Python

Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにAnaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法を解説していきます。導入手順も紹介しているので、ぜひ開発環境の設定までしていきましょう。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法について詳しく説明していくね！

お願いします！

Anaconda Navigatorとは

Anaconda Navigatorとは、Pythonの開発に必要な多くのソフトがまとめられているディストリビューションです。

有名なものでは、例えばjupyter notebookやspyderといったソフトが最初から入っています。また、本来は必要なライブラリを自身でインストールする必要があるのですが、Anaconda NavigatorをインストールするとPythonでよく使われるライブラリが最初からインストールされています。

さらに、普通はコマンドラインで行うような操作をGUIで簡単に行えます。

Pythonの開発に必要な多くのソフトがまとめられているディストリビューションのAnaconda Navigatorの概要。

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Anaconda Navigatorでできること

それではAnaconda Navigatorでできる主なことを簡単にご紹介していきます。

jupyter notebookの起動

先ほどのトップ画面でlaunchを押すとjupyter notebookが立ち上がります。jupyter notebookはブラウザを用いてPythonを簡単に実行できるソフトです。

以下の画像のようなセルにコードを打ち込んで実行します。見た目からもわかるとおり通常の.pyのファイルとは異なり、jupyter notebookのファイルの拡張子は.ipynbとなります。

spyderの起動

同じく先ほどのトップ画面でlaunchを押すと、spyderが立ち上がります。こちらは.pyのファイルを扱えます。実際にwebアプリを開発するときにはjupyter notebookではなくこちらのspyderを用いるのが一般的です。

その他ソフトの起動

その他のソフトについても同じように起動することができます。

仮想環境の作成

仮想環境を切り分けることによって、例えばAという環境ではライブラリZのバージョン1.0を使い、Bという環境ではライブラリZのバージョン2.0を使うといったことが可能になります。仮想環境の作成は様々な開発を並行して実施する上で非常に重要です。仮想環境の作成は以下の手順で実行します。

まずトップ画面左のメニューからenvironmentをクリック
画面の下にあるcreateをクリック
環境の名前を入力し、Pythonのバージョンを選択してcreateをクリック

これで新しい環境が作成されます。あとは自分の必要なパッケージをインストールして、独自の環境を構築していくだけです。

パッケージ管理

パッケージ管理の仕方についてご紹介します。

パッケージのインストールをするには、まず環境を選択します
次に矢印ボタンを押してから、open terminalをクリックします
次にterminalが開くので、conda install ライブラリ名のコマンドを実行します
tensorflowというライブラリをインストールしています
インストールが終わったら、ちゃんとライブラリがインストールされているかどうかを念のため確認しておきます。確認はconda listのコマンドで実施できます

無事インストールがされていれば、ライブラリを使うことができるようになっているはずです。

Anaconda Navigatorの導入手順

Anaconda Navigatorのインストール手順についてご紹介致します。まずは以下のURLにアクセスしてください。

https://www.anaconda.com/download/

すると以下のような画面に飛びますので、ご自身でお使いになられているOSを選択し、Downloadボタンをクリックしてください。特に理由がない限り、最新のバージョンを選択しましょう。

インストールウィザードが起動するので、あとは指示に従って進めていけば大丈夫です。いくつか設定を聞かれますが、基本的にはデフォルトのままでOKです。

まとめ

この記事ではAnaconda Navigatorの利用方法について解説しました。

Anaconda NavigatorはPythonで開発をするにあたって非常に便利なアプリケーションですので、是非使いこなせるようになっておきましょう。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき）

大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。

得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

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データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中Pandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() Pandasを使うメリットデータ分析であればExcelなどの表計算ソフトを使えば十分という方も多いでしょう。Pandasを使うと、大量データに対して何度でも同じ処理をプログラムを実行するだけで行うことができるというメリットがあります。大量データの処理が可能 Pandasではパソコンのメモリ容量が許す限り、大量のデータをDataFrameに読み込んで処理を行うことが出来ます。動作速度も表計算ソフトほど遅くはなりません。同じ処理を何度も再実行できる 1つ1つの作業を人間が操作して行うのではなく「プログラム」として記述することで、何度でも全く同じ処理を繰り返し実行することが可能となります。データ分析では再現性が重要であり、手順書をもとにした人間の操作よりも、プログラムで処理自体を記述したほうが、確実に同じ処理を再実行することができます。また、大量データに対する処理は数時間～数日も時間を要することがあります。このような場合でも、人間はプログラムを実行して結果を待つだけです。表計算ソフトのように、付きっきりで操作し続ける必要はありません。さらにパソコンを複数台数用意して、条件を少し変えたプログラムを同時並行で実行して結果を比較する、といったことも容易に実現可能です。他のライブラリと連携し多彩な機能を実現できる他のライブラリと連携することで、プログラムを実行してグラフを描画したり、加工した結果を表計算ソフトのファイルとして出力するなど、Pandasだけでは行えない多くのことを実現することができます。 Pandasを利用するには Pandasを利用するには、Anacondaなどの「ディストリビューション」と呼ばれる開発環境をまとめたパッケージを使うのが簡単です。Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。ここではAnacondaを例にダウンロード手順と初期設定について確認しましょう。ダウンロード手順 Anacondaの公式サイトからProducts > Individual Edition > Downloadを表示します。 Anaconda – Individual Edition – Download Windows、Mac共に「Python 3.7 – 64-Bit Graphical Installer」をクリックしてダウンロードします。なお、Python2.7は古いバージョンであり、サポート期間が2020年4月とすでに終了しています。どうしても必要な場合を除き、利用することは無いでしょう。ダウンロードしたファイルを実行することでインストールを行うことが出来ます。選択肢などは既定値のままで良いでしょう。初期設定インストールが終わったら、Anaconda Navigatorを起動します。はじめに初期設定として必要なライブラリをインストールしましょう。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行います。Environmentsを開き、「Not installed」を選択して検索ボックスに「pandas」と入力します。一覧にPandasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。また、今回は説明用にscikit-learnのサンプルデータセット（トイデータセット）を使用します。同様にscikit-learnとnumpy、matplotlibもインストールしておきましょう。インストールが終わったらHomeに戻ります。プログラムはJupyter Notebookで作成します。画面の「jupyter notebook」と書かれた部分の「Launch」ボタンをクリックします。初回は「Install」ボタンになっており、クリックするとJupyter Notebookがインストールされます。以降は、Jupyter Notebookをもとに、Pandasの使い方を説明します。 Pandasの使い方 Pandasを使う際は、初めにPandasライブラリをインポートします。併せてサンプルデータセットも利用できるようにしておきましょう。 # Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

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Pythonで複数のバージョンを使い分ける方法【初心者向け】

Pythonで複数のバージョンを使い分ける方法について解説します。そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介複数のバージョンを使い分ける方法について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！複数のバージョンを使い分ける方法 Python では必要なパッケージを pip というコマンドでインストールします。 pip install パッケージ名ただしパッケージ間には依存や競合関係があるものがあります。そこで、プロジェクトごとにpipによるパッケージの導入状態を独立させることで、他のプロジェクトを気にすることなく環境構築を行うことができます。プロジェクト毎に独立した環境を構築することを仮想環境を構築すると表現します。現在の Python の環境構築では標準的な方法ですので覚えておくようにしましょう。Python で複数のバージョンを使い分ける方法としては、主に以下の2つがあります。 venv を使う方法 virtualenv という仮想環境を構築するためのパッケージが、 Python 3.3 から標準機能として取り込まれたものです。標準機能のため、パッケージをインストールすることなく利用することができます。 Python 3.x に組み込まれたものなので、 Python 自体のバージョンは変更できません。それでは、venv で仮想環境を構築してみましょう。パソコンが Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプト（以下ターミナルと略します）から以下のように実行します。なお、実行したフォルダ配下に仮想環境のフォルダが作成されますので、実行はプロジェクトのフォルダで行うと良いでしょう。今回は「newenv」という環境を作成します。 python -m venv newenv 実行すると、newenv フォルダが作成されます。仮想環境を有効にするには以下のコマンドを実行します。 Mac/Linuxの場合 source newenv/bin/activate Windowsの場合 .newenvScriptsactivate 実行するとターミナルのプロンプトの先頭に「(newenv) 」と表示されます。表示はパソコンによって異なります。 (newenv) pc1:~ user1$ この状態で、python によるプログラムの実行や、pip によるパッケージのインストールを行います。仮想環境から抜けるには以下のコマンドを実行します。 deactivate 実行するとターミナルのプロンプトの先頭から「(newenv)」が消えます。 pc1:~ user1$ Anacondaを利用する方法 Anaconda とは、さまざまなPython関連ツールをまとめてインストールできるツールです。Anaconda を使うと簡単に仮想環境を構築することができます。また Python 自体のバージョンの変更も可能です。 Anaconda Download それでは Anaconda で仮想環境を構築してみましょう。Anaconda をインストールしたらAnaconda NAVIGATOR を起動します。EnvironmentsからCreateをクリックします。仮想環境名を入力し、Pythonのバージョンを指定します。Createボタンをクリックすると仮想環境が作成されます。仮想環境のターミナルを起動するには、仮想環境名の横の▲からOpen Terminalをクリックします。また、Anaconda の Home 画面では、仮想環境を切り替えて Jupyter Notebook などの各種ツールを実行することができます。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

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