python の環境構築の話です。『python データサイエンスハンドブック』を読む準備として、conda を利用した環境を用意しました。この本は英語ならオンライン版がある。
参考サイト
最初は miniconda のインストール。こちらからダウンロードしました。自分のホームディレクトリ直下に移して、下記のコマンドを通常ユーザーで打ちました。
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shいくつか質問に答えると、ホームディレクトリーに miniconda3 というフォルダーが作られました。
続いてパッケージのインストールです。端末は一旦閉じて開き直します。そうするとプロンプトが変わって、base が先頭に付きます。まずは numpy などをインストール。
conda install numpy
こんな感じで、pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn をインストールします。本には、ipython-notebook をインストールするように書いてあるのですが、これは見つかりません。たぶん jupyter で良いのではないかと思います。
conda install jupyter
これらのパッケージは miniconda3/pkgs フォルダーに書き込まれます。
続けて、環境？を作成します。 “ml” という名称の環境を作ります。
conda create -n 'ml' python=3.7
miniconda3/envs/ml フォルダが作成されて色々と書き込まれます。環境をアクティベイトします。
source activate 'ml'
プロンプトの先頭が base から ml に変化します。ここで jupyter notebook を起動しようとしたら見つからなかった。そこで “ml” 環境でも jupyter をインストールしたら notebook が起動できた。このへんはどうなっているのか？
jupyter notebook
ブラウザが起動して、こんな感じの画面が表示される。
上記の画面で作業用のフォルダーを作成可能である（new をクリックする）。適当な名前のフォルダーができるが、そのフォルダーにチェックを入れると、上部にrename タブが現れるので，名称の変更もできる。フォルダーにチェックを入れて，右上方の new タブから python3 を選択すると下図のような新しいタブが表示される。
