WinPython のインストール（Windows 上）

【概要】

WinPython は，Windows 用の Python 処理系と主要な Python パッケージを一つにまとめた，ポータブルな Python ディストリビューションである．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ある．主に次のアプリケーションが同梱されている．

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とともに説明する．

【目次】

WinPython のダウンロードとインストール

本記事では Python 3.12 系の WinPython を例に説明する．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る．

  1. ウェブページを開く

    https://sourceforge.net/projects/winpython/

  2. 「Files」をクリックする
  3. バージョンを選ぶ

    利用したい Python のバージョン（ここでは Python 3.12 系）に対応する WinPython の最新安定版を選ぶ．「WinPython_3.12」のフォルダから選ぶとよい．

  4. 最新の安定版をダウンロードする．

    「Download Latest Version」をクリックする（ファイル名を確認し，Python 3.12 系のものをダウンロードすること）．

  5. ファイルのダウンロードが始まる．
  6. ダウンロードした .exe ファイルを実行する
  7. 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する．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\ユーザー名\WinPython）や専用フォルダ（例：C:\Tools\WinPython）を指定することを推奨する．ここでは例として C:\Tools\WPy64-312xx（xx はバージョン番号）に展開する．

  8. ディレクトリを指定したら，「Extract」をクリックする．
  9. 終了するまで待つ．

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）を呼び出せるように，Windows のシステム環境変数 Path に次のディレクトリを追加する．

次のパスは，WinPython を展開したディレクトリに合わせて修正すること（例：C:\Tools\WPy64-312xx に展開した場合）．

C:\Tools\WPy64-312xx\python-3.12.x.amd64
C:\Tools\WPy64-312xx\python-3.12.x.amd64\Scripts
C:\Tools\WPy64-312xx\Scripts
C:\Tools\WPy64-312xx

（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」などで検索すること．設定後は，PC の再起動や再サインインが必要な場合がある．）

WinPython のインストール後の確認

  1. Windows で，コマンドプロンプトを起動する（この確認作業では，管理者権限は不要である）．
  2. 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する．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）を確認するためである．

    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る．エラーメッセージが出ないことを確認する．

  3. python のバージョンの確認

    使用する Python のバージョン（3.12 系）が表示されることを確認する．

    * エラーメッセージが出ないことを確認する．

    python --version
  4. 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る．

    * エラーメッセージが出ないことを確認する．

    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 を更新する．

  1. 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
  2. pip と setuptools の更新

    次のコマンドを実行して，pip と setuptools を最新版に更新する．

    python -m pip install -U --no-user pip setuptools
  3. 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する（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する．

* 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わる．目安として見ること．

  1. Windows で，コマンドプロンプトを起動する．
  2. Python プログラムの実行

    次の 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 のように実行する．事前に numpy と scikit-learn がインストールされている必要がある（WinPython には通常含まれている）．

    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...")
a = time.time()
kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10, n_init='auto').fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
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る）：

    • 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ある．

（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，使用している Python のバージョン（ここでは Python 3.12）に対応しているかを確認すること．公式ドキュメントや PyPI（https://pypi.org/project/tensorflow/）で確認できる．

  1. 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
  2. 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，バージョンの競合を避けるため，一度アンインストールしておくことを推奨する．

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-intel keras tensorboard
  3. TensorFlow および関連パッケージのインストール

    Python 3.12 に対応する TensorFlow をインストールする．あわせて tensorflow-datasets，tensorflow-hub，keras-tuner なども導入できる．

    python -m pip install -U --no-user tensorflow 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ある．TensorFlow GPU サポートを参照すること．）

    （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 リポジトリを参照すること．）

  4. Python の numpy がインストールされていることの確認

    TensorFlow は numpy に依存している．バージョン番号が表示されればよい（バージョンは環境により異なる）．

    python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
  5. 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よい（バージョンは環境により異なる）．

    python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

Python のライブラリのインストール

WinPython には多くの科学技術計算パッケージが同梱されているが，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する．

  1. 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
  2. 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す．必要なものを選んでインストールすること．

    データサイエンス・機械学習関連：

    python -m pip install -U --no-user 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 --no-user flask django requests beautifulsoup4 html5lib lxml openpyxl xlrd xlsxwriter pylint flake8 pytest

    注意：

    • 上記は例である．必要なパッケージを個別に python -m pip install -U --no-user パッケージ名 でインストールすること．
    • 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る．その場合は各パッケージのドキュメントに従うこと．

試しに Python で OpenCV を使ってみる

OpenCV は，コンピュータビジョンのライブラリである．OpenCV を使って画像や動画を表示してみる．

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（管理者権限を推奨）で次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U --no-user opencv-python

画像ファイルの表示

  1. 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．

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

  2. Python プログラムの作成と実行

    次の 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する．

    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"

if not os.path.exists(image_filename):
    print(f"Error: Image file not found: {image_filename}")
else:
    img = cv2.imread(image_filename)
    if img is None:
        print(f"Error: Could not read image file: {image_filename}")
    else:
        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」のように実行する．

    WinPython に付属の Spyder などで実行することも可能である（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くこと）．

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

動画ファイルの表示

  1. 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．

    ここで使用するビデオの例：1-1.avi（3分1秒）

  2. Python プログラムの作成と実行

    次の 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する．

    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"

if not os.path.exists(video_filename):
    print(f"Error: Video file not found: {video_filename}")
else:
    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():
            r, f = v.read()
            if not r:
                break
            cv2.imshow(window_title, f)
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF   # ESC キーで終了
            if key == 27:
                break
        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」のように実行する．

    WinPython に付属の Spyder などで実行することも可能である（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くこと）．

    ビデオが表示される．再生が終了するか，ESC キーを押すとウィンドウが閉じる．