機械学習/Pythonでデータ分析するはじめの一歩（Windows編） のバックアップ差分(No.2)

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  • 1 (2017-09-18 (月) 13:29:23)
  • 2 (2017-09-18 (月) 16:15:48)
  • 3 (2017-09-19 (火) 18:18:27)
  • 4 (2017-09-19 (火) 19:06:41)

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*はじめに [#g55e2e45]
-Windows 10
-Python 3.6.2
-Wheel 0.30.0
-NumPy 1.13.1
-SciPy 0.19.1
-scikit-learn 0.19.0
-Jupyter Notebook 1.0.0
-Matplotlib 2.0.2



*Python 3 64ビット版のインストール [#vd1d1ad7]
*インストール [#vd1d1ad7]

Pythonのオフィシャル・サイトからPython 3 64ビット版のインストーラーをダウンロードします。
**Python 3 64ビット版 [#td00681b]
まず、Pythonのオフィシャル・サイトからPython 3の64ビット版インストーラーをダウンロードします。
-[[Python.org:http://python.org/]]

「Downloads」の「Windows」をクリックし、''Windows x86 executable installer''をダウンロードします。
「Downloads」の「Windows」をクリックし、リストの中にある''Windows x86-64 executable installer''をダウンロードします。
#ref(./download_python.png,nolink,50%)

インストーラーを実行したら、''Add Python 3.6 to PATH''にチェックを入れて、''Install Now''をクリックします。
#ref(./install_python.png,nolink,50%)

**Wheel [#ubec5c76]
Pythonのライブラリーは、pipを使ってインストールします。

pipはコマンド・プロンプト上で実行しますが、インストールを行いますので、管理者として実行する必要があります。

そこで、Windowsメニューの''Windowsシステムツール''にある''コマンド プロンプト''を右クリックし、''管理者として実行''を選択します。
#ref(./command_prompt.png,nolink,50%)

標準のライブラリーをインストールすればいい場合は、次のようにしてインストールできます。
#geshi(sh){{
> pip install wheel
}}


**NumPy [#o70ff223]
次のサイトから、''numpy‑1.13.1+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl''をダウンロードします。
-http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

pipでダウンロードしたファイルを指定し、インストールします。
#geshi(sh){{
> pip install "C:\Users\tohgoroh\Downloads\numpy‑1.13.1+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl"
}}
ここで、tohgorohはユーザー名なので、自分のユーザー名に置き換えてください。


**SciPy [#e02b4dc2]
NumPyと同じように、''scipy‑0.19.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl''をダウンロードしてインストールします。
#geshi(sh){{
> pip install "C:\Users\tohgoroh\Downloads\scipy‑0.19.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl"
}}


**pandas [#c564d222]
Wheelと同じように、通常のライブラリーをインストールできます。
#geshi(sh){{
> pip install pandas
}}

**scikit-learn [#x357571c]
Wheelと同じように、通常のライブラリーをインストールできます。
#geshi(sh){{
> pip install scikit-learn
}}

**Jupyter Notebook [#kd28ee9b]
Wheelと同じように、通常のライブラリーをインストールできます。
#geshi(sh){{
> pip install jupyter
}}

**Matplotlib [#g5ae4f52]
Wheelと同じように、通常のライブラリーをインストールできます。
#geshi(sh){{
> pip install matplotlib
}}


*動作確認 [#rcdf53e5]
**Jupyter Notebook [#t9eab852]
まず、コマンド・プロンプトから、Jupyter Notebookを起動します。
#geshi(sh){{
> jupyter notebook
}}

すると、ローカルでWebサーバーが起動し、Webブラウザが自動的に起動します。
#ref(./jupyter_notebook.png,nolink,50%)

''New'' から ''Python 3'' を選択します。
#ref(./new_python3.png,nolink,50%)

すると、新しいノートブックが作成されます。
#ref(./new_notebook.png,nolink,50%)

**scikit-learn [#l46081c5]
標準で入っているirisデータをSVM (SVC)で学習してみます。

入力ボックスにPythonのプログラムを入力し、実行ボタンをクリックするか、Shiftキーを押しながらreturnキーを押して実行します。
#ref(./scikit_learn.png,nolink,50%)
#geshi(python){{
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
iris = datasets.load_iris()
clf.fit(iris.data, iris.target)
}}