最強の言語を、最高の開発環境で。
Anaconda をインストールして Python を始めましょう！
Anaconda
Anaconda は Python 本体に加えて、数値計算・機械学習・データサイエンスに必要な機能（モジュール、統合開発環境、グラフツール）をまとめたパッケージです：
Jupyter Notebook (Web ベース実行環境)
JupyterLab (Web ベース実行環境)
Spyder (統合開発環境)
Qtconsole (統合開発環境)
Numpy (科学計算ライブラリ)
SciPy (科学計算ライブラリ)
Sympy (代数計算ライブラリ)
Matplotlib (グラフ描画ライブラリ)
Pandas (データ解析ライブラリ)
ユーザーは Anaconda を一度インストールするだけで環境構築を完了させて、直ちに Python の学習や開発を始めることができます。
Anaconda のダウンロード
Anaconda のインストーラーは以下のリンク先でダウンロードできます。
https://www.anaconda.com/download/
ダウンロード画面の右下に Windows マークとダウンロードの文字が並んだアイコンがあります。Windows を お使いの方はそれをクリックするだけです。そのアイコンのすぐ下の "Get Additional Installers" を押すと、Mac や Linux 用のインストーラーを選択できます。
Anaconda のインストール
ダウンロードしたインストーラーを実行します。最初に現れる画面で [Next] を押すと、ライセンス画面が現れるので [I Agree] をクリックします。そのあと何度か選択を促されますが、何もいじらずにデフォルトのまま進めてインストールしてください。
Anaconda Navigator の起動
インストールを終えたら Anaconda Navigator を起動します。Anaconda Navigator では Anaconda の各種開発環境の起動やバージョンアップなどを管理できます。当サイトの記事では Jupyter Notebook 環境を前提に Python を解説します。初心者にも扱いやすい実行環境なので、初めて Python を学ぶ人は Jupyter Notebook のご使用をおすすめします。
不要なパッケージの削除
Anaconda は膨大な数のパッケージを一括してインストールするので、非常に大きな容量をとります。容量を少しでも節約するために不要なライブラリは削除したほうがいいかもしれません。たとえば主に Jupyter Notebook という統合開発環境を活用している人にとっては、Qtconsole や Spyder は要らないので削除したいと考えるかもしれません。そのような場合は Anaconda Prompt を起動して conda コマンドを使います。
たとえば、spyder をアンインストールする場合は次のような手順を踏みます。
> conda list
と入力すると、インストールされているパッケージの一覧が表示されます。
その中に spyder も含まれていることを確認して
> conda uninstall spyder
と入力します。すると
Solving environment
と表示されて、しばらく待たされたあと、
##Package Plan environment location: C:\Users\Anaconda3 removed specs: -spyder The following packages will be downloaded:
というような内容が表示されたあとに
Proceed ([y]/n)?
と訊かれるので、y と入力します（"yes" という意味です）。spyder のように大きなサイズのファイルを消す場合は、ここからまた少し時間がかかりますが、
done
という表示が出たらアンインストール完了です。他にも不要なパッケージがあれば同じ要領で消してください。
パッケージのバージョン変更
一般にオープンソースのパッケージ（ライブラリ）は頻繁にバージョンが更新されます。そのため、あるパッケージについて最新バージョンにアップデートしたいと考えるかもしれません。またその逆に、新しいバージョンのパッケージで不具合があったので古いバージョンにダウングレードしたいと思うこともあるでしょう。そのような時には Anaconda Prompt を起動してパッケージを再インストールします。
conda search は現在使用できるバージョンを検索して一覧を表示します。たとえば、Scipy のバージョン一覧を取得するためには次のコマンドを入力します。
> conda search scipy
すると、次のようなリストが表示されるはずです。
Loading channels: done # Name Version Build scipy 0.11.0 np16py26_1 scipy 0.11.0 np16py27_1 scipy 0.11.0 np17py26_1 scipy 0.11.0 np17py27_1 scipy 0.12.0b1 np17py27_0
この中から、インストールしたいバージョンを探します。たとえば、scipy 1.1.0 をインストールする場合は、次のコマンドを入力します。
> conda install scipy=1.1.0
しばらく待つと、現在のバージョンからアップグレードになるかダウングレードになるかを表示して、本当にインストールするかどうか訊かれるので、良ければ [y] キーを押してバージョンの変更を完了します。
conda update を使用すると、現時点での最新バージョンにアップデートすることができます。たとえば、SymPy の最新版が欲しい場合は
> conda update sympy
と入力します。
Anacondaとは？
Anaconda はデータサイエンスや科学技術計算のためのオープンソースのディストリビューションであり、Python や R などのプログラミング言語やツールの豊富なエコシステムを提供します。以下にAnacondaに関する詳細を説明します。
1. パッケージ管理と環境管理：Anaconda は、パッケージ管理と環境管理の機能を提供します。パッケージ管理では、PythonやRの科学技術計算に関連する多くのパッケージを簡単にインストール、アップグレード、削除できます。環境管理では独立した Python や R の実行環境を作成し、異なるプロジェクトごとに依存関係やバージョンの競合を回避できます。
2. Conda：Anaconda の中心的なパッケージ管理システムは Conda と呼ばれます。Conda はパッケージのインストール、アップグレード、アンインストールを行うだけでなく、依存関係の解決や仮想環境の作成も行えます。Conda はクロスプラットフォームで動作し、Linux、Windows、MacOS などのさまざまな環境で利用できます。
3. Jupyter Notebook：Anaconda には Jupyter Notebook も含まれており、対話型のコード実行やドキュメンテーションを容易にするための環境を提供します。Jupyter Notebook はコード、グラフ、テキスト、画像などを組み合わせたドキュメントを作成し、実行結果を即座に確認できます。Jupyter Notebook はデータの可視化や機械学習の実験などに広く使用されています。
4. パッケージ：Anacondaには、データサイエンスや科学技術計算に関連する多くの人気のあるパッケージが含まれています。NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など、さまざまな用途に特化したパッケージを簡単に利用できます。
5. コミュニティとサポート：Anaconda は大規模なユーザーコミュニティを持ち、ユーザー間での情報共有や相互サポートが活発に行われています。また、Anaconda 公式ウェブサイトやドキュメンテーションも充実しており、初心者から上級者まで幅広いレベルのユーザーが利用できるようになっています。
Anacondaはデータサイエンスや科学技術計算の分野で非常に人気があり、その豊富なパッケージと環境管理の機能により、効率的かつ簡単な開発環境を提供します。