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Pythonは、今最も注目される人気のプログラミング言語です。文法が平易で、プログラミング初心者でも比較的習得しやすく、今話題のAI開発に適していることもあり、注目が集まっています。

ここでは、Pythonに関心のある方、これからPythonを学ぼうと考えているエンジニアの皆さんに向け、Pythonエンジニア必須ツールのpipをテーマに、Pythonパッケージのインストール方法などについて解説していきます。

pipの紹介に入る前に、まずPythonの特徴について確認しておきましょう。

Pythonは、AI分野以外でもさまざまな分野で利用されている人気のスクリプト言語です。PythonはC言語やJavaなどメジャーなプログラミング言語と比べ、構文がシンプルでプログラミング初心者でも習得しやすいというメリットがあります。

以下に、Pythonの代表的な特徴を3つ挙げます。

Pythonはシンプルであることをポリシーとしている言語です。読みやすくて書きやすいのが最大の特徴です。

Pythonはライブラリが充実しており、豊富な標準ライブラリに加え、外部ライブラリも秀逸なため、システム開発が容易になります。

Pythonライブラリには計算や統計処理に適するライブラリが数多くありますが、画像処理・動画処理・自然言語処理・データベース関係のライブラリなど、あらゆる分野のものが豊富に揃っています。

また、Web開発のフレームワークなどがあることも、Pythonがあらゆる分野や用途に利用される大きな要因です。

PythonはOSを選ばず、Windows・Mac・LinuxなどさまざまなOSに対応できることから、機種やOSを気にせず利用できる点も特徴の1つです。

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

pipは、正式名称を「Pip Installs Packages」または「Pip Installs Python」の略称で、**Python言語で開発されたPythonライブラリを管理するためのツールです。**pipはPythonに標準で附属していることもあり、Pythonパッケージやライブラリを活用するために広く使われています。

pipの利用は、Pythonを利用する上で必須と考えてください。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

**pipはPythonのライブラリ管理ツールです。**Pythonはライブラリが非常に豊富なため、多くの開発ではライブラリを頻繁に利用します。そのため、pipを利用することはPythonを利用する上では当たり前なのです。Pythonとpipは別物ですが、一体と考えてよいでしょう。

**Pythonは豊富な標準ライブラリを備えていますが、他に膨大な数のサードパーティライブラリを管理するPyPI（Python Package Index）という場所があり、pipもPyPIにあります。**PyPIはPythonコミュニティが管理・運営しているレポジトリ（倉庫のような仕組み）で、2020年時点で20万以上のライブラリパッケージが登録されています。

このPyPIからライブラリをインストールする際に、pip（The Python Package Installer）を利用します。

pipはPython3.4以降のバージョンからプリインストールされているため、わざわざpipをインストールする必要はありません。

【参考】：[PyPI – the Python Package Index](https://pypi.org/)

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ここでは、Windows11環境でのPythonインストールの方法について解説していきます。

Pythonが初めての方は、まずPythonのダウンロードから行うためにPython公式サイトにアクセスし、**ダウンロードページからPythonのインストーラをダウンロードします。**

【参考】：[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

画面上部に並ぶメニューの中から「Downloads」にマウスを合わせると、さらに詳細メニューが表示されますので、「Windows」をクリックします。2024年7月時点のPython3のバージョンは3.12.4です。

表示されている『Windows用にダウンロード Python 3.12.4』をクリックしてください。

次のダイアログボックスが表示されたら、*「Install Now」をクリックします。*

PythonのインストールにPathを自動設定する場合は「□ Add Python.exe to PATH」にチェックを入れておきます。インストールが開始されると、「Setup Progress」のダイアログボックスが表示され、1～2分程度でインストールが終了します。

インストールが終わると次の「Setip was successful」のダイアログボックスが表示されますので、「Close」をクリックして画面を閉じます。

~~【図】：Pythonインストール「Setip was successful」~~

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

### pipにまつわるエラーやトラブル

ここではpipにまつわるよくあるエラーやトラブルについて、以下にまとめました。

Pythonのバージョンが古く、pipがインストールされていないケースがあります。その場合、pipを単独でインストールする方法もありますが、最新のPythonをインストールすると自動的にpipもインストールされますので、後者の方法をおすすめします。

*■コマンドがみつかりません*

「pipコマンドが見つかりません」というエラーは、「Scripts」ディレクトリにパスが通っていないことが原因で起きている可能性が高いです。コマンドプロンプトで「where python」と入力すると、Pythonのインストール先が分かりますので、そのパスをコピーしておきます。

Windowsのスタートボタンを押し、「環境変数」と入力すると、システムのプロパティ画面が表示されます。右下の「環境変数」ボタンをクリックし、表示された画面の上段、ユーザ環境変数の中からPathを選び、編集ボタンを押します。

次に先ほどコピーしておいたパスを張り付け、「python.exe」の部分を削除して代わりに「Scripts」と記述します。これで、「OK」を押せばpipコマンドが使えるようになります。

Pythonがインストールできたら、さっそくpipを使ってみましょう。以下、基本的なコマンドを用いて、簡単な操作をしてみます。

Pythonには、AnacondaというPythonの環境構築プラットフォームがあります。AnacondaはPythonの実行環境でcondaコマンドを用いて、ライブラリのインストールなどが行えます。pipとは似ていますが、Anacondaとpipの併用は混乱やトラブルの原因になるため避けた方がよいでしょう。

**以前からAnacondaを使っている方は、そのままcondaコマンドを利用し、初めてPythonを使う方はpipを利用するのが良いでしょう。**

【参考】：[Download Anaconda Distribution | Anaconda](https://www.anaconda.com/download)

Anaconda（アナコンダ）とは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

pipは、Pythonのインストールと同時にインストールされています。最初にpipコマンドを使ってpipのバージョンを確認してみましょう。**コマンドプロンプトを開き、「pip -V」と入力しEnterでpipのバージョンとインストール先のパス、さらにPythonのバージョンが表示されます。**

~~【図】：pipのバージョン、インストール先のパス、Pythonのバージョン~~

コマンドプロンプトとは？できることや使い方をわかりやすく解説！

ここでは、環境別（Windows、macOS、Linux）のインストール方法について、公式サイトを参考に説明します。

【参考】：[インストール - pip ドキュメント v24.1.2](https://pip.pypa.io/en/stable/installation/)

まずpipをインストールするには、Pythonがインストール済みであることが前提です。また、あらかじめ以下のサイトよりget-pip.pyを任意のディレクトリに保存しておきましょう。

【参考】：[get-pip.py](https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)

ターミナルやコマンドプロンプトを開いて、ファイルcdを含むフォルダ（get-pip.py）に移動し、環境別にそれぞれ次のコマンドを実行します。

人気のプログラミング言語Pythonにはパッケージ管理ツールの「pip」が付属し、インストール不要で使えます。この記事ではPythonユーザー必須ツール「pip」による、ライブラリ管理の方法を解説しますので、Python初心者の方はぜひ参考にしてください。

pipは人気のスクリプト言語Pythonのライブラリ管理ツールである

pipは比較的新しいバージョンのPythonから標準で附属しているため、別途インストールする必要はない

pipはコマンドラインを用いるため、一見難しそうに思えるが、使いこなすと非常に軽快で使いやすいツールである

【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを解説！Windowsでも簡単？

## Matplotlibのインストールと概要

人気のPython言語はライブラリの豊富さが魅力の1つです。ここでは、**Pythonのグラフ作成ライブラリとして人気のMatplotlibと、そのインストール方法などについて紹介**していきます。

データを分析する際に、グラフ化することでデータ分析の結果をより効果的にアピールでき、読み手にも直感的に伝わります。Pythonで分析したデータをグラフ化するMatplotlibは、Pythonエンジニアにとっては欠かせないライブラリの1つと言えます。

《注意》：この記事はWindowsユーザーを対象にしています。MacやUbuntuなどのLinux系の方、ラズパイ（マイクロボードコンピュータ）をお使いの方は参考程度にお読みください。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

Matplotlibとは、読み方は「マットプロットリブ」で、Python言語用およびNumpy（科学計算用ライブラリ）用のグラフ描画ライブラリです。

**Matplotlibはオブジェクト指向APIを提供し、さまざまな種類のグラフを簡単に描画**できます。主に2次元プロットの描画がメインですが、徐々に3次元プロットの機能も追加されています。

描画したグラフはさまざまな画像形式で保存ができ、wxPython、GTKなどのGUIツールキット製アプリにグラフ描画機能を組みこむことが可能です。その他、Matplotlibは「pylab」というインタフェースも持っており、対話環境の提供を可能とします。

**MatplotlibはPythonのサードパーティライブラリをまとめて管理しているPyPI（Python Package Index）に登録されています**ので、[PyPI（The Python Package Index）](https://pypi.org/)で検索してみましょう。

Matplotlibで検索した結果、以下の通り、Matplotlib関連のプロジェクト数が、4,379（2021年12月）も見つかりました。この数字からもMatplotlibがPythonにおける重要なライブラリであることが分かります。

*【参考】：[matplotlib公式ページ](https://matplotlib.org/)*

**Matplotlibは、数値解析・AIの開発・医療分野の画像解析・ロケットのシミュレーション・津波シミュレーションなど、非常に幅広い分野で活用**されています。また利用している人たちは、学生から研究者、ビジネスマンなど、あらゆる階層や世代に渡っているのも特徴の1つです。

Matplotlibは2003年に初回リリースがされてから、現在でもオープンソースで開発が続き、新しいバージョンが次々と公開されています。

また、MatplotlibはPythonの統合開発環境ライブラリであるJupyter Notebookの標準装備ライブラリのため、*Jupyter Notebookを利用している方はJupyter Notebookからインストールして利用可能*です。

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

## Matplotlibのインストールと活用

Matplotlibの概要や用途が分かったところで、**実際にMatplotlibをインストール**してみましょう。

### Matplotlibを利用する前にPythonをインストールする

Matplotlibは、Jupyter Notebookをインストールすれば、Jupyter Notebookからインストールできますが、*単独でインストールする場合は、pipを利用してインストール*します。

pipを使わないとインストールできないので気を付けてください。

ただし、Matplotlibをインストールする前に、**Pythonが既にインストールされていることが条件**です。PythonがまだインストールされていないPCで利用するには、まずPythonを以下の公式サイトからインストールしておきましょう。

*【参考】：[ダウンロードページ（Python公式サイト)](https://www.python.org/downloads/)*

### Matplotlibをpipでインストールする

Windows10でpipコマンドを用いてMatplotlibをインストールするには、*コマンドプロンプトから「*pip install matplotlib*」と入力するだけでインストール*できます。

「Successfully installed matplotlib-3.5.1」と表示されればインストール完了です。

### Jupyter Notebookをpipでインストールする

「Jupyter-Notebook」はPython向けの統合開発環境（IDE）です。**「Jupyter-Notebook」は、データ分析などで使用されることを想定し、データのビジュアル化などの作業に向いていますので、Matplotlibを使う方はインストールしておくことをおすすめ**します。

Jupyter Notebookはインタラクティブ形式で、コードなどの実行がすぐに確認できますので、コーディング作業では非常に重宝するでしょう。

「Jupyter-Notebook」のインストールはコマンドプロンプトから「*pip install jupyter*」とpipコマンドを入力すれば、「Jupyter-Notebook」と関連するライブラリが自動的にインストールされます。

### MatplotlibをJupyter Notebookからインストールする

Jupyter Notebookを既に利用している方は「Notebook」のセルに、先頭に「！」マークをつけて「*!pip install matplotlib*」を実行してMatplotlibをインストールできます。pipと同様に「Successfully installed matplotlib-3.5.1」の表示が出ればインストール完了です。

**Matplotlibを早く理解するには、実際に使ってみること**でしょう。ここではJupyter Notebookを立ち上げ、「Notebook」画面で試してみましょう。

### Matplotlib公式サイトを利用してグラフを作成する

最初に*[matplotlib公式サイト](https://matplotlib.org/stable/index.html#)*にアクセスしてみましょう。

表示された画面上部の「プロトタイプ」をクリックすると、さまざまなタイプのグラフが表示されます。今回は、「plot（x.y）」を選択してみましょう。

表示されているグラフの図をクリックすると、グラフの下にコードが表示されます。この*コードをNotebookのセルに貼り付け、実行キーをクリックするとグラフが表示*されます。

いかがでしたか？pipコマンドでMatplotlibをインストールしてからJupyter Notebookで任意の画像を描画するまでわずか数分だったと思います。

下記の『』内のコードをJupyter Notebookのセルに貼り付け、実行してみてください。

『import matplotlib.pyplot as plt
labels = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
x = range(0, 6)
y = [30, 55, 60, 65, 70, 65]
# 棒グラフを描画する
plt.bar(x, y, tick_label = labels)
plt.show()』

次のようなグラフが出力されましたね。このグラフは年齢ごとの体重の変化を示しています。年齢を日付に変えれば、日別の体重グラフになります。このように,Pythonは**ライブラリを利用することで、ほとんどコーディングを行わずに簡単なアプリを作れる**のです。

ここまでMatplotlibを実際に操作して、Excelをよく利用されている方は「Excelで十分」と思われた方もいるかもしれません。しかし、**MatplotlibがExcelに勝っていること**がいくつかあります。以下にまとめてみました。

**Matplotlibは頭に描いたイメージをそのまま描画できるのが特徴**です。Excelのようにデータをいちいち用意しなくとも数式やWeb上にあるデータなどから数値を拾い、すぐにグラフ化ができます。 また、描いたグラフをそのままWebやアプリに出力することが可能です。

ほか、時間経過とともに変化していく気象観測データなどをライブ描画することもできます。以下、箇条書きで整理してみましょう。

▪数式からグラフを描ける
▪Web上のデータからグラフを描ける
▪作成したグラフをWebやアプリに出力できる
▪時々刻々と変化するデータをライブ描画できる

### Matplotlibはオープンソースの無償のソフトウェア

Matplotlibを試してみるまでに、Python・pip・JupyterNotebook・Matplotlibをインストールしましたが、一切費用は発生していません。これらはすべて**無償のオープンソース**だからです。Matplotlibは大変優れたグラフ作成機能を持っていますが、これらを無償で利用できる点は大きなメリットと言えます。

AIやデータ解析にも使われるMatplotlibのインストール方法、特徴や簡単な使い方をできるだけやさしく解説してきました。Python入門者のレベルでも、かなり使えそうなライブラリだということを理解いただけたと思います。

Pythonは分かりやすく覚えやすいスクリプト言語で、Python自体も魅力的な言語ですが、豊富にあるPythonライブラリを利用すれば、驚くほど簡単にアプリケーション開発ができます。**この機会にPythonを学び、Matplotlibをマスターしてグラフやデータ解析の達人**を目指してみませんか？

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

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Matplotlibは、Pythonユーザー必須のデータ分析、グラフ作成ライブラリです。データを分析する際に、グラフ化することでデータ分析の結果をより効果的にアピールできます。Matplotlibの特徴やインストール方法、使い方などを図解で分かりやすく解説していきます。

MatplotlibとはPython言語およびNumpy（科学計算用ライブラリ）用のグラフ描画ライブラリである

Matplotlibを利用するには、Python pipを利用してインストールする

Matplotlibを使えば、豊富なグラフテンプレートから簡単にさまざまな表現力のあるグラフ作成ができる

【図解】Matplotlibのインストール手順を徹底解説！

Pythonの*pip*とは、"*Pip Installs Packages*"・"*Pip Installs Python*"の略から名付けられたPythonの**標準パッケージ管理システム**を指します。パッケージ管理システムとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのソフトウェアです。

Pythonではパッケージの多くが*Python Package Index（PyPI）*に登録されています。pipは、PyPIのパッケージをインストール・管理します。
参考：[Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)
参考：[pip documentation](https://pip.pypa.io/en/stable/)

pipでできることは、*パッケージ管理*における以下の主要な処理を行うことです。

・*パッケージの検索*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージを検索・表示します。
・*パッケージのインストール*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージをインストールします。
　ダウンロードのみを行い、インストールしない指定もできます。
・*パッケージのアップグレード*
　インストール済みパッケージのバージョンアップを行います。
・*パッケージのアンインストール*
　インストール済みパッケージをアンインストールします。
・*パッケージの表示*
　インストール済みパッケージの表示や、古いパッケージを表示します。
　パッケージの詳細表示も可能です。

具体的なpipの使い方は以降で説明します。

PyPIは* Python Package Index*の略です。**Python Software Foundation（PSF）によるPython用リポジトリ**で、ソフトウェア公開サービスを指します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、*pipを用いてインストールする*ことができます。
参考：[PyPI](https://pypi.org/)

使用方法は簡単で、以下のようにパッケージ名を指定するだけです。
“$ python -m pip install パッケージ名”
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

### その他のパッケージマネージャは？

pipの他に有名なパッケージ管理システムの*パッケージマネージャ*として、Anacondaの「*conda*」を紹介します。*Anaconda*とはPythonの実行環境で、**データサイエンス**に必要とされる各種*ツールやライブラリを提供するプラットフォーム*です。

Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、大変便利です。Anacondaにソフトウェアを取込む場合は、*conda* ツールを用いて追加することができます。condaはAnacondaをインストールすると同梱されるツールで、*パッケージのインストール・管理*を行います。

詳しくは、以下のサイトにAnacondaのインストール方法が記載されていますのでご確認ください。Anacondaの無償版は*Individual Edition*ですが、商用利用時には有償版が必要です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

pipとcondaの違いは、**PyPIとAnacondaのそれぞれに付随したインストール・管理ツールであること**です。PyPIとAnacondaはPython用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。現状それぞれソフトウェア管理の形態が異なりますので、併用することが難しいです。

いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用するのが良いでしょう。pipとcondaは選択したリポジトリに対応させて使用します。

pipの使い方は、”python -m pip …”として*pythonコマンドを用いる方法*、*pipコマンドを直接用いる方法*の2つがあります。どちらも動作に違いがありませんが、日本Pythonユーザ会では、初心者はpythonコマンドを用いることを推奨していますので、pythonコマンドの用法に慣れるのが良いでしょう。

以下の用法で**バージョンの確認と指定**が可能です。なおLinux、MacOSの場合の*”python -m pip”コマンド*は、Windowsでは*”py -m pip”コマンド*で実行します。そのため以降の説明を置き換えてご確認ください。

・*Python自体のバージョン確認*
用法：$ python --version　（Windowsでは、C:> py --version）
・*pipのバージョン確認*
用法：$ python -m pip --version　（Windowsでは、C:> py -m pip --version）

### pipでパッケージをインストールする方法

以下の用法で**パッケージのインストール**ができます。


・*パッケージのインストール（PyPIをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install パッケージ名
・*パッケージのインストール（GiHubをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install git+https\://github.com/pypa/パッケージ名.git@main

### pipでパッケージインストール時にバージョン指定する方法

以下の用法で、**パッケージインストール時にバージョンを指定する**ことができます。


・*パッケージのインストール時にバージョン指定する*
用法：$ python -m pip パッケージ名==X.Y.Z
・*パッケージのインストール時にオプション変更する*
用法：$ python -m pip install オプション パッケージ名
インストールのオプションは多岐に渡ります。詳しくは以下のリンクをご確認ください。
参考：[pip install](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#options)

### pipでパッケージインストール時にPythonのバージョンを指定する方法

以下の用法で、*パッケージインストール時*に**Pythonのバージョンを指定する**ことができます。


・*LinuxやMacOSの場合のバージョン指定方法*
用法：$ pythonバージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ python3 -m pip install パッケージ名
・*Windowsの場合のバージョン指定方法*
用法：$ py -バージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ py -3 -m pip install パッケージ名

ここではバージョン指定時にpython3を指定しましたが、3.8や3.9等のより詳細な指定が可能です。

### pipでインストール済みパッケージの表示をする方法

以下の用法で**インストール済みパッケージの表示**を行います。
・*インストール済みパッケージのバージョンを表示する*
用法：$ python -m pip list
　　　$ python -m pip freeze
listとfreezeの違いは出力形式の違いです。freezeはパッケージ一括インストール時にも用います。
・*インストール済みパッケージの情報を表示する*
用法：$ python -m pip show パッケージ名
　　　$ python -m pip show --verbose パッケージ名
このように“--verbose”を指定することで、より詳細な情報が表示できます。

### pipでパッケージのアンインストールとアップグレードの方法

以下の用法で、**パッケージのアンインストールとアップグレード**が可能です。なお、アップデート（update）作業はアップグレード指示（--upgrade）をinstallに続いて指定入力します。

・*パッケージのアップグレード*
用法：$ python -m pip install --upgrade パッケージ名
・*パッケージのアンインストール*
用法：$ python -m pip uninstall パッケージ名

pipが使えない場合やエラーとなる場合は、概ね以下の3通りのことが考えられます。下記の症状に該当するかどうか確認をしてみてください。

・*インターネット接続の確認*
pipはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。オフィスからの接続ではトラフィック制限により、リポジトリ等へのアクセスを遮断している場合もあります。そのため、別のネットワーク環境から動作確認することをおすすめします。

・*pipのバージョンが対応していない*
pipでインストールをする場合、pip自体を最新にすることで提供サービスがカバーされることがあります。インストールに先行してpipをアップグレードすることをおすすめします。

・*システム管理者権限の確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールはシステム管理者の権限が必要です。権限がない一般ユーザの場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。

さらに「*コマンドが見つかりません*」のエラーの場合は、pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATH環境変数を確認してパス設定を正しく行うことをおすすめします。なおpipはPython 3.4から同梱されていますが、それ以前のバージョンではpipを**個別インストールする**必要がありますので合わせてご確認ください。

### pip自体のアップグレードは？

pip自体のアップグレードは、パッケージのアップグレードと同等です。*”python -m pip install --upgrade pip” *で最新の状態を維持しておきましょう。これにより、パッケージ管理で生じる**エラー発生リスクを低減する**ことができます。

## pipを用いてPythonの豊富なライブラリパッケージを活用しましょう

Pythonは豊富なパッケージが特徴で、開発生産性の高さから人気があります。*pip*は*Pythonの標準パッケージ管理システム*です。pipを用いて多岐に渡り公開されている*ライブラリを活用*し、より**効率的にシステム開発を行うこと**をおすすめします。

pipとは、Pythonの標準パッケージ管理システムです。pipはPyPIやGitHubに登録された豊富なライブラリパッケージをインストール・管理します。ここでは、pipのインストールや使い方から使えない場合の対処方法まで分かりやすく解説していきます。

pipとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのPythonの標準パッケージ管理システムを指します

pipはPythonで標準利用されており、Python用リポジトリであるPyPIやGiHubを用いてパッケージ管理します

pipは初心者でも分かりやすいコマンド体系のため、汎用ライブラリを用いる場合におすすめです

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