2019.11.25スポンサーリンクPythonをバージョンアップして利用すると、ライブラリが対応していない場合があります。機械学習に用いるライブラリのTensorFlowは、Python3.7では対応しておらずPython3.6系でないと動かないといったようなことがあります。(状況はそのうち解消されると思いますが)現時点で、私の利用してるMacでのAnacondaの環境はPython3.7.4ですので、このような状態に直面します。これを回避するために、condaコマンドを使って仮想環境を作り、その環境内でPython3.6をインストールして利用するという方法をとります。ここではそのcondaを使った仮想環境の構築の方法をみていきましょう。activateが使えない?仮想環境を無効化する仮想環境を削除する最後にスポンサーリンクAnacondaで仮想環境を作る方法Anacondaをインストールしている環境ではcondaコマンドが使えます。このcondaコマンドを使って仮想環境を作るには次のコマンドをターミナルに入力して実行します。[環境名][環境名]は英数字で作業環境のわかりやすい任意の文字列を入れましょう。ここではテスト環境なのでtestenvとして話を進めていきます。すると、次のコマンドを実行します。testenv作業自体はこれでtestenvという仮想環境は構築されます。仮想環境自体はこれでできるのですが、最初の示したようにPythonの違うバージョンで仮想環境を構築しないといけない場合があります。その時は、次のようにインストールするパッケージも合わせてコマンド入力します。[パッケージ名など]複数のパッケージを合わせてインストールする場合は、スペースを空けて続けて記述します。ここではpython3.6とanacondaの仮想環境を作るとしましょう。その時は次のようにバージョンを指定してコマンド入力します。anacondaこれを実行すると、仮想環境でPython3.6とanacondaが利用できるようになります。スポンサーリンク仮想環境を確認する仮想環境が出来ているか、次のコマンドで確認します。-eそうすると、ターミナルに次のような感じで表示されます。/Users/[HOME名]/opt/anaconda3/envs/testenvbaseが元々の環境で、その下に自分の構築した仮想環境名が表示されています。印がついていますが、これが現在利用している環境を示しています。スポンサーリンク構築した仮想環境を有効化して利用する構築した仮想環境を利用するには、アクティベートする必要があります。次のコマンドでアクティベートします。[環境名]ここでの例では、次のようになります。testenvすると、ターミナルのプロンプトの表示の先頭に(環境名)が表示されるようになります。通常はこのようなプロンプト表示です。user@usermac:~$1user@usermac:~$仮想環境をアクティベートすると次のようになります。(testenv)user@usermac:~$1(testenv)user@usermac:~$これで、現在使っている仮想環境がどれを利用しているのが理解できます。ライブラリやパッケージを必要に応じて追加したい場合は、ここでpipやcondaのinstallコマンドを使ってインストールします。activateがエラーになる場合があります。その時は、次のコマンドを実行します。zshターミナルを閉じて再起動すると、activateが使えるようになります。スポンサーリンク仮想環境を無効化する利用している仮想環境をオフにするには、次のコマンドで無効化します。deactivateこれで、仮想環境が非activate化されるので、ターミナルのプロンプト表示の先頭から(環境名)が消えて通常の表示になります。スポンサーリンク仮想環境を削除する不要になった仮想環境は次のコマンドで削除できます。--allここの例では、次のようになります。--allこれで、構築した環境が削除されます。infoコマンドで確認すると無くなっているのが確認できます。スポンサーリンク最後にここではcondaを使った仮想環境の構築の方法を扱いました。condaを利用すればバージョン違いのpythonやライブラリの対応に合わせた作業環境を構築することができます。Pythonでの仮想環境構築は他にもvenvというものが現在のPython自体に入っています。venvの基本的な使い方は以下にまとめています。【Python】venvで仮想環境をMacに作るPythonで作業するには異なるバージョンのパッケージを使う場面も出てきますが、そのままではできません。そこでで隔離された仮想環境を作ることになります。【Python】Matplotlibの基本的なグラフ描画の使い方の速習Matplotlibは、Pythonと科学計算用ライブラリであるNumPyを使ったデータでグラフを描画するライブラリです。ここではMatplotlibの基本的な使い方を一気に学んでいきます。ここでは基本的なグラフの描画をしてみます。【Python】YAMLファイルの読み込み書き込みPythonで扱う構造化されたテキストファイルについて、ここではYAMLファイルを扱います。YAMLはJSONよりも多くのデータ型を利用でき、辞書型でもありますがブロック形式で読みやすいです。YAMLの読み込み書き込みもやってみましょう。setMouseCallback()Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って、マウスの操作で画像を描画する方法をみていきます。マウスイベントにはEVENT_LBUTTONDOWN、EVENT_MOUSEMOVE、EVENT_LBUTTONUPなどがあります。【Python】configparserの使い方と設定ファイルPythonでは標準モジュールのconfigparserを使って設定ファイルの形式である.iniファイルを処理することができます。サーバーやアプリケーションなどで長期に渡って使い続ける設定は別に設定して保存しておく必要があります。【Python】BeautifulSoupライブラリを使ってWebスクレイピング入門Pythonを使ったWebスクレイピングの簡単なコードを使って、実際にデータの抽出をやってみました。BeautifulSoupライブラリ、requestsライブラリの基本的な使い方を学びます。Webスクレイピングの流れを掴みましょう。【Python】XMLファイルの読み込み書き込みPythonでCSVファイル以外にも構造化されたテキストファイルがあります。その1つがXMLフォーマットです。ここではXMLの書き込み、読み込みを行います。最近はJSON形式が多いですが、XMLテータのやり取りの場面はいまだに多いです。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。