WinPython のインストール（Windows 上）

WinPython は，Windows 用のPython 処理系と主要な Python パッケージを１つにまとめた，ポータブルなPythonディストリビューションです．インストール不要でUSBメモリなどから直接実行できるため，環境構築の手間を省きたい場合に便利です．主に以下のアプリケーションが同封されています．

MinGW の gcc
qtconsole: コンソール．図などにも対応．
spyder: Python 開発環境
Anaconda Navigator: アプリケーションの起動や管理などができるアプリケーション

本記事では，WinPythonのインストール，初期設定，主要なPythonパッケージのインストール，簡単な性能確認の手順をスクリーンショット等を用いて説明します．

【目次】

WinPython のダウンロードとインストール
環境変数 Path の設定
WinPython のインストール後の確認
パッケージ管理ツールの更新
性能の確認
TensorFlow のインストール
Python パッケージのインストール
試しに Python で OpenCV を使ってみる

WinPython のダウンロードとインストール

（注意） 本記事では Python 3.11 ベースのWinPythonを例に説明します．WinPythonのバージョンによって、含まれるPythonのバージョンや手順が若干異なる場合があります．

ウェブページを開く
https://sourceforge.net/projects/winpython/
「Files」をクリック
バージョンを選ぶ
利用したい Python のバージョン（ここでは例として Python 3.11 系）に対応するWinPythonの最新安定版を選びます．
最新の安定版をダウンロード．
「Download Latest Version」をクリックします．（ファイル名を確認し，意図したバージョンのものをダウンロードしてください）
ファイルのダウンロードが始まる．
ダウンロードした .exe ファイルを実行
展開するディレクトリの設定．
展開（解凍）するディレクトリを設定します．システムドライブ直下（`C:\` など）は避け、ユーザーフォルダ配下（例: `C:\Users\YourUsername\WinPython`）や、専用のフォルダ（例: `C:\Tools\WinPython`）を指定することを推奨します．ここでは例として `C:\Tools\WPy64-311xx` （xxはバージョン番号）に展開するものとします．
ディレクトリを指定したら，「Extract」をクリック．
終了するまでしばらく待つ．

環境変数 Path の設定

コマンドプロンプトなどから WinPython の Python や関連ツール (`pip`など) を簡単に呼び出せるように、Windows のシステム環境変数 `Path` に以下のディレクトリを追加します．

以下のパスは，ご自身がWinPythonを展開したディレクトリに合わせて修正してください．（例: `C:\Tools\WPy64-311xx` に展開した場合）

C:\Tools\WPy64-311xx\python-3.11.x.amd64
C:\Tools\WPy64-311xx\python-3.11.x.amd64\Scripts
C:\Tools\WPy64-311xx\Scripts
C:\Tools\WPy64-311xx

（環境変数 Path の設定方法が分からない場合は，別途「Windows 環境変数設定」などで検索してください．設定後はPCの再起動や再サインインが必要な場合があります．）

WinPython のインストール後の確認

Windows で，コマンドプロンプトを起動します．（この確認作業では、通常、管理者権限は不要です）
`pip` と `python` にパスが通っていることの確認
次のコマンドを実行し，設定したPathにある実行ファイルの場所が表示されるか確認します．これは，コマンドプロンプトが `pip` や `python` というコマンドを認識できる状態か（環境変数Pathが正しく設定されているか）を確認するためです．
where pip where python
* 表示されるパスは，WinPythonの展開先やバージョンによって異なります．エラーメッセージが出ないことを確認してください．
python のバージョンの確認
使用するPythonのバージョンが表示されることを確認します．

* エラーメッセージが出ないことを確認．
python --version
pip の動作確認（インストール済みパッケージ一覧表示）
WinPythonに最初から含まれているPythonパッケージの一覧が表示されます．

* エラーメッセージが出ないことを確認．
pip list

パッケージ管理ツールの更新

WinPython環境を最新の状態に保つため，パッケージ管理ツールである `pip` と `setuptools` を更新します．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）．
（`pip` でパッケージをインストール・更新する際は、システム全体に関連する可能性のある操作のため、管理者権限で実行することが推奨される場合があります．）
pip と `setuptools` の更新
次のコマンドを実行して，`pip` と `setuptools` を最新版に更新します．
python -m pip install -U pip setuptools
更新後のバージョン確認
再度 `pip list` を実行し，`pip` と `setuptools` のバージョンが更新されているか確認します（任意）．
pip list

性能の確認

WinPythonに含まれる `numpy` や `scikit-learn` を用いて，簡単な数値計算（行列の積, 主成分分析, SVD, k-Means クラスタリング）を実行し，その処理時間を確認します．

（注意） これらの実行時間は，お使いのPCのCPU性能，メモリ量などの実行環境によって大きく変動します．あくまで目安としてください．

Windows で，コマンドプロンプトを実行します．

Python プログラムの実行

以下のPythonコードをファイル（例: `performance_test.py`）に保存し、コマンドプロンプトから `python performance_test.py` のように実行します．事前に `numpy` と `scikit-learn` がインストールされている必要があります（WinPythonには通常含まれています）．

Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

import time
import numpy
import numpy.linalg
import sklearn.decomposition
import sklearn.cluster

# データ生成 (2000x2000の乱数行列)
print("Generating random data (2000x2000)...")
X = numpy.random.rand(2000, 2000)
Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
print("Data generated.")

print("Calculating matrix product...")
a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(f"Matrix product: {time.time() - a:.2f} sec")

print("Calculating PCA...")
pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components = 2)
a = time.time(); pca.fit(X); X_pca = pca.transform(X); print(f"PCA: {time.time() - a:.2f} sec")

print("Calculating SVD...")
a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(f"SVD: {time.time() - a:.2f} sec")

print("Calculating k-Means...")
# n_init='auto' は scikit-learn 1.2 以降でデフォルト、1.4 以降で明示的指定推奨
kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10, n_init='auto').fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
a = time.time(); kmeans_model.fit(X); print(f"k-Means clustering: {time.time() - a:.2f} sec")

実行結果の例（時間は環境により異なります）:

行列の積: 0.31 秒
主成分分析: 0.21 秒
SVD: 3.62 秒
k-Means クラスタリング: 3.78 秒

TensorFlow のインストール

TensorFlow を利用する場合のインストール手順です．

重要: TensorFlow と Python のバージョン互換性

TensorFlowをインストールする前に，利用したいTensorFlowのバージョンが，現在使用しているPythonのバージョン（ここでは Python 3.11 と仮定）に対応しているかを確認してください．公式ドキュメントやPyPI (https://pypi.org/project/tensorflow/) で確認できます．例えば、TensorFlow 2.13 は Python 3.11 に対応しています．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します．
既存パッケージのアンインストール（推奨）
* 既存のTensorFlow関連パッケージがインストールされている場合，バージョンの競合などのトラブルを避けるために，一度アンインストールしておくことを推奨します．
python -m pip uninstall -y protobuf tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer tf-keras tensorboard
TensorFlow および関連パッケージのインストール
ここでは例として TensorFlow 2.13 をインストールします．必要に応じて `tensorflow-datasets`, `tensorflow-hub`, `keras-tuner` なども同時にインストールできます．（`keras-visualizer` は更新が停止している可能性あり．`keras-contrib` はアーカイブ済み．`tf-keras` は不要．）

pip を用いてインストールします．
python -m pip install -U tensorflow==2.13.* tensorflow-datasets tensorflow-hub keras-tuner tensorboard
（GPU版を利用する場合は、別途CUDA ToolkitやcuDNNのインストールが必要です．TensorFlow GPU サポートを参照してください．）

（TensorFlowの公式ドキュメントやサンプルコードは，公式サイトやGitHubリポジトリを参照してください．）
Python の numpy がインストールされていることの確認
TensorFlowは `numpy` に依存しています．バージョン番号が表示されればOKです．

バージョン番号は環境によって異なる場合があります．
python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
TensorFlow のバージョン確認
インストールしたTensorFlowのバージョンが表示されればOKです．

バージョン番号は環境によって異なる場合があります．
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

Python パッケージのインストール

WinPython には多くの科学技術計算パッケージが同封されていますが，それ以外のパッケージや，特定のバージョンが必要な場合は，`pip` を使ってインストールします．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します．
パッケージのインストール
例として，データサイエンスでよく使われるパッケージや，Webフレームワークなどをインストールするコマンドを示します．必要なものを選んでインストールしてください．

データサイエンス・機械学習関連:
python -m pip install -U numpy scipy pandas scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn plotly statsmodels h5py pillow cython
Web開発・その他:
python -m pip install -U flask django requests beautifulsoup4 html5lib lxml openpyxl xlrd xlsxwriter pylint flake8 pytest
特定のライブラリ (例: GIS関連):
python -m pip install -U shapely fiona geopandas geopy geographiclib pyproj rtree gdal
注意:
- 上記はあくまで例です．必要なパッケージを個別に `python -m pip install パッケージ名` でインストールしてください．
- パッケージによっては，別途システムライブラリのインストールが必要な場合があります（例: `gdal`, `mecab` など）．その場合は各パッケージのドキュメントに従ってください．
- 古いパッケージや依存関係が複雑なものは、仮想環境（例：`venv`）の使用を検討してください．
（パッケージのインストールが成功した例を示すスクリーンショット）

試しに Python で OpenCV を使ってみる

OpenCV は有名なコンピュータビジョンのライブラリです．OpenCV を使って画像や動画を表示してみます．

OpenCV の機能とプログラム例: 別ページ »にまとめ

OpenCV のインストール:

まだインストールしていない場合は，コマンドプロンプト（管理者権限推奨）で以下のコマンドを実行します．

python -m pip install opencv-python

画像ファイルの表示

画像ファイルを準備する．
表示したい画像ファイル（例: `fruits.jpg`）を，これから実行するPythonスクリプトと同じフォルダに置くか，アクセス可能な場所に配置します．

謝辞：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg を使用しています．感謝します．

Python プログラムの作成と実行

以下のPythonプログラムを `show_image.py` のような名前で保存し，画像ファイルと同じディレクトリから実行します．

import cv2
import os

# 画像ファイル名 (スクリプトと同じディレクトリにあると仮定)
image_filename = "fruits.jpg"

# 画像ファイルが存在するか確認
if not os.path.exists(image_filename):
    print(f"Error: Image file not found: {image_filename}")
    print(f"Please make sure '{image_filename}' is in the same directory as the script.")
else:
    # 画像を読み込む
    img = cv2.imread(image_filename)

    if img is None:
        print(f"Error: Could not read image file: {image_filename}")
    else:
        # 画像を表示する
        window_title = "Fruit Image"
        cv2.imshow(window_title, img)
        print(f"Displaying '{image_filename}'. Press any key on the '{window_title}' window to close.")
        cv2.waitKey(0) # キー入力待ち
        cv2.destroyAllWindows() # ウィンドウを閉じる
        print("Window closed.")

Windows で，コマンドプロンプトを開き，スクリプトのあるディレクトリに移動してから「`python show_image.py`」のように実行します．

WinPython に付属の「spyder」などで実行することも可能です（その場合，Spyderのワーキングディレクトリに画像ファイルを置いてください）．

画像が表示されます．画像のウィンドウを選択した状態で何かキーを押すと，ウィンドウが閉じます．

動画ファイルの表示

動画ファイルを準備する．
表示したい動画ファイル（例: `1-1.avi`）を，これから実行するPythonスクリプトと同じフォルダに置くか，アクセス可能な場所に配置します．

ここで使用するビデオの例: 1-1.avi (3分1秒)

Python プログラムの作成と実行

以下のPythonプログラムを `show_video.py` のような名前で保存し，動画ファイルと同じディレクトリから実行します．

import cv2
import os

# 動画ファイル名 (スクリプトと同じディレクトリにあると仮定)
video_filename = "1-1.avi"

# 動画ファイルが存在するか確認
if not os.path.exists(video_filename):
    print(f"Error: Video file not found: {video_filename}")
    print(f"Please make sure '{video_filename}' is in the same directory as the script.")
else:
    # 動画ファイルをキャプチャ
    v = cv2.VideoCapture(video_filename)

    if not v.isOpened():
        print(f"Error: Could not open video file: {video_filename}")
    else:
        window_title = "Video Player"
        print(f"Displaying video '{video_filename}'. Press 'q' to exit.")
        while(v.isOpened()):
            # 1フレーム読み込む
            r, f = v.read()

            # 読み込み失敗か動画終了ならループを抜ける
            if not r:
                break

            # フレームを表示 (元のコードに合わせて一部を表示)
            # フレーム全体を表示する場合は `f_display = f` とする
            try:
                f_display = f[0:400, 0:300, 0:3]
            except IndexError: # フレームサイズが小さい場合の対策
                f_display = f

            cv2.imshow(window_title, f_display)

            # 'q'キーが押されたら終了 (待ち時間 1ms)
            # waitKeyの戻り値は環境依存の場合があるため、複数チェック
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            if key == ord('q') or key == 27: # q または Esc キー
                break

        # リソース解放
        v.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        print("Video playback finished or stopped.")

Windows で，コマンドプロンプトを開き，スクリプトのあるディレクトリに移動してから「`python show_video.py`」のように実行します．

WinPython に付属の「spyder」などで実行することも可能です（その場合，Spyderのワーキングディレクトリに動画ファイルを置いてください）．

ビデオが表示されます．再生が終了するか，'q'キーまたはEscキーを押すとウィンドウが閉じます．