科学計算が得意なPythonのディスクリビューションのAnaconda Navigatorとは

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科学計算が得意なPythonのディスクリビューションのAnaconda Navigatorとは
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SE
Anaconda Navigatortについて教えてください。

PM
Anaconda Navigatorのインストール方法や使用方法を紹介します。

Anaconda Navigatorとは?


Pyhtonは人工知能(AI)や機械学習などで主流のプログラミング言語となっていますが、ライブラリのインストールなど開発環境を整えるのに時間を要するのが難点といえます。

そんな中、科学計算に必要なライブラリなど一緒にインストールできるPyhtonのディスクリビューションがAnacondaです。ここではAnacondaの機能の一つのNavigatorについて紹介します。NavigatorにはJupyter notebookなどの機能があり、とても便利です。

Anacondaのインストール

WindowsやmacOS、Linuxでも利用可能なAnacondaは下記のAnaconda公式サイトからダウンロードできます。

Anaconda公式サイトダウンロードページ

ここではWindows 10を開発環境とします。

Anaconda Navigator

Anacondaのインストールが完了すれば、Navigatorを始め各種ツールやコマンドプロンプトが一緒にインストールされます。Windowsの「スタートメニュー」にAnaconda3が追加されているのを確認して下さい。

その中の一つにNavigatorがあります。NavigatorはAnacondaでインストールした各種ツールの起動やインストールを行うランチャーソフトウェアです。

Navigatorの各種ツール

Navigatorの各種ツールを見ていきましょう。Navigatorを起動させると、初回は初期化に少し時間がかかりますが、次のツールが起動可能です。

それは(1)Jupyterlab(2)notebook(3)qtconsole(4)spyderなどです。

JupyterLabとnotebook

Anaconda Navigatorの中で、まず、機能が似通っているJupyterLabとnotebookを取り上げます。

JupyterLabとnonebookはともにウェブブラウザが立ち上がり、それにアクセスしてPyhtonのコードを書いてすぐにその結果が分かる総合開発環境に近い機能を持っています。

JupyterLabとnotebookは、iPythonというPythonの対話式シェルがベースとなって開発されたもので、シェル機能ばかりでなく、画像の表示など様々なことが可能となっています。

JupyterLabの機能

JupyterLabはランチで起動させるとWebサーバが起動し、http://localhost:8888/labでブラウザか立ち上がり、JupyterLabが利用できます。

例えばGitHubからファイル等を取得してPyhtonを走らせてみます。以下のサイトからgit clone xxxxxでファイル等を取得して下さい。

image-processing-101

cloneで取得した場合はその中のイメージを使って簡単な画像処理を行います。

JupyterLabで画像処理を試してみる

画像処理をするにはOpenCVをインストールする必要があります。「スタートメニュー」の「Anaconda3(64-bit)」のPowerShellを立ち上げてcondaでインストールします。

これでインストール完了です。

画像処理を実践

JupyterLabの左側上部のフォルダの形をしたところをクリックしてNew Folderを作成します。フォルダをimagesと名前を変えてそこにgit cloneで取得したimagesの中の画像をアップロードします。そして、次のソースコードを走らせます。

実行結果は次の通りです。

このようにAnaconda Navigatorを使うとライブラリのインストールなしでもプログラムが走ります。JupyterLabを終了したい場合は、左上の「ファイル」をクリックしてその一番下の「Shut Down」をクリックすればサーバが終了します。

notebookの機能

次にnotebookの機能を見ていきます。起動方法はJupyterLabと同じで、http://localhost:8888/treeでブラウザが立ち上がります。

よく見ると先ほどJupyterLabで作成したimagesフォルダがあり、画像もそのままです。それではこの画像を使ってまた、簡単な画像処理を行います。

notebookで画像処理

<markそれではnotebookの機能を見ていきます。notebookの左下にUntitled.ipyndとUntitled1.ipyndのnotebookが2つあることに気付くでしょう。ブラウザに先ほど使ったnotebookが例えば1時間前として時間経過で分かりますので、そちらのnotebookを使用します。

Untitled.ipyndをクリックするとhttp://localhost:8888/notebooks/Untitled.ipynbのブラウザが別に立ち上がります。先ほど書いたソースコードとその結果が保存されていることが分かります。次のソースコードを走らせます。

これで先ほどJupyterでimportしたライブラリはもうimportする必要がなく、先ほどのコードの続きを書くだけでプログラムが走ります。この結果は画像表示なので、画像が表示されるか確認しましょう。

qtconsoleとspyder

qtconsole(Jupyter QT Console)とspyderは元々Qt(クロスプラットフォームに対応するUIフレームワーク)で実装されたJupyterやnotebookと同じく対話型のランチャーです。

qtconsoleの機能

qtconsoleをAnaconda Navigatorから起動します。すると、シェルが立ち上がります。対話型のシェルの為、1行ずつ入力していきます。

上記のようなエラーなどもすぐに分かる為、使い勝手はいいでしょう。

spyderの機能

spyderもqtconsoleと同様に対話型シェルとしても利用可能ですが、spyderはPythonのスクリプト作成ツールで、ステップ実行が可能なデバッガ機能が備わったランチャーです。

SE
Anaconda Navigatorの使用方法がわかりました。

PM
今回紹介した画像処理方法などを参考に、実際にコードを書いてみましょう。

Anaconda Navigatorを積極的に活用しよう

上記以外にもAnaconda Navigatorには様々なランチャーなどがあります。

数理科学計算を主に扱う場合はAnacondaがお勧めです。その中でもAnaconda Navigatorは開発環境として使用できるなど、ユーザの目線でディストリビューションしているものの為、特に使い勝手がいいでしょう。

Anaconda Navigatorが気になっている方は是非この記事を読んで活用してみてください。


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