トップページインストール,運用Windows の種々のソフトウエアのインストールPython 3.9,関連パッケージ,Python 開発環境のインストール(Windows 上)

Python 3.9,関連パッケージ,Python 開発環境のインストール(Windows 上)

Windows での Python 3.9 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.

【目次】

  1. Python 3.9 のインストール(Windows 上)
  2. Python に関しての情報取得
  3. pip と setuptools の更新,Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール,Python 開発環境,Python コンソール(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール
  4. 性能の確認

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

インストール動画

動画 URL: https://www.youtube.com/watch?v=2MlVmx-yLM8

Python 3.9 のインストール(Windows 上)

インストールする Python のバージョンの確認

TensorFlow のバージョンの確認

次のページにより確認.

TensorFlow のタグのページ: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tags で確認.

TensorFlow が対応する Python のバージョンの確認

2022年3月時点では次の通りである.

PyTorch が対応する Python のバージョンの確認

2022年3月時点では次の通りである.

その根拠: https://pytorch.org/ に表示される https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html, https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html で確認

古いバージョンの Python のアンインストール

すでに,Python がインストール済みのとき.

ここで示すインストール手順とは異なる設定ですでに Python をインストールしていた場合は,それをそのまま使うよりも, アンインストールしておいたほうがトラブルが少ない可能性がある.

  1. Python をインストール済みであるかを確認.
  2. インストール済みのときは,Pythonをすべてアンインストールしてから,ここから先の操作を開始した方がトラブルが少ない.
  3. Python 関係のファイルの削除

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    この操作は,必ずPython をすべてアンインストールした後に行うこと.

    rmdir /s /q %APPDATA%\Python
    rmdir /s /q "C:\Program Files\Python3*"
    

Python 3.9 のインストール

インストールの要点

インストール手順

Windows での Python 3.9 のインストール(あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている)

  1. TensorFlow のインストール予定がある場合には, 次のページで,必要な Python のバージョンを確認

    URL: https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#files

  2. Python の URL を開く

    URL: https://www.python.org

  3. Windows 版の Python 3.9 をダウンロード

    ページの上の方にある「Downloads」の下の「Windows」をクリック

    [image]
  4. Stable Releases」から,Python のバージョンを選ぶ

    ここでは,Python 3.9.x (x は数字)を探して,選ぶ.

    [image]

    以下,Python 3.9.9 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ほぼ同じである.

    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. 2022/2 時点では,TensorFlow バージョン 2.8 が動くのは,Python 3.10 または Python 3.9 または Python 3.8 または Python 3.7 (https://pypi.org/project/tensorflow/2.8/#files)

  5. 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、「Windows installer (64-bit)」を選ぶ

    [image]
  6. ダウンロードが始まる

    [image]
  7. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック, 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ.

    [image]
  8. 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.

    [image]

    ※ 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)」がチェックできないようになっている場合がある.そのときは,チェックせずに進む.

    [image]
    そのときは,そのまま続行して問題ない.
  9. Add Python 3.9 to PATH」をチェック.

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  10. Customize Installation」をクリック.

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

    [image]
  12. Install for all users」を選ぶ.

    Install for all users」を選ぶ理由.

    ユーザ名が日本語のときのトラブルを防ぐため.

    [image]
  13. そして,Python のインストールディレクトリは,「C:\Program Files\Python39」のように自動設定されることを確認.

    [image]
  14. Install」をクリック

    [image]
  15. インストールが始まる
  16. 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

    表示されない場合は問題ない.そのまま続行.

    [image]
  17. インストールが終了したら,「Close」をクリック

    [image]
  18. インストールのあと,Windows のスタートメニューに「Python 3.9」が増えていることを確認.
  19. システムの環境変数 Path の確認のため,新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行.

    pypipパスが通っていることの確認である.

    where py
    where pip
    

    where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され, where pip では「C:\Program Files\Python39\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認. (「39」のところは使用する Python のバージョンに読み替えること).

    [image]

    表示されないときは, システムの環境変数Pathに,C:\Program Files\Python39C:\Program Files\Python39\Scripts が追加済みであることを確認(「39」のところは使用する Python のバージョンに読み替えること).無ければ追加し,再度コマンドプロンプトを開いて,再度「where py」,「where pip」を実行して確認.

    それでもうまく行かない場合は,いろいろ原因が考えられる.対処としては,Python のアンインストールを行う.過去,アンインストールがうまく行かなかった可能性を疑う(Python の Scripts の中のファイルで,アンインストール操作により削除されるべきファイルが残っている可能性があるなど)

  20. pip と setuptools の更新

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプト管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]

Python に関しての情報取得

Python にトラブルがあった時に役に立つように,情報取得の手順をまとめている.

  1. Windowsのシステム環境変数Path

    インストール時に,「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る.

    [image]
  2. python のバージョンの確認
    python --version 
    

    [image]
  3. 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「1928」が表示されている

    [image]
  4. 次のPythonプログラムを実行し,バージョン番号を確認

    下の実行例では、バージョン番号として「14.2」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    [image]
  5. exit() で終了

    [image]
  6. 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]

pip と setuptools の更新,Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール,Python 開発環境,Python コンソール(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール

pip と setuptools の更新

  1. pip と setuptools の更新

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプト管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]
  2. 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]

Python パッケージ(numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)のインストール(Windows 上)

  1. コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプト管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scikit-learn-intelex
    

    [image]
  2. numpy の動作確認
    python
    import numpy as np
    print(np.sin(0))
    exit()
    

    [image]

Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール

Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストールを行う.

Python, pip, Python 開発環境の起動コマンドのまとめ.

Windows では,python, pip, Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder は,次のコマンドで起動できる.

Windows で複数の Python をインストールしているときは,環境変数 Path で先頭の Python が使用される.

WindowsPython ランチャーでバージョン指定

Ubuntu では,python, pip, Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder は,次のコマンドで起動できる.

Windows, Ubuntu での Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール: 別ページで説明している.

Python プログラムを動かすために, Python のコマンド (python あるいは python3 を使う. あるいは, Python の開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である.

  1. pip と setuptools の更新Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール(Windows 上)

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプト管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

    [image]

    Python の隔離された環境を使用したいときは,次のような手順で, venv を用いて,Python の隔離された環境を作る.

    コマンドプロンプト管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Python の使用は「C:\venv\py39\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.

    py -3.9 -m pip install -U pip setuptools
    py -3.9 -m venv --system-site-packages C:\venv\py39
    C:\venv\py39\Scripts\activate.bat
    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    
  2. Jupyter Qt Console の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行. Jupyter Qt Console が開けば OK.

    jupyter qtconsole
    

  3. 確認のため,Jupyter Qt Console で,次の Python プログラムを実行してみる.
    import numpy as np
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  4. nteract の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行. ntetact が開けば OK.

    jupyter nteract
    

  5. 確認のため,nteract で,次の Python プログラムを実行してみる.

    そのために「Start a new notebook」の下の「Python」をクリック,次のプログラムを入れ実行.

    import numpy as np
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  6. Juypter Notebook で,保存のときに,.py ファイルと .ipyrb ファイルが保存されるように設定.(この設定を行わないときは .ipyrb ファイルのみが保存される)
    1. 次のコマンドで,設定ファイルを生成

      jupyter notebook --generate-config
      
    2. jupyter/jupyter_notebook_config.py を編集し,末尾に,次を追加

      c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"

    3. jupyter notebook を起動し,Edit, Edit Notbook Manager を選ぶ.次のように設定する.

      "jupytext": {"formats": "ipynb,py"}

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管理者として実行する.

    [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 scikit-learn scikit-learn-intelex
    

    [image]
  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

    [image]