今日もPythonネタでいきます。
Python2を使うか、Python3を使うか、結構悩む人は多いと思います。
私も最初、Python3に手を出して、グラフがかけないからPython2を使い、
グラフが描けるようになったと聞いて、またPython3に戻りました。
結論からいうと、日本語の文字列処理で苦しむのでPython3.4を使うべきです。
(グラフや数値解析を行う目的の人はね・・・それ以外のライブラリーについて調査不足です)
Python 3.4.2 移行(32bitバージョン)の手順をmemoとして残したいと思います。
(主にグラフを書きたい、数値解析したい人のために)
Python3.4.2をインストールして、グラフを書くためにNumPy, SciPy, Matplotlib をインストールしますが、そのあとが大変。import errorが続出(3回対処しなければならない)
※参考にした情報(下記の情報でわかりにくければ、下記をクリックしてください)
http://www5a.biglobe.ne.jp/~tenrou/programming/numerical_python_01.htm
櫻庭政夫さん、感謝です。
それでは、以下の手順でスタート
①Python3.4.2 本体のダウンロード
https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/python-3.4.2.msi
②matplotlib グラフソフト
https://downloads.sourceforge.net/project/matplotlib/matplotlib/matplotlib-1.4.2/windows/matplotlib-1.4.2.win32-py3.4.exe
③numpy 数学関数ライブラリー
http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.1/numpy-1.9.1-win32-superpack-python3.4.exe/download
④scipy 科学技術計算 数値解析ライブラリー
http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.14.0/scipy-0.14.0-win32-superpack-python3.4.exe/download
⑤pip
https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
コマンドラインから python get-pip.py
⑥six
https://pypi.python.org/packages/3.3/s/six/six-1.9.0-py2.py3-none-any.whl#md5=9ac7e129a80f72d6fc1f0216f6e9627b
コマンドラインから pip install six-1.9.0-py2.py3-none-any.whl
⑦Dateutil のインストール
https://pypi.python.org/packages/source/p/python-dateutil/python-dateutil-2.3.tar.gz#md5=14dae5a51d11802cc1e8828c5f797358
コマンドラインから pip install python-dateutil
⑧Pyparsing のインストール
http://sourceforge.jp/frs/g_redir.php?m=jaist&f=%2Fpyparsing%2Fpyparsing%2Fpyparsing-2.0.3%2Fpyparsing-2.0.3.win32-py3.4.exe
以上でグラフが使えるようになるはずです。
どんなグラフが描けるかは、以下のリンクで見てみてください。
http://matplotlib.org/gallery.html
すごいでしょー。(私がソースを作成したのではないのですが・・・(^^;)
今日とのところは、これで勘弁してください。
これからは、日常使うグラフの書き方を記録していきたいと思います。
【2015.4.3追記】
pandasのインストール方法について書いていないことに気付きました。
これからデータ処理をしようとする方は必須です。ぜひインストールしてください。
⑨pandasのインストール
https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.15.0/#downloads
pandasのインストール方法について書いていないことに気付きました。
これからデータ処理をしようとする方は必須です。ぜひインストールしてください。
⑨pandasのインストール
https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.15.0/#downloads
Python ブログランキングへ
クリックしてね