python 機械学習 環境構築まとめ
- python (プログラミング言語)
- pydev (eclipseのpython環境構築プラグイン)
- numpy (数学関数ライブラリ)
- scipy (数値解析ライブラリ)
- matplotlib (グラフ描画ライブラリ)
- cvxopt (最適化計算ライブラリ)
の導入を順に説明していきます。
過去に同系統の記事を書いています。
基本的にはこの記事のみで完結致しますが、
箇所によっては過去記事の方が詳しい場合があります。
わからなくなった場合は過去記事も参照してみて下さい。
<過去記事>
Python インストール
Pydev インストール
matplotlibを使ってグラフを簡単表示 (含Numpy導入)
pythonの導入
Python Japan User's Grouphttp://www.python.jp
ここからPythonをダウンロードしてインストールすれば完了です。
自分の環境に合ったインストーラをダウンロードしましょう。
特に、64bit PC用と32bit PC用が分かれているので注意して下さい。
インストール方法
1.任意のディレクトリにダウンロード
2.ダウンロードしたファイルを実行。
3.Next> を押していき、インストール完了。
今後のために、PATHを通しておきましょう。
デフォルトでは、
「C:\python27」に「python.exe」がありますので、
「C:\python27」のPATHを通してください。
(環境変数設定の詳しい説明は省略致します。外部サイトを参照してください。)
pydevの導入
Pydevとは、統合開発環境Eclipseでpythonを動作させるためのプラグインです。こちらの導入は任意ですが、開発効率やデバッグ効率が向上するため、
Eclipse上のpydevを使った開発を推奨しておきます。
私は日本語化を行ったeclipseを使っていますので、英語版の方は適宜読み直してください。
PyDevのインストール方法
1.Eclipseを起動する。
2.ヘルプ → 新規ソフトウェアのインストール
3.「追加」を押す。
4.名前:PyDev ロケーション:http://pydev.org/updates を入力
5.PyDevにチェックを入れる。
6.「次へ」
以降は流れでソフトウェアをインストールできるでしょう。
PyDevの設定方法
1.ウィンドウ → 設定
2.PyDev → インタープリター-Python
3.Python インタープリター画面内右上、「新規」
4.インタープリター名:Python2.7 (任意の名前)
インタープリター実行可能ファイル:C:\Python27\python.exe (PythonがインストールされているPath)
5.「OK」
以上で完了です。
PyDev プロジェクト 作成
1.ファイル → 新規 → プロジェクト
2.PyDev → Pydev Project 「次へ」
3.プロジェクト名:Test (任意の名前)
インタプリター:Python2.7 ※上で指定したインタープリター名。
4.「完了」
あとは通常のプロジェクトと変わりません。
左に作成したプロジェクトが現れるので、srcを右クリックして、新規からPyDev モジュールの作成。
プログラムを入力後、実行からプログラムを実行すれば動きます。
念のためサンプルプログラムを掲載しておきますので、実行確認に使用して下さい。
サンプルプログラム
print "Hello World!!"
numpy + scipy + matplotlib + cvxoptの導入
各公式ホームページより、自分の環境に合ったインストーラをダウンロードし、インストールをすれば環境構築終了です。
ここでは、公式ではないのですが、
有志がまとめた各ライブラリのインストーラ一覧サイトを紹介します。
つきましては、以下のサイトでダウンロードしたインストーラの使用で
何か問題があった場合は自己責任となることを
予めご了承ください。
Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
インストール方法
各ライブラリ、
- インストーラを任意のディレクトリにダウンロード。
- 実行する。
以上で簡単にインストールを行えます。
noseについて
noseというプラグインがないために、以下のようなエラーが出る場合があります。
noseのインストール
Need nose >= 0.10.0 for tests No module named nose
などというエラーが出たらnoseをダウンロードしましょう。
Installation and quick start nose 1.1.3 documentation
http://readthedocs.org/docs/nose/en/latest/
ページ右のDownload Current version: 1.1.3からダウンロードページへ飛べます。
私の環境(windows)の場合は、
でインストールできました。
サンプルプログラムの紹介
インストール後は、各ライブラリが正常に導入されたかどうかを確認しましょう。numpyのサンプルプログラム
行列の加算を行うサンプルプログラムです。
from numpy import * # 配列の作成 a = array([1,2,3]) b = array([10,11,12]) # 配列の加算 結果:array([11,13,15]) a + b
scipyのサンプルプログラム連立1次方程式を解くサンプルプログラムです。
from scipy import * from scipy.linalg import solve a = matrix([[1,2],[1,-1]]) b = matrix([[1],[4]]) solve(a,b)
出展:SciPy を使ってみる
matplotlibのサンプルプログラムグラフを描画するサンプルプログラムです。
# -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * # -10 から 10 まで 0.1 刻みの配列をつくる (numpy.arange ) x = arange(-10.0, 10.0, 0.1) # 関数 numpy.sin : x の各要素に Math.sin を適用して配列オブジェクトを生成 y = sin(x) # x,y を描画 plot(x,y) # 描画 show()
cvxoptのサンプルプログラム最適化問題を解くサンプルプログラムです。
from cvxopt import matrix, solvers A = matrix([ [-1.0, -1.0, 0.0, 1.0], [1.0, -1.0, -1.0, -2.0] ]) b = matrix([ 1.0, -2.0, 0.0, 4.0 ]) c = matrix([ 2.0, 1.0 ]) sol=solvers.lp(c,A,b) print(sol['x'])