CentOS6.5にpyenvでMinicondaをインストールしPythonのデータ分析環境構築

Pythonによるデータ分析環境を構築するため、Minicondaをインストールする。

Minicondaはデータ分析用パッケージをまとめたディストリビューションである。
scipyやnumpyといったPythonのデータ分析パッケージを簡単にインストールできるようになる。

Minicondaの他にはAnacondaというディストリビューションがあるが、Anacondaが最初からパッケージが付いてくるが、Minicondaは自分でパッケージを選んでインストールするという方式になる。

  1. Minicondaのインストール
  2. Minicondaの仮想環境構築
  3. Minicondaの仮想環境に追加でパッケージをインストール

1. Minicondaのインストール

前回はpyenvでPythonをインストールしたが、このpyenvでMinicondaもインストールすることができる。
どのバージョンがインストールできるか確認する。

pyenv install -l | grep miniconda

一番新しいバージョンのMinicondaのインストール。

sudo pyenv install miniconda3-3.8.3

pyenvでインストールした場合、以下のコマンドを打つ。

sudo pyenv rehash

インストールされたか確認する。

pyenv versions

# 以下が表示された
system
 3.4.3
 miniconda3-3.8.3
 * test01 (set by /home/runble1/.python-version)

インストールされたので、Minicondaを使うようにする。
これでcondaコマンドを使えるようになる。

sudo pyenv global miniconda3-3.8.3

condaに最初から入ってるパッケージを確認してみる。
データ分析系のパッケージはデフォルトでは入ってなかった。

conda list

# 以下が表示された
# packages in environment at /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3:
#
conda 3.11.0 py34_0
conda-env 2.1.4 py34_0
openssl 1.0.1k 1
pip 6.1.1 py34_0
pycosat 0.6.1 py34_0
python 3.4.3 0
pyyaml 3.11 py34_0
readline 6.2 2
requests 2.6.2 py34_0
setuptools 15.1 py34_1
sqlite 3.8.4.1 1
system 5.8 2
tk 8.5.18 0
xz 5.0.5 0
yaml 0.1.4 0
zlib 1.2.8 0

2. Minicondaの仮想環境構築

Minicondaの仮想環境を作成しておく。
仮想環境ごとにインストールするパッケージを変えることができるので便利。

「test01」が仮想環境名で、numpy以降は同時にインストールするパッケージになる。

conda create -n test01 numpy scipy scikit-learn matplotlib cython ipython ipython-notebook pandas statsmodels sympy

作成されたか確認する。

conda info -e

# 以下が表示された。
# conda environments:
#
test01 /home/runble1/.conda/envs/test01
ml_env  /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3/envs/ml_env
root * /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3

現在は rootの方が有効(active)になっているので、test01をactiveにする。
ここで注意なのだが、pyenvを使用しているとpyenvのactivateとcondaのactivateがバッティングしシェルが落ちるため、フルパスを指定してactivateする。

source /home/runble1/.conda/envs/test01/bin/activate test01

# 以下が表示された
discarding /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3/envs/ml_env/bin from PATH
prepending /home/runble1/.conda/envs/test01/bin to PATH

test01が有効になると、カーソルの一番左に(test01)とつく。

追記
miniconda3-3.10.1ではactivateのいちが違ってた。

source /home/vagrant/.pyenv/versions/miniconda3-3.10.1/envs/test01/bin/activate test01
conda info -e

# 以下が表示
# conda environments:
#
test01 * /home/runble1/.conda/envs/test01
ml_env /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3/envs/ml_env
root /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3

以下のコマンドでも、現在自分がどの仮想環境にいるか確認できる。
*が付いているところにいる。

conda info -e

# 以下が表示
# conda environments:
#
test01 * /home/runble1/.conda/envs/test01
ml_env /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3/envs/ml_env
root /usr/local/pyenv/versions/miniconda3-3.8.3

仮想環境から抜けたい場合は以下のコマンド。
(test01)が消える。

sourcde deactivate

3. Minicondaの仮想環境に追加でパッケージをインストール

まず、現在の仮想環境に入ってるパッケージを確認してみる。

conda list

# 以下が表示された
# packages in environment at /home/runble1/.conda/envs/test01:
#
cython 0.22 py34_0
fontconfig 2.11.1 3
freetype 2.5.2 0
ipython 3.1.0 py34_0
ipython-notebook 3.1.0 py34_1
jinja2 2.7.3 py34_1
jsonschema 2.4.0 py34_0
libpng 1.5.13 1
libsodium 0.4.5 0
libxml2 2.9.0 0
markupsafe 0.23 py34_0
matplotlib 1.4.3 np19py34_1
mistune 0.5.1 py34_1
nose 1.3.6 py34_0
numpy 1.9.2 py34_0
openssl 1.0.1k 1
pip 6.1.1 py34_0
ptyprocess 0.4 py34_0
pygments 2.0.2 py34_0
pyparsing 2.0.3 py34_0
pyqt 4.11.3 py34_1
python 3.4.3 0
python-dateutil 2.4.2 py34_0
pytz 2015.2 py34_0
pyzmq 14.6.0 py34_0
qt 4.8.6 1
readline 6.2 2
scikit-learn 0.16.1 np19py34_0
scipy 0.15.1 np19py34_0
setuptools 15.1 py34_1
sip 4.16.5 py34_0
six 1.9.0 py34_0
sqlite 3.8.4.1 1
system 5.8 2
terminado 0.5 py34_0
tk 8.5.18 0
tornado 4.1 py34_0
xz 5.0.5 0
zeromq 4.0.5 0
zlib 1.2.8 0

仮想環境を作成する際にインストールしたパッケージが確認できる。

このtest01に追加でパッケージをインストールする場合、test01をactivateにした状態でconda installコマンドを実行する。
pandasを追加でインストールしてみよう。

conda install pandas

確認してみる。

conda list

# 以下が追加で表示されている
pandas                    0.16.0               np19py34_1

SymPyも追加でインストール。

conda install sympy
# 以下が追加で表示されている
sympy                     0.7.6                    py34_0

参考

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する – Qiita

Python で機械学習しよう!(環境構築 on Mac編) – もろず blog

Python Conda Tips – Qiita

Windows & プロキシ配下でPythonを開発する君へ – Qiita

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