anaconda導入
anaconda3 のサイトに移動し、ダウンロードし自分のファイルに保存。
仮想環境で、conda -V を実行しても、condaを認識しなかったので、仮想環境の場合は、いつも通り、pathを設定する必要があるみたいです。
そこで、
- vi ~/.bash_profile
vimが開いたら
- i (インサートモードにする）
以下のパスを.bash_profileに追加
- exportPATH=/Users/user_name/anaconda3/bin:$PATH
- esc（インサートモードの終了）
- :wq（保存して終了）
以下のコマンドをターミナルで実行して、追加したパスを反映させる
anacondaのpathが通っていることを確認
- source ~/.bash_profile
以上で、完了
今度は、環境作りをします。
- conda create -n ds_env python=3.9
ds_env という名前の conda環境をつくる。
pythonのバージョンは3.9で
余談：dsは "data science" の略。
- conda info -e
作成済みの環境を確認
- conda activate ds_env
ds_env という名前の conda環境を起動
仮想環境で動かしているので (env)⇨(ds_env) (env)の環境へ移行
- conda list
その環境にすべてインストールされているパッケージを確認
出来上がった環境に、ライブラリを乗せていきます。
- conda install jupyter
ブラウザベースの対話形式実行環境「jupyter」のインストール
- conda install numpy
行列計算ライブラリ「numpy」のインストール
- conda install pandas
データ構造演算ライブラリ「pandas」のインストール
- conda install matplotlib
グラフ描画ライブラリ「matplotlib」のインストール
macでのライブラリのインストール方法
化学で機械学習をするに当たって、必要になるライブラリをインストールしていきます。
ただ、現在のところ、m１チップでは、いくらか入らないライブラリがあるようです。ただ、python3.9にアップデートしておくと、制限付き（下の注意事項欄に記載）ですが、いくらか対応できるみたいです。早く、まだ開発されたばかりなので、できないこともあるようです。私の場合は、大方インストールできたので、問題はなさそうです。あと、処理がやっぱり早いですね。
1. numpy
通常の方法では、インストールできませんでした。知らなかったので、control+Cで、無限ループを止めるはめになりました。そこで、調査結果、m1では、いくつかのライブラリがまだ未対応のようで、特別な方法で、インストールしていくことになりました。
- pip install cython
- pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
2.pandas
- git clone https://github.com/pandas-dev/pandas.git
- cd pandas
- python setup.py install
3.matplotlib
matplotlibは、一度、libjpegをインストールしないと、入らないみたいでした。また、control+Cで無限ループを止める羽目に。。。
- brew install libjpeg
- pip install matplotlib
4. scikit-learn
- pip install scikit-learn
注意：
pandas, scikit-learnはx86_64上でしかインストールできませんし，実行できません。対してnumpy, matplotlibはarm64上でもx86_64上でも動きます。よってこれらを同時に使いたい場合は，インストール時も実行時もアーキテクチャをx86_64に統一しましょう。
現在のところはプロジェクトやディレクトリ単位で，どちらのアーキテクチャ上で行うかを逐一自分で覚えておきながら実行するということになりそうです。
2021.05.29
python3.9のダウンロード 方法
インストールした、jupyter notebookでは、matplotlibなどがインストールできなかったので、pythonのverをアップデートすることにしました。現在のverは、 python -Vで確認できます。Python3.9なら、色々とサポートしてるみたい。
まず、ダウンロードするために、
- Homebrewをインストールします。
- brew -v
でまずはverを確認します。自分は、インストールしていなかったので、存在しませんと返されました。そこで、以下のコマンドを入力し、インストールします。
- /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
エンターキーやPWを入力する必要があるので、適宜行います。
brew -v でインストールできたか、確認すると、まだ存在しないと出てきました。そこで、よくよくコマンドを見てみると、「Next Step」が記載されていました。また、pathを通さなければいけないみたいです。今回は、分かりやすく追加方法もコマンドに記載されていたので、以下のように、コマンドを入力します。
- export PATH="$PATH:/opt/homebrew/bin/"
これで、再度 brew -Vと入力すると、homebrew のverが返ってきました。
- pyenvのインストール
次に、python 3.9をダウンロードするために、pyenvのインストールをします。
- brew install pyenv
でダウンロードを開始します。頑張って、brewのpathを通したおかげで、brewを認識してくれましたね。インストール後、ビールがいっぱい出てきます。その後、
- pyenv -v
を入力し、インストールできていることを確認し、verも問題ないことが分かりました。
- 実行結果が
/bin/zshの場合、以下４つのコマンドを実行してください。
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrcecho 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrcecho 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrcsource ~/.zshrc
何をしたのかと言うと、「.bash_profile」もしくは「.zshrc」というファイルに設定用のコードを追加しました。何が起きているかよくわからないかと思いますが、ここは気にしなくて大丈夫です。
- pythonのインストール
まずは、インストール可能な、pythonのverを確認しましょう。最新版をインストールして良いでしょう。
- pyenv install --list
多くのpythonのverが開発されてきたので、たくさんのlistが出てきます。この中で、最新版は、3.9.5だと分かったので、ダウンロードしていきます。
- pyenv install 3.9.5
これで、ダウンロード完了です。次に、以下のコマンドを入力します。 新たなバージョンをインストールしたあとはこれをしないとshimsコマンドが再構成されないらしいです。
- pyenv rehash
適当なフォルダ上で、ダウンロードできているか、確認してみます。
- python3 -v
私の場合、python3.9.5をダウンロードしたので、python3.9.5と返ってきました。無事、インストールできたみたいです。
macでプログラミングを始めてみよう(有機化学での機械学習)−２
前回、macでのjupyter notebookのpathを通す作業をしましたが、どうも前回の方法では、一時的なルートを作成しただけだったようでした。再度、jupyter notebookと打ち込んで見ると、「そんなもの定義されてないよ」と返ってきました。なので、解決策を調べました。
おそらく、pathを通すだけなので、色々と試行錯誤すれば、設定することができるみたいですが、最も簡単で単純な方法は、管理者権限で、jupyter notebook をインストールする方法みたいでした。以下がコマンドのようです。
パスワードを求められると思いますが、PCのpwを入力しましょう。問題なく、インストールが開始されます。３分ほどかかるでしょう。一度、jupyter notebookをインストールしているので、再構築しました。と警告が表示されると思います。（初めての場合は、表示されないと思います）
ーH の意味は、以下のようだそうです。
別のユーザーとしてコマンドを実行する-H
-H（HOME）オプションは、セキュリティポリシーがHOME環境変数を、パスワードデータベースで指定されているターゲットユーザー（デフォルトではroot）のホームディレクトリに設定することを要求します。ポリシーによっては、これがデフォルトの動作になる場合があります。
Python - Jupyter NotebookをMac M1 搭載機にインストールする - デジタル推進課
その後、ターミナルをquit()で終了し、再度立ち上げて、起動するか検証しました。
jupyter notebook
無事、立ち上げに成功しました。ですので、管理者権限で、pipインストールを行った方がよかったようでした。。。
python 有機化学、化学、機械学習、ディープラーニング、初期設定、初めて、やり方、設定方法
