※ 商品のリンクをクリックして何かを購入すると私に少額の報酬が入ることがあります【広告表示】 Data Scientistがもてはやされる昨今ですがみなさまいかがお過ごしでしょうか。
Data Scientist といえば数値計算に使われることも多い Python ですよね。
近日出版されるらしい パーフェクトRuby に先駆けて発売されている パーフェクトPython にも数値計算系のライブラリをインストールする方法が載っていますが、面倒な人は米国防高等研究計画局が出資して話題になった CONTINUUM の anaconda をインストールすると良いです。GPGPUやクラウドを使ったごっついことをやるライブラリは別途費用が必要っぽいですが、通常の世界なら無料版の無印Anacondaで。
実際に使えるようになるライブラリはこんなに沢山 → http://docs.continuum.io/anaconda/pkgs.html Python2.7と学術系に必要なライブラリが、簡単にユーザ環境にインストールできます。 conda というパッケージマネージャが実態ですが、簡単に Python3.3 と（少し数は減るものの）学術系に必要なライブラリを追加でインストールできます。
anacondaをダウンロードする
https://store.continuum.io/cshop/products/
インストーラで簡単にインストールできます。標準の環境を汚しません。
Python3.3で使う（~/anacondaにインストールした場合の例。 ENVNAME は好きな名前に。）
$ cd ~/anaconda
$ bin/conda update conda
$ bin/conda create -n ENVNAME python=3.3 anaconda
Python3.3用の環境が作られる。
必要なパッケージがダウンロード・インストールされる。binは以下になる。
~/anaconda/envs/ENVNAME/bin
デスクトップに作成されている Launcher からも起動できる iPython notebook が非常に便利です。
実際のコマンドファイルに画像のインライン表示指定をしておけばプロットのshowでブラウザにプロットの画像がインライン表示されるので、ブラウザで簡単に試行錯誤できます。
Launcherから呼ばれているコマンドを Python3.3 用の環境にコピーして、ipython3を使うようにしてみる。
$ cp ~/anaconda/bin/ipython_mac.command ~/anaconda/envs/ENVNAME/bin/ipython3_mac.command
~/anaconda/envs/ENVNAME/bin/ipython3_mac.command
$DIR/ipython3 notebook --pylab inline
これできっと Data Scientist になれるに違いない…