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*Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気が高い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、利用者は**インストール後すぐに開発作業を開始できる**メリットがあります。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaを使う準備として*Anacondaモジュールをインストール*しておきます。

「Anaconda」はAnacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動しインストールします。公式ダウンロードには以下のOSでインストーラが提供されています。

・*Windows用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*macOS用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

なおPythonはAnacondaに含まれており、バージョンを指定したインストールも可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**Anacondaはコマンドラインインターフェース（CUI）とグラフィカルユーザインターフェース（GUI）が用意されています。**Anacondaを使うには以下のコマンドを用います。

・*GUIツール - Anaconda Navigator*
　condaのパッケージ管理が可能でアイコンクリックで起動します。扱いやすいのでおすすめの方法です。

・*CUIツール - conda*
　WindowsのAnaconda Prompt on Windowsや、macOS・Linuxのターミナルで動作します。Anacondaの詳細設定を行う場合や作業手順の自動化をする場合に使います。

「Anaconda Navigator」と「conda」は共にパッケージ管理や環境設定に用いることができます。

Windowsの使い方は*スタートメニューから「Anaconda Navigator」をクリックするだけです。*

　画像引用：[Anaconda Getting started with Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/)

MacOSの使い方は*「Launchpad」から「Anaconda Navigator」アイコンをクリックし起動します。*

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

なお「CentOS」や「ubuntu」も「Linux」と同じ使い方です。*公式ダウンロードサイトからモジュールをインストールすることで利用できます。*

*「Navigator」は環境作成のために「conda」を使用しています。*「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックすると最初の環境作成のダイアログが表示されます。ここで名称とバージョンを設定し「Create」をクリックすると環境が作成されます。

### NavigatorによるPythonの管理は？

**最初に作成される環境のPythonはAnacondaをインストールした際のPythonバージョンです。**

もし異なるPythonのバージョンが必要であれば「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックしPythonパッケージバージョンを「3.8」・「3.7」・「3.6」・「3.5」・「2.7」から指定し「Create」をクリックして作成します。

### Navigatorによるパッケージの管理は？

インストール済み「Installed」のパッケージは検索する環境をクリックすると表示されます。同様に*プルダウンで「Not Installed」・「Updatable」・「Selected」・「All」の表示選択が可能です。*

インストールしたいパッケージはパッケージ検索ボックスを使います。パッケージ検索ボックスにパッケージを入力することで、「Anacondaリポジトリ」から情報を入手し表示してくれます。

インストールする場合は検索結果のパッケージ名をチェックし「Apply」ボタンをクリックすることでインストールすることができます。

**Pythonでは開発プロジェクトを複数作成する際に仮想環境を作成します。**仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。

Pythonの標準コマンドでは最初に「venv」コマンドを用いて仮想環境を作成し、次に「pip」コマンドを用いて仮想環境へパッケージをインストールします。

参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**Anacondaを用いる場合は「condaコマンド」を用いて仮想環境の作成とパッケージインストールを行います。**実行環境となるConda環境の作成と有効化の方法は以下の通りです。

(base) $ conda create --name env37 python=3.7

(env37) $ conda create --name env36 python=3.6

*使用例では有効化されているConda環境に対して「conda install」コマンドによってパッケージがインストールされます。*

Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には該当するConda環境を有効化することで指定バージョンのソフトウェアが利用できます。

**「conda」はAnacondaの「CUI」です。**以下の代表的な処理を行うことができます。

・*conda install*
　パッケージ・Pythonのインストール

・*conda update*
　パッケージ・Pythonやパッケージマネージャのアップデート

・*conda remove*
　パッケージのアンインストール

・*conda activate*
　Conda環境の有効化

・*conda deactivate*
　Conda環境の無効化

・*conda search*
　利用可能なパッケージの検索

・*conda install*
　パッケージ、パッケージマネージャのインストール

・*conda list*
　インストール済みパッケージの表示、ファイル保存

参考：[conda Command reference](https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html)

## Anacondaのライブラリの使い方

Anacondaでは豊富な公開ソフトウェアのライブラリ管理とインストール管理が可能です。特に**データサイエンスを中心としたライブラリの大半はパッケージで提供されており、その数は7,500種類以上とも言われています。**Anacondaでは「GUI」として「Anaconda Navigator」・「CUI」として「conda」が利用可能です。

インストールされたライブラリはアイコンをクリックしたり、コマンドライン実行したりすることで利用できます。

**「Spyder」とは統合開発環境（IDE）の1つです。**「spyder」を使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・*準備*
（1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりSpyderを探します。

（3）Sypderの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Spyderインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Spyder起動後、新規作成から試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（3）「File」・「Save As」でファイルを保存すると「xxx.pyファイル」が作成されます。

（4）三角の再生記号をクリックすることで実行できます。

（5）実行結果は右下のコンソール枠に表示されます。

### AnacondaのJupyterNotebookの使い方

**「Jupyter Notebook」も「Spyder」同様に統合開発環境（IDE）の1つです。**使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりJupyter Notebookを探します。

（3）Jupyter Notebookの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Jupyter Notebookインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

Anaconda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のインストール管理から起動まで統合管理できます。ここでは各OSでの使い方をAnacondaのNavigatorやcondaを用いて説明していきます。

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気があるPythonの実行環境

AnacondaはWindows・macOS・Linuxで利用可能

AnacondaにはGUIのNavigator、CUIのcondaが用意されている

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

**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、とても利便性が高いです。Anacondaの利用者は1,500万人以上とも言われています。

*AnacondaはGUI・CUIそれぞれ提供されています。*GUIはAnaconda Navigatorでインストール管理・起動管理ができます。CUIはcondaツールを用いて行います。

Python入門：はじめの一歩から基本構文までまとめて解説！

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

Anacondaは1,500以上のパッケージが含まれるディストリビューションとなります。250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者は*インストール後すぐに開発作業を開始できる*というメリットがあります。

また、Anacondaはあらかじめデータサイエンスや機械学習のライブラリやソフトウェアパッケージを同梱し、依存関係をチェックしてくれます。そのため**インストール作業並びにバージョン管理を簡素化できるというメリットもあります。**

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## Anacondaのインストール方法を紹介

ここではAnacondaのインストール方法を紹介しています。**Anacondaには有料版と無料版があり、 無料版はIndividual Editionです。**ご注意ください。

【参考】：[Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaをインストールする方法と、他のアプリケーションをインストールする方法に大きな違いはありません。具体的な手順について簡単に紹介していますので参考にしてください。

・最初にAnacondaをダウンロードします。この際、自身の*使用環境に合ったものを選択*してください。
・ダイアログボックスが表示されたら「Next」・「I Agree」をクリックします。
・Anacondaを使用するユーザーが自身のみか他のユーザーも含むか選択します。
・インストールする*ディレクトリを設定*します。
・*PATHの設定*を行うか選択したら「Install」をクリックします。
・インストールが完了したら「Next」をクリックしていきます。
・最後に「Finish」をクリックしてAnacondaのインストールは完了です。

【参考】：[ Windows版Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html)

Anacondaは2022年1月時点で以下のバージョンが最新版となります。

・*Windows Python3.9用*
　64ビット版・32ビット版

・*MacOS Python3.9用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux Python3.9用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

【参考】：[ANACONDAインストーラー](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaのインストール方法について紹介しましたので、ここではインストールしたAnacondaの使い方を簡単に紹介していきます。

Anacondaは、特定のパッケージやライブラリをインストールしておく仮想環境と呼ばれるものを作成することができます。特に*複数のパッケージやライブラリを使用する場合、仮想環境の作成が必要*です。

この理由として、パッケージやライブラリによって対応しているpythonのバージョンが異なるという点が挙げられます。**仮想環境はpythonのバージョンごとに作成します。**

### Anacondaで仮想環境を作成する

Anacondaにおいて、*仮想環境を作成するには「conda create -n 仮想環境名」というコマンドを入力*します。前述の通り仮想環境はpythonのバージョンごとに作成する必要があります。そのため複数の仮想環境を作成する際は仮想環境名の後に「スペース」と「インストールするパッケージやライブラリの名前」を入力しましょう。

### Anacondaで作成した仮想環境の有効化を行う

仮想環境は作成しただけでは使用することができません。Anacondaで作成した仮想環境を使用するには有効化する必要があります。仮想環境有効化の際に使用するコマンドは「*conda activate 仮想環境名*」です。仮想環境を有効化したら「python」と入力しpythonを起動します。pythonを終了する際は「quit()」というコマンドを入力します。

### Anacondaでライブラリをインストールする

Anacondaで作成した仮想環境に入ったら、その状態でライブラリをインストールすることができます。ライブラリのインストールに使用するのは「*conda install*」というコマンドです。

### Anacondaで作成した仮想環境の無効化を行う

Anacondaでは「*conda deactive*」というコマンドを入力することで使用中の仮想環境を無効化することができます。

### Anacondaで作成した仮想環境を削除する

使用が終了した仮想環境や不要になった仮想環境の削除はコマンドを入力することで簡単に行えます。入力するコマンドは「*conda remove -n 仮想環境名 –all*」です。

## Anacondaにあるライブラリなどを紹介

ここではAnacondaにあるライブラリやAnacondaが使いやすくなるアプリケーションについて紹介していきます。

### Anacondaで利用可能なデータサイエンスライブラリ

今回はデータサイエンスで使用するライブラリについて目的別にいくつか紹介します。Anacondaではここで紹介しているライブラリをはじめ、**7,500以上の公開ライブラリが利用可能です。**データサイエンスでは通常次のライブラリを用いるケースが多いです。

・*数学・科学技術計算用*
　- NumPy：多次元配列オブジェクトを実装し多数の演算関数を提供します。
　- SciPy：NumPyをベースにした科学計算ライブラリです。
　- Pandas：数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリです。

・*データの可視化用*
　- Matplotlib：NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリです。
　- seaborn：Matplotlibを用いた可視化ライブラリです。
　- Altair：簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリです。

・*機械学習・深層学習用*
　- scikit-learn ：分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリです。
　- TensorFlow：Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリです。
　- PyTorch：Facebookが開発した機械学習ライブラリ、深層学習へ適用拡大されています。

【参考】：[データサイエンスツールキット](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが使いやすくなるアプリケーション

**Anaconda Navigatorとはアプリケーションのインストール管理や起動管理を行ってくれるGUIアプリケーションです。**Anaconda NavigatorはAnacondaディストリビューションをインストールすると利用可能になります。

Anaconda Navigatorでは予め次の代表的なアプリケーションが利用可能な状態となっています。

・*JupyterLab*
　Jupyter Notebookの後継となるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Jupyter Notebook*
　PythonやR言語の開発で用いるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Spyder*
　データサイエンス用統合開発環境（IDE）

・*PyCharm*
　Python用統合開発環境（IDE）

・*VSCode*
　マイクロソフト製コードエディタ

・*Glueviz*
　Python用データ可視化ツール

・*Orange 3 App*
　対話型データ可視化ツールとビジュアルプログラミングによるデータマイニング　

・*RStudio*
　PythonやR言語の開発で用いる統合開発環境（IDE）

・*Anaconda Prompt（Windows用）*
　Anaconda同梱のWindowsコマンドプロンプト

・*Anaconda PowerShell（Windows用）*
　Anaconda対応のWindows PowerShell

このように代表的な*統合開発環境（IDE）のみならず、*VSCode*や*PowerShell*等も利用可能*ですので、Windowsユーザでも違和感なく開発を進められます。

【参考】：[Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/#what-applications-can-i-access-using-navigator)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

## Anacondaを利用して効率的にPython開発を進めましょう

*Anacondaはデータサイエンスに必要なライブラリを統合管理できるオープンソースのディストリビューション*です。同様にインストール管理ソフトウェアとソフトウェア公開サービスを兼ねていますので、Pythonライブラリやツールのインストール管理ならびに実行管理を統合的に行うことができます。

特に機械学習を中心とするデータサイエンス分野では必需品となります。**Anacondaを導入しPythonの開発やデータ分析などを効率的に行ってみてはいかがでしょうか。**

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AnacondaはPython実行環境でデータサイエンスに必要なライブラリをまとめたディストリビューションです。同様にインストール管理ソフトウェア並びにソフトウェア公開サービスとして活用されています。ここではAnacondaの特徴や利用方法を解説していきます。

AnacondaはPythonインストール管理ソフトウェア・ソフトウェア公開サービスです

AnacondaはPython実行環境でデータサイエンスに必要なライブラリをまとめて提供します

Anacondaを用いることでインストール・実行管理の工数が削減されます

Anaconda（アナコンダ）とは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonはプログラム記述がシンプルなプログラム開発言語として、初心者から専門家まで人気があります。人気の理由の1つが*豊富なライブラリが公開されていることにあります。*特に分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習や深層学習のライブラリが数多く提供されています。

*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、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。**

Anacondaは有料版と無料版があり、*Individual Editionは無料版です。*

Anacondaのインストール方法は**Anacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動してインストールします。**2021年8月現在、以下のバージョンが最新版です。

・*Windows Python3.8用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*MacOS Python3.8用*
　64ビット版（GUI、CUIインストーラ）

・*Linux Python3.8用*
　64ビット版（x86、Power、AWS Gravitor2、IBM Z）

【参考】：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが利用される理由は？

Pythonでは多くのソフトウェアが公開されておりますが、通常個々のソフトウェアの*バージョン管理や依存関係をユーザが管理する必要があります。*

Anacondaは1,500以上の機械学習を始めとするデータサイエンスのライブラリやパッケージを含んでおり、*依存関係をチェックしてくれます。*そのため、利用者の**バージョン管理作業やインストール作業を効率的に行うことができます。**

## Anacondaのメリット・デメリット

Anacondaには様々なツールが含まれていて便利ですが、同時にデメリットも発生し得ます。Anacondaをインストールするメリットとデメリットをそれぞれ紹介していきます。

Anacondaのメリットは、*必要なツールを1つ1つ自分でインストールしなくて良い点です。*Anacondaを使えば使用頻度の高い便利なライブラリが一括でインストールされるので、それぞれのインストールや設定の手間が省けます。

通常のPythonのみでは標準ライブラリ以外は特に何も装備されていないので、色々なライブラリやパッケージを一度にインストールしてすぐに使えるのは効率が良いと言えます。特にデータ分析や機械学習を目的にPythonを使うのであれば、Anacondaは有益です。

**操作にまだ慣れていない初心者にもおすすめです。**Anacondaには初心者をサポートしてくれるソフトも含まれていますし、何からインストールすれば良いのかわからないという人でも、Anacondaにはよく使われるツールが既に入っているので安心です。

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

Anacondaのメリットでもある「様々なパッケージを一括でインストールしてくれる」という点は、同時にデメリットにも繋がりかねません。**多くのパッケージを含んでいるということは、それだけ容量も大きいということです。**PCの空き容量やスペックによっては動作が重くなる可能性もあります。

使わないパッケージが多いとPCの容量を無駄に圧迫していることになるので、Anacondaに含まれるツールが自分の目的と合っているか、あらかじめ確認しておきましょう。逆に、PCに十分な空き容量がなかったり必要なツールが限られていたりする場合はおすすめしない、ということになります。

また、Windowsにおいてはこの心配はありませんが、PC上にPythonがプリインストールされている（Pythonを使っているアプリがある）場合、*Anacondaのインストールが他のアプリの動作に影響を及ぼす可能性があるので注意が必要です。*

## Anacondaのインストール作業は？

Anacondaのインストール作業は、通常のアプリケーションや開発環境を設定する際と同様の流れです。具体的には以下の作業を行います。

・*Anacondaインストーラをダウンロード*
　Anacondaのインストーラを開発環境にダウンロードします

・*Anacondaインストーラをインストール*
　Anacondaのインストーラをインストール・セットアップし、システムで利用可能な状態にします

通常のインストール作業は統合開発環境（IDE）を別に準備する必要がありますが、Anacondaでは一般的に用いる**統合開発環境（IDE）が利用可能です。**

### AnacondaのWindowsインストール方法

ここでは、Anacondaを**Windowsにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on Windows](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/)

具体的なインストールの流れと手順は以下の通りです。

・*公式ダウンロードサイトの表示*
　「Anaconda Individual Edition」が公式ダウンロードサイトにあります。

　【参考】：[Anaconda Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

・*Anaconda Individual Edition 「Download」または「Get Additional Installers」の製品ロゴをクリック*
　該当インストーラを選択しダウンロードします。
　「Download」リンクはPython 3.8用64ビットGUIインストーラとなります。
　「Get Additional Installers」リンクでは、Windows32ビット版および旧バージョンが選択できます。

　【参考】：[Anaconda Individual Edition Anaconda Installers](https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads)

・*ダウンロードしたインストーラをダブルクリックし、起動*

・*インストーラの表示に従い操作*
　（1）起動後に「Next」をクリックします。
　（2）ライセンス条件を読んで、“I Agree”をクリックします。
　（3）インストール対象の”Just Me”または”All Users”を指定し、”Next”をクリックします。
　　　通常”Just Me”で進めていきます。
　（4）”Destination Folder”を確認し、”Next”をクリックします。

　　　【画像引用】：[Anaconda Installation on Windows](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/)

　　注意点ですが、Anacondaのインストールでは日本語が含まれるフォルダを指定できません。

 　　Windowsのアカウント名が日本語の場合は、同様に日本語アカウント名のフォルダにインストールできないため、別のフォルダを指定する必要があります。

　（5）”Advanced Option”のPATH追加かデフォルト設定を指定し、”Install”をクリックします。
　　　なお、PATHの追加は推奨されていない設定方法のためご注意ください。

・*インストール作業の開始*
　”Show Details”で進捗を確認することができます。
　完了したら”Next”をクリックします。
　次に、オプションのPyCharmが選択できます。
　”https://www.anaconda.com/pycharm” のリンクをクリックするか、不要な場合はインストールせずに”Next”をクリックします。

　”Thanks for installing Anaconda”が表示されチュートリアルや学習案内がチェックボックスが表示されます。

　最後に”Finish”をクリックして終了です。

### AnacondaのMacOSインストール方法は？

ここでは、Anacondaを**MacOSにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on macOS](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os/)

・*公式ダウンロードサイトの表示*
　Anaconda Individual Edition 「Anaconda Installers」が公式ダウンロードサイトにあります。

・*該当インストーラを選択しダウンロード*
　64ビット版のGUIおよびCUIインストーラが選択できます。

・*インストーラの表示に従い操作*
　（1）イントロダクション・Read Me・ライセンス条件を確認します。
　（2）インストール先ディレクトリを”~/opt”に設定し、”Install”をクリックします（推奨）。
　　　ディレクトリを変更も可能ですがおすすめしません。

　　　【画像引用】：[Anaconda Installation on macOS](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os/)

・*インストール作業の開始*
　完了したら”Continue”をクリックします。
　次に、オプションのPyCharmが選択できます。
　”https://www.anaconda.com/pycharm” のリンクをクリックするか、不要な場合はインストールせずに”Continue”をクリックします。

　最後に”Close”をクリックして終了です。

ここまではGUIインストーラを用いたインストール方法を説明しました。CUIインストーラを用いる場合は、ダウンロードした*シェルスクリプトをbashで起動することでインストールができます。*詳細については、公式サイトの「 Installation on macOS」の説明をご確認ください。

### AnacondaのLinuxインストール方法

ここでは、Anacondaを**Linuxにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on Linux](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/)

・*該当インストーラを選択しダウンロード*
　x86、Power等のCUIインストーラが選択できます。

・*ダウンロードしたスクリプトの起動*
　ダウンロードされるモジュールはCUIインストーラ（シェルスクリプト）です。
　ダウンロードしたシェルスクリプトをbashで起動することでインストールができます。

なお*GUIパッケージを利用する場合は、各Linuxディストリビューションに応じたDependencyをインストールする必要があります。*詳細については、公式サイトの「 Installation on Linux」の説明をご確認ください。

### Anacondaがインストールできない、終わらない場合は？

Anacondaが**インストールできない場合や、終わらない場合もまれに発生します。**特に*Windows環境では報告が挙がっています。*その場合は以下のことを試してください。

・*インストール済みのPythonを削除*
　すでにPythonがインストール済みの場合は、事前にアンインストールするか別のフォルダを指定します。

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