Python Anacondaチュートリアル：知っておくべきことすべて

詳細なPythonAnacondaガイドへようこそ。 この記事では、Anacondaとは何か、なぜ使用する必要があるのか​​、システムにインストールする方法、および使用を開始する方法について説明します。 Anacondaは、その人気と機能により、すべてのデータサイエンスの専門家にとってなくてはならないものです。 この素晴らしいパッケージマネージャーについては、次のPython Anacondaチュートリアルで詳しく学ぶことができるので、始めましょう。

アナコンダとは何ですか？

Anacondaは、PythonおよびRのオープンソースパッケージマネージャーです。これは、PythonおよびRの実装を実行するためのデータサイエンスの専門家の間で最も人気のあるプラットフォームです。 データサイエンスには300以上のライブラリがあるため、この分野の専門家にとっては、堅牢な配布システムを用意する必要があります。

Anacondaは、パッケージの展開と管理を簡素化します。 その上、人工知能と機械学習アルゴリズムによるデータ収集に役立つツールがたくさんあります。

Anacondaを使用すると、Conda環境を簡単にセットアップ、管理、および共有できます。 さらに、Anacondaを使用している場合は、数回クリックするだけで必要なプロジェクトをデプロイできます。

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なぜAnacondaを使用するのですか？

Anacondaを使用することには多くの利点があり、その中で最も顕著なものは次のとおりです。

• Anacondaは無料でオープンソースです。 これは、お金をかけずに使用できることを意味します。
• データサイエンス分野では、アナコンダは業界の定番です。 オープンソースでもあり、広く普及しています。 データサイエンスの専門家になりたい場合は、PythonでAnacondaを使用する方法を知っている必要があります。これは、すべての採用担当者がこのスキルを持っていることを期待しているためです。 データサイエンスの必需品です。
• 1500を超えるPythonおよびRデータサイエンスパッケージが含まれているため、他のユーザーとのコラボレーション中に互換性の問題に直面することはありません。 たとえば、同僚がAとBというパッケージを必要とするプロジェクトを送信したが、パッケージAしか持っていないとします。パッケージBがないと、プロジェクトを実行できません。 Anacondaは、このようなエラーの可能性を軽減します。 互換性の問題を心配することなく、プロジェクトで簡単に共同作業を行うことができます。
• プロジェクトの展開を簡素化するシームレスな環境を提供します。 残りを管理しながら、数回のクリックとコマンドで任意のプロジェクトをデプロイできます。
• Anacondaには、データサイエンティストと機械学習の専門家の活発なコミュニティがあり、定期的に使用しています。 問題が発生した場合、コミュニティはすでに同じように回答している可能性があります。 一方、コミュニティの人々にそこで直面している問題について尋ねることもできます。これは、新しい学習者を支援する準備ができている非常に役立つコミュニティです。
• Anacondaを使用すると、TensorFlow、Scikit-Learn、Theanoなどの一般的なツールとうまく連携するため、機械学習モデルと深層学習モデルを簡単に作成してトレーニングできます。
• Anacondaを使用しながら、Bokeh、Holoviews、Matplotlib、およびDatashaderを使用して視覚化を作成できます。
• Anacondaは、Dask、Pandas、NumPy、Numbaを含むすべての主要なPythonライブラリと連携し、データを迅速かつスケーラブルに分析できるようにします。

Anacondaをインストールする方法は？

インストールについて話さないと、PythonAnacondaガイドは不完全になります。 システム用のAnacondaは、Anacondaの公式Webサイトからダウンロードできます。

Python Anacondaチュートリアルを書いている時点で、AnacondaはPython3.8の個別プランを提供しています。 Anacondaは64ビットと32ビットの両方のマシンで利用できるため、デバイスの互換性に一致するバージョンをダウンロードする必要があります。

ダウンロードが完了したら、download.exeセットアップを開き、[次へ]ボタンをクリックします。 インストーラーはあなたに契約書を読むように頼むでしょう、そしてあなたは続行するために「同意する」をクリックしなければなりません。

次のウィンドウで、インストーラーは、すべてのユーザー用にソフトウェアをダウンロードするか、自分だけのためにソフトウェアをダウンロードするかを尋ねてきます。 すべてのユーザーにAnacondaをインストールする場合は、管理者権限が必要になるため、作業が複雑になる可能性があることに注意してください。

次のセクションでは、インストーラーがソフトウェアの宛先を尋ねてきます。 ここでは、アナコンダを設置する場所を選択できます。

これで、インストーラーを使用して、AnacondaをマシンのPATH環境変数に追加し、プライマリシステムPython3.8として登録できるようになりました。 PATHに追加することで、別のインストーラーの前に確実に検出されます。 これで、[インストール]ボタンをクリックして、インストールプロセスを開始できます。

インストーラーがAnacondaとその関連ファイルの抽出を完了したら、[次へ]ボタンをクリックする必要があります。その後、インストーラーはPyCharmについて通知します。

そのウィンドウの後、インストールプロセスは完了しました。 [完了]ボタンをクリックしてタスクを終了するか、インストーラーの最後のウィンドウからAnacondaCloudの詳細を確認できます。

インストール後の手順

インストールが完了したら、システムでAnacondaを検索できます。これにより、次のファイルが表示されます。

• アナコンダプロンプト
• JupyterNotebook
• AnacondaPowershellプロンプト
• Spyder IDE
• アナコンダナビゲーター

ここで、コマンドプロンプトに移動し、「Jupyternotebook」と入力してJupyterダッシュボードを開きます。

メニューの右上には、新しいノートブックを作成するためのオプションがあります。 新しいノートブックでは、一度に1つまたは複数のステートメントを実行して、作業を開始できます。

PythonでAnacondaを使用する方法

Python Anacondaチュートリアルですべての基本について説明したので、このパッケージマネージャーの使用を開始するために使用できるいくつかの基本的なコマンドについて説明しましょう。

すべての環境の一覧表示

Anacondaの使用を開始するには、マシンに存在するConda環境の数を確認する必要があります。

condaenvリスト

マシンで利用可能なすべてのConda環境が一覧表示されます。

新しい環境の作成

必要なディレクトリに移動して次のコマンドを使用すると、新しいConda環境を作成できます。

conda create -n <your_environment_name>

<your_environment_name>を環境の名前に置き換えることができます。 このコマンドを入力した後、condaは、yで応答する必要がある先に進むかどうかを尋ねます。

続行（[y]）/ n）？

一方、特定のバージョンのPythonを使用して環境を作成する場合は、次のコマンドを使用する必要があります。

conda create -n <your_environment_name> python = 3.6

同様に、特定のパッケージを使用して環境を作成する場合は、次のコマンドを使用できます。

conda create -n <your_environment_name> pack_name

ここで、pack_nameを使用するパッケージの名前に置き換えることができます。

.ymlファイルがある場合は、次のコマンドを使用して、そのファイルに基づいて新しいConda環境を作成できます。

conda env create -n <your_environment_name> -f <file_name> .yml

また、この記事の後半で、既存のConda環境を.ymlファイルにエクスポートする方法についても説明しました。

環境の活性化

次のコマンドを使用して、Conda環境をアクティブ化できます。

conda activate <environment_name>

同じ環境で作業を開始する前に、環境をアクティブ化する必要があります。 また、<environment_name>という用語を、アクティブ化する環境名に置き換えます。 一方、環境を非アクティブ化する場合は、次のコマンドを使用します。

condaは非アクティブ化します

環境へのパッケージのインストール

これでアクティブ化された環境ができたので、次のコマンドを使用してパッケージをインストールできます。

conda install <pack_name>

このコマンドを使用しているときに、<pack_name>という用語を、Conda環境にインストールするパッケージの名前に置き換えます。

環境内のパッケージの更新

特定のConda環境に存在するパッケージを更新する場合は、次のコマンドを使用する必要があります。

コンダアップデート

上記のコマンドは、環境に存在するすべてのパッケージを更新します。 ただし、パッケージを特定のバージョンに更新する場合は、次のコマンドを使用する必要があります。

conda install <package_name> = <version>

環境構成のエクスポート

プロジェクトを他の誰か（同僚、友人など）と共有したいとします。 Githubでディレクトリを共有することはできますが、多くのPythonパッケージが含まれるため、転送プロセスが非常に困難になります。 その代わりに、環境構成.ymlファイルを作成して、その人と共有することができます。 これで、.ymlファイルを使用してあなたのような環境を作成できます。

環境を.ymlファイルにエクスポートするには、最初に環境をアクティブ化して、次のコマンドを実行する必要があります。

conda env export> <file_name> .yml

環境を共有したい人は、以前に共有した「新しい環境の作成」コマンドを使用して、エクスポートされたファイルを使用するだけです。

環境からのパッケージの削除

特定のConda環境からパッケージをアンインストールする場合は、次のコマンドを使用します。

conda remove -n <env_name> <package_name>

一方、アクティブ化された環境からパッケージをアンインストールする場合は、次のコマンドを使用する必要があります。

conda remove <package_name>

環境の削除

場合によっては、新しい環境を追加する必要はなく、削除する必要があります。 このような場合、Conda環境を削除する方法を知っている必要があります。これは、次のコマンドを使用して行うことができます。

conda env remove –name <env_name>

上記のコマンドは、Conda環境をすぐに削除します。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

最終的な考え

これで、PythonAnacondaの詳細ガイドが完成しました。 Anacondaの使用を開始するのは非常に簡単です。 ただし、このツールの使用を開始するときは、Pythonとプログラミングの基本に精通している必要があります。

データサイエンスについて詳しく知りたい場合は、以下の資料を参照してください。

• データサイエンティストがPythonNotebookでScRapyを簡単に使用するにはどうすればよいですか
• データサイエンスにPythonを使用する7つの利点
• Pythonを使用したデータ分析[知っておくべきことすべて]

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