでの起動のまとめ.

コマンドプロンプトで次のコマンドで起動、多くはスタートメニューでも起動できる

  1. pip と setuptools の更新Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール(Windows 上)

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    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 jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

    [image]

    Python の隔離された環境を使用したいときは,次のような手順で, venv を用いて,Python の隔離された環境を作る.

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Python の使用は「C:\venv\py36\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.

    py -3.8 -m pip install -U pip setuptools
    py -3.8 -m venv --system-site-packages C:\venv\py38
    C:\venv\py38\Scripts\activate.bat
    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    
  2. numpy のインストール

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    pip install -U numpy matplotlib
    
  3. Jupyter Qt Console の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行. Jupyter Qt Console が開けば OK.

    jupyter qtconsole
    

  4. 確認のため,Jupyter Qt Console で,次の Python プログラムを実行してみる.
    import numpy as np
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  5. nteract の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行. ntetact が開けば OK.

    jupyter nteract
    

  6. 確認のため,nteract で,次の Python プログラムを実行してみる.

    そのために「Start a new notebook」の下の「Python」をクリック,次のプログラムを入れ実行.

    import numpy as np
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  7. Juypter Notebook で,保存のときに,.py ファイルと .ipyrb ファイルが保存されるように設定.(この設定を行わないときは .ipyrb ファイルのみが保存される)
    1. 次のコマンドで,設定ファイルを生成

      jupyter notebook --generate-config
      
    2. jupyter/jupyter_notebook_config.py を編集し,末尾に,次を追加

      c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"

    3. jupyter notebook を起動し,Edit, Edit Notbook Manager を選ぶ.次のように設定する.

      "jupytext": {"formats": "ipynb,py"}

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 Python プログラムを実行
    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]

    エラーとして,「RuntimeError: The current Numpy installation ('C:\\Program Files\\Python38\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py') fails to pass a sanity check due to a bug in the windows runtime. See this issue for more information: https://tinyurl.com/y3dm3h86」のようなメッセージが出た場合.

    [image]

    次のように操作して,エラーを回避.

    [image]