[Mac/Linux] Anacondaで Python3系をインストールし Jupyter Notebook を使うまで

Step0. Anaconda とは

Continuum Analytics 社が提供している Python ディストリビューションです。
ダウンロードしてインストールすると、[Python] と [データサイエンスを扱うのに頻繁に利用されるライブラリ] を丸っとまとめてコンピュータに導入することができます。

[ライブラリ] とは [numpy],[scikit-learn],[matplotlib],[curl],[pip] などですね。もちろん [jupyter] も入ってます。
詳細は公式ドキュメントの一覧を参照してください。

本記事を読むことでできること

[Windows / Mac / Linux] で利用ができますが、本記事を読むことで [Mac / Linux] でのインストールと [Jupyter Notebook] を利用することができるようにします。

Step1-1. Mac へのインストール

インストーラのダウンロード
[Mac] のダウンロードページは こちら です。

新規インストールであれば、迷わず [Python 3.7] で問題ないと思います。

インストーラ実行
ダウンロードしたインストーラパッケージを実行して、指示にしたがってインストールしていきましょう。（基本的には全て変更なしで進んじゃって問題ないです）

パスを通す
インストールが完了したら、パスを通します。
[Anaconda] は通常指示どうりにインストールしたら `~/anaconda3/bin` にインストールされます。このパスを通します。
`~/.bash_profile` か `~/.bashrc` というファイルを編集することで、パスが通ります。（zshの場合は `~/.zshrc` ですね）
パスを通す場合の詳細は別記事があるので、こちら を参照ください。

ファイルに以下を追記しましょう。

export PATH=/anaconda3/bin:$PATH

インストールの確認
これでPython3系が実行ができるようになりました。（ターミナルの再起動が必要かもしれない）
バージョンを表示して、試してみましょう。

$ python3 -V
Python 3.7.0

Step1-2. Linux へのインストール

インストーラのダウンロード
まずはファイルをダウンロードします。
[Linux] のダウンロードページへ移動します。
新規インストールであれば、迷わず [Python 3.7] で問題ないと思いますので、[Python 3.7 version]の[Download]ボタンの上で、右クリックをし[リンクアドレスをコピー]します。

コンソール上でインストールファイルをダウンロードするために以下を実行しましょう。

// 事前に管理者権限で入っておきます
$ sudo su -
// wget [コピーしたリンクアドレス]
# wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

インストーラの実行

// ダウンロードされたファイルを実行
# bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

基本は全て [yes] で進んで問題ありません。VSCodeのインストールを進められますがお好みで。

インストールの確認
Pythonのバージョンを確認して表示されればインストール完了です（再起動が必要かもしれない）

$ python3 -V
Python 3.7.0

Step2. Jupyter Notebook を使ってみる

[Anaconda] で [Python3.6] をインストールできたので、[Jupyter Notebook] を使って見ましょう！

使い方はとっても簡単です。
コマンド一発で動作して、あとはブラウザでアクセスするだけです。

// 実行するフォルダがルートフォルダになるので、そこまで移動します
$ cd ~/jupyter
// [Jupyter Notebook]の実行コマンド
$ jupyter notebook

あとは `http://localhost:8888/` へアクセスしましょう。
[Jupyter Notebook] をブラウザで開くことができるようになります。
こんな感じのページが開きます。（下の例ではファイルが入ってますが、はじめは何もないはず）

右上の [New] - [Python 3] と開き、新しい編集ページを開きます。

[Jupyter Notebook] はリアルタイムでデータを編集したり、グラフを表示したりすることができます。

使い方は他の記事に委ねようと思いますが、これでめっちゃ快適なPythonライフが送れますね :)

Step3. Jupyter Notebook を GitHub の Gist へアップする

作成した [Jupyter Notebook] は、そのままの状態でGistへのアップができます。

こちらがアップしたサンプルです。

[Jupyter Notebook] 上で、[File]-[Download as]-[Notebook(.ipynb)] と進んで、ファイルとして保存します。
次に [Gist] の [New Gist] から編集状態にしてファイルをドラッグすることで、公開ができるようになります。

こちらの記事で詳しく説明していますので、ご覧いただければと思います。

参考文献