今回はPythonのディストリビューションであるanacondaのインストール方法を紹介します。

Pythonという言語が人工知能や機械学習に強いと言われるのは、人口知能に関する豊富なライブラリを抱えている事が大きな理由だと思います。anacondaをインストールすればそれらのライブラリのほとんどを使う事ができます。

逆に言えば、これらのライブラリを使わなければ、人工知能に必要な高度な数値計算などは難しいかもしれません。

anacondaのインストール作業の前提

anacondaのインストール理由は以下が代表的なものです。
※冒頭でもお話した通り、ライブラリを活用したいというのが一番大きな理由だと思います。

  • Pythonを使用してシステム構築をしたい
  • 人工知能、機械学習などのライブラリを活用したい
  • Python用に便利な開発環境を整えておきたい

あまり細かいことを考えず、Python使うならとりあえずanacondaを入れとけ！という方も多いはずです。それでも個人的にはＯＫだと思いますが、anacondaにはどの様な役割、機能があるのかは明確にしておきましょうね。

リーベルリーベル

私もPythonを使うならとりあえずanaconda入れておくのが良いと思ってます。

関連記事
Pythonの使い方｜スムーズにプログラムを作っていく手順 | Liibercraft｜リーベルクラフト
https://liibercraft.com/archives/1735
この記事ではPythonの使い方について解説をしていきます。 Pythonは記述方法が簡単で、人工知能のライブラリが非常に豊富な言語です。データサイエンティストの方からも人気があり、ここ数年では特に注目度の高い言語でもあ …

anacondaをインストールしよう！

順番に実施していけば非常に簡単です。

インストーラのダウンロード

こちらからダウンロードしましょう。

■anacondaディストリビューションのインストールサイト

・https://www.anaconda.com/download/

お使いのアーキテクチャに合わせたものを選択すればＯＫです。32bitか64bitかは、Windowsであれば「マイコンピュータ」⇒「プロパティ」を表示してシステムの種類を見れば分かると思います。

これでインストーラファイルがダウンロードできるはずです。

インストール手順

では実際にインストールをしましょう。（今回インストールしたVerは5.2.0です）

１）インストーラファイルをダブルクリック

２）Welcome to Anaconda・・・の画面は「Next」

３）ライセンス条項の画面は、条項をよく確認

４）Install forの画面では、用途に合わせて「Just Me」or「All Users」を選択して「Next」

５）インストールのディレクトリを選択します。

６）オプションの選択

【重要】Not recommendedとなっていますが、オプションでは「Add Anaconda to the systemPATH environment variable」をチェックする事をおすすめします。ここでチェックを入れると、環境変数を自動で設定してくれます。後から手動で設定するのは結構大変です。特に環境変数の設定などをした事がないと結構手こずるかもしれません。。。

７）インストールが開始します（待ちましょう）

８）インストールが完了したら「Next」

９）「Visual Studio Code」のインストール有無を選択（分からなければSkipで良いと思います）

１０）全てのインストールが完了したら「Finish」

これでインストールは完了です！せっかくインストールをしたら、ついでにanacondaの基本機能だけ抑えておきましょう。

anacondaを動かしてみよう！

さて、anacondaのインストールが完了したら、さっそく動かしてみたくなるはずです。

ただ、anacondaの基本部分だけ触れておきます。

まずはanacondaのメニューの場所をおさえておきましょう。Windowsの場合、まずはスタートメニューを表示します。例えば64bitのanacondaをインストールした場合、Anaconda3(64-bit)と表示されていますので、それをクリックすればanacondaツールのメニューが開きます。（画面はWin7の場合。古いですか^^;）

Anaconda Promptを起動

インストールが完了すると「Anaconda Prompt」が使用できる様になります。

使い方は簡単で「Anaconda」メニューの中から「Anaconda Prompt」を選択すればＯＫです。

WindowsのコマンドプロンプトとそっくりなCUI画面です。CUIに慣れていない方はちょっと抵抗があるかもしれませんがanacondaのアップデートや、追加ライブラリのインストール時に使用しますので、基本操作だけは抑えておきましょう。

Anaconda Navigatorを起動

「Anaconda Navigator」という機能も使用できる様になります。これは名前通りNavigatorとしてのインターフフェースの役割があって、anacondaの各種開発ツールなどを起動する事ができます。

使い方は、メニューの中から「Anaconda3(64-bit) > Anaconda Navigator」を選択します。anacondaには様々なツールが存在するのですが、主要な開発ツールについて少し解説します。

ちなみにAnaconda Navigatorはよく使うのでデスクトップにショートカットを作っておいても良いと思いますよ。

また、Anaconda Navigatorを開いた時の画面は以下の用な感じです。色々な機能があるのが分かるかと思います。

さて、ここで主要なツールだけもう少しご紹介しておきます。

Jupyter Notebook

WEBブラウザを使用してPythonのプログラムを記述・実行できるツールです。当然実行結果も確認ができます。単純なCUIの画面ではないので、画像の描画なども可能です。ツールの見た目も綺麗なので、とっつきやすい印象があります。

JupyterLab

Jupyter Notebookは１つのブラウザ画面で1タブしか開く事ができなかたのですが、JupyterLabなら複数のタブを開いて起動する事が可能です。開発を効率化する事ができるツールです。現時点では進化途中なので、今後どの様に変化するかが期待。

Spyder

SpyderはPythonの教育用に作られたツールらしいですが、開発者から見れば、かなり強力な開発ツールです。単純に実行するだけではなく、ブレークしたり途中の変数の値を確認したり、デバッグ機能に優れています。Pythonで書かれたプログラムの単体テストの様な事をやりたければ、Spyderで実施するのがおすすめです。

これでanacondaはあなたのもの！

さて、実際にインストールをして簡単にツール紹介なども行いました。

anacondaをインストールする事で、Pythonで使用可能なライブラリ群のほとんどを活用できる様になりました。これらのライブラリを効果的に使えば、機械学習や人工知能の開発なども行える様になります。（実際は高度な数学知識が必要なものもたくさんですが。。。）

ライブラリを一つ一つ勉強しようとすると、かなりの時間がかかってしまうので、作りたいサービス、アプリなど、目標を明確にして、必要なライブラリを活用する様にしましょう。