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Python 3.8 のインストール(Windows上)

Windows での Python 3.8 のインストール,インストール後の設定,Python の各種パッケージのインストール,性能確認の手順をスクリーンショット等で説明する.

TensorFlow を使う予定がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2020/5 時点では,Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8

【このページの目次】

  1. Windows 用の Python のダウンロードとインストール
  2. Python のインストール後の確認
  3. Python のインストール後の設定
  4. 性能の確認

参考 Web ページ: https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html


Windows 用の Python のダウンロードとインストール

  1. Python の Web ページを開く

    http://www.python.org/を開く

  2. ダウンロード用ページへジャンプ

    ページの上の方にある「Downloads」をクリック

  3. Python のバージョンを選ぶ

    TensorFlow を使う予定がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2020/5 時点では,Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8

    以下,Python 3.8.2 を選んだとして説明を続ける.他のバージョンでも以下の手順はだいたい同じである.

  4. 画面が切り替わる.ファイルの種類を選ぶ.

    Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので、「x86_64-executable-installer」を選ぶ

  5. ダウンロードが始まる

  6. いまダウンロードしたファイルを実行する

    [image]
  7. Pythonランチャーをインストールするために,「Install launcher for all users (recommended)」をチェック.

    そして, 「Add Python 3.8 to PATH」をチェック. そして, 「Customize Installation」をクリック

    ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは, 「Install launcher for all users (recommended)」をチェックしない.

  8. オプションの機能は,既定(デフォルト)のままでよい. 「Next」をクリック

  9. Install for all users」を選んでおいたほうが,複数人で使えて便利. 「Install」をクリック

  10. インストールが始まる

  11. Disable path length limit」が表示される場合がある.クリックして、パス長の制限を解除する

    [image]
  12. インストールの終了

    Close」をクリック


Python のインストール後の確認

  1. Windowsのユーザ環境変数PATHの 先頭部分を確認

    さきほど、「Add Python ... to PATH」をチェックしたので、 Python についての設定が自動で行われたことを確認する

  2. Windows で,コマンドプロンプトを実行
  3. pypipパスが通っていることの確認

    次のコマンドを実行

    where py
    where pip
    

    ※ 表示は下図と違うことがありえる.エラーメッセージが出ないことを確認.

    [image]
  4. python のバージョンの確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    python --version 
    

    [image]
  5. Python のビルドに用いられたコンパイラのバージョン番号の確認
    python
    

    下の実行例では、バージョン番号として「1924」が表示されている

    [image]
  6. 引き続き,次のPythonプログラムを実行し,バージョン番号を確認する

    下の実行例では、バージョン番号として「14.1」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    [image]
  7. exit() で終了

    [image]
  8. pip の動作確認

    Python のパッケージも同時にインストールされることが分かる.

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

    [image]

Python のインストール後の設定

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. pip更新

    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]
  3. setuptools の更新
    python -m pip install -U setuptools
    

    [image]
  4. 再度、pip の動作確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

    [image]

性能の確認

行列の積, 主成分分析, SVD, k-Means クラスタリングを実行し,性能を確認する.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. まず,前準備として,次のコマンドを実行
    python -m pip install -U numpy
    python -m pip install -U scikit-learn
    

  3. 性能の確認のため,次の Python プログラムを実行
    import time
    import numpy
    import numpy.linalg
    import sklearn.decomposition
    import sklearn.cluster
    X = numpy.random.rand(2000, 2000)
    Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
    # 行列の積
    a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(time.time() - a)
    # 主成分分析
    pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components = 2)
    a = time.time(); pca.fit(X); X_pca = pca.transform(X); print(time.time() - a)
    # SVD
    a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(time.time() - a)
    # k-means
    a = time.time(); 
    kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10).fit(X)
    labels = kmeans_model.labels_
    print(time.time() - a)
    

    実行結果の例


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