【Python】Anacondaとは?ダウンロードとインストールから使い方まで徹底解説!





これからPythonの学習環境あるいはプログラミング学習を始めたい人にとって、Python実行環境の構築が必須です。

おそらく、本記事を確認している人はPython実行環境の構築方法で迷っている人だと思います。

  • Python実行環境の構築方法を知りたい人
  • Python実行環境の種類を知りたい人
  • Anacondaのインストール/使い方を理解したい人
  • データ分析系の最適環境を求める人

これらの悩みを解決しながら、Anacondaのダウンロード/インストールから使い方まで解説します。

プログラミングの実行環境構築で時間をかけるとモチベーション低下/学習時間の効率性を失うので、解説を読み進めながらぜひ手を動かしましょう。

汎用性の広いPythonを0から習得するためのフロー及び実際にPythonで開発を行い開発案件を獲得するまでの筋道について解説しているチュートリアル資料と

コーディングの参考となる実際にPythonを使って作ったツールのソースコードを無料で配布していますので、こちらも併せてご覧ください。

初心者・入門者でも30日間で学習できるおすすめPython学習方法

 

おすすめのPython学習サービスをまとめてみました。挫折することなく一直線にエンジニアを短期集中で目指している人はこちらから確認してください。 

【おすすめ】Python学習サイトPyQが初心者に選ばれる理由

プログラミングを学ぶ上で作りたいものがない人へ提案させてください

 

Anacondaとは

Anacondaとは、データサイエンス向けのPython実行環境を提供するプラットフォームです。

AIや機械学習/数学的ライブラリを豊富に提供しており、特にデータ分析/解析系で利用するPythonライブラリパッケージが豊富です。

一部Anacondaの商用利用によって有償化されていますが、個人の非商用目的で使用する場合は無償のようです。

詳細な内容を知りたい人は、Anacondaの公式サイトから確認してください。

Anacondaのインストール方法

Anacondaのダウンロード(download)/インストール(install)手順について解説します。

まずAnacondaの公式サイトにアクセスして、Anacondaをダウンロード(download)します。

利用しているPCのOSに合わせてダウンロード(download)を実施してください。

ダウンロードページでは、Windows、Mac、Linuxの3種類を選ぶことができます。

ここでは、MacOSにおけるAnacondaをダウンロードします。

Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg(OSによってダウンロードファイル名は異なります。)がダウンロードできたら、ファイルをダブルクリックで実行します。

実行すると、AnacondaのInstaller(インストーラー)が起動して、以下の画像のように表示されます。

セキュリティに関する警告が表示されるため、『続ける』をクリックします。

次に、現時点で最新版であるAnaconda3のインストール手順が表示れるため、『続ける』をクリックします。

次に、大切な情報といった内容が表示されますので、何がOS上にインストールされるか確認したい人は、画面をスクロールしてライブラリ一覧を確認してください。

Pythonライブラリ等のインストールに問題なければ、『続ける』をクリックします。

次に、使用許諾契約に関する画面が表示されるので、問題なければ『続ける』をクリックします。

こちらの使用許諾契約では、使用に関する同意が必要となるため、使用に問題なければ『同意する』をクリックします。

次に、Anacondaのインストール先を選択する画面に遷移します。

ここで、インストール先を『自分専用にインストール』するか『特定のディスクにインストール』するか選択します。

筆者は自分専用にインストールを選択して、『続ける』をクリックします。

次に、インストールの種類に関する画面が表示されます。

改めてインストール先を変更したい場合は、『インストール先を変更…』をクリックします。

インストール先に問題がなければ、『インストール』をクリックします。

『インストール』をクリックすると、Anacondaのインストールが開始され、様々なパッケージスクリプトが実行されます。

Anacondaのインストールが完了するまで待ちます。

Anacondaのインストール中に”インストール先へのアクセス”を求められるため、『許可する』をクリックします。

Anacondaのインストールが完了すると、現在はPycharmと呼ばれるPython実行環境に関する画面表示がされるので、『続ける』をクリックします。

最後に、概要の画面表示になります。

ここではAnacondaのインストールが完了した通知となっており、『閉じる』をクリックすればAnacondaのインストールが完了します。

また、AnacondaにおけるInstaller(インストーラー)をゴミ箱に入れるか選択できますので、必要に応じて選択してください。

インストールしたAnacondaがゴミ箱に移動するわけではないので、安心してクリックしてください。

これで、最新版のAnacondaインストール手順解説は終わりです。

Anacondaの使い方

ここでは、Anacondaの使い方として以下の内容を解説します。

  • Anaconda Navigatorの起動方法
  • Anacondaの操作方法
  • AnacondaにおけるTips

特にAnacondaにおけるTipsまで理解すれば、Anacondaの活用の幅が広がります。

Anacondaの起動方法/操作方法を解説します。

Anaconda Navigatorの起動方法

WindowsではAnacondaのインストール後、スタートメニューにて『Anaconda』フォルダが追加されています。

Anaconda Navigatorのアプリケーションアイコンが存在するため、クリックすると起動します。

一方でMacではAnacondaのインストール後、Finderにて『Anaconda Navigator』が追加されているため、クリックすると起動します。

Anaconda Navigatorを起動すると以下の画面が表示されます。

Anaconda Navigatorでは、大分類として以下のメニューが存在します。

  • Home
  • Environments
  • Learning
  • Community

Anaconda Navigatorは非常に豊富なメニューを揃えており、学習環境やコミュニティが充実しています。

Anacondaの操作方法

ここでは、Python実行環境としてJupyter Labを操作します。

Anacondaの起動画面にて、『Home』にある『Jupyter Lab』をクリックします。

『Jupyter Lab』をクリックすると、ブラウザ上にてPython実行環境の画面表示が行われます。

任意のフォルダ選択を行い、『Notebook』にある『Python3 ipykernel』をクリックします。

『Notebook』を起動すると、任意のフォルダにてファイルが作成され、コード記述画面が表示されます。

ここでは、実行例としてメルカリサイトの特定商品データをスクレイピングにて取得し、データ分析した結果になります。

Pythonによるスクレイピング技術に興味がある人は「【python】pandas&matplotlibを利用したメルカリスクレイピングデータ分析」で解説します。

【python】pandas&matplotlibを利用したメルカリスクレイピングデータ分析

2021.08.16

また、Anaconda Navigatorにて起動した対話型Python実行環境であるJupyter Labについて詳しく知りたい人は「【Python】Jupyter Labとは?インストールや使い方を徹底解説!」で解説します。

【Python】Jupyter Labとは?インストールや使い方を徹底解説!

2021.09.23

AnacondaにおけるTips

Anaconda NavigatorのLearningでは、Pythonライブラリ等の様々な学習内容が詰め込まれています。

ここでは、Python初心者にとって熟読しておくべき項目をピックアップします。

  • Python tutorial
  • Python Reference
  • Anaconda Package List
  • Pandas
  • Numpy
  • Scipy
  • Matplotlib
  • TensorFlow

特に、AIや機械学習、データ分析/解析系をPythonで取り組みたい人は必須です。

Python初心者でも実務で活用できる学習内容

これからPythonを始めたい、あるいはすでに学習を始めているPython初心者にとって学習ロードマップで迷っている人も少なくありません。

Pythonの基礎知識を蓄えながら、Python初心者でも作れるものは以下になります。

改めて各学習内容を言語化すると、以下の内容になります。

  • データスクレイピング
  • ブラウザ自動化
  • ファイル操作の効率化/自動化
  • 画像編集/解析
  • Web API連携

パッケージ化されているライブラリと簡易的なスクリプトファイルのみで実現できる学習内容であるため、Python初心者におすすめです。

目的別に分類しましたが、Pythonにおける学習内容を詳しく知りたい人は「【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説!」で解説します。

【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説!

2021.02.22

Python実行環境構築の種類

そもそも、Python実行環境を用意する上で様々な構築方法があります。

  • Python直接インストールによるPython実行環境構築
  • Google ColaboratoryによるPython実行環境構築
  • Jupyter NotebookインストールによるPython実行環境構築
  • Jupyter LabインストールによるPython実行環境構築

多くのPython実行環境構築の方法が存在します。

開発環境の状況に応じて、使い分けられると便利なのでお手隙のタイミングで環境構築しておきましょう。

Python直接インストールによるPython実行環境構築

最も一般的な構築方法としてPythonファイルのダウンロード後、PCへ直接インストールする方法があります。

Pythonが利用できるまでのインストール手順は、以下の流れです。

  • Python公式サイトへアクセス
  • Pythonのダウンロード
  • Pythonのインストール

手順を間違えなければ、数分でPython実行環境を構築できます。

Python直接インストールによるPython実行環境の構築方法を知りたい人は「【Python初心者入門】ダウンロードとインストール方法を解説!」で解説します。

【Python初心者入門】ダウンロードとインストール方法を解説!

2017.07.09

Google ColaboratoryによるPython実行環境構築

Google Colaboratory(グーグルコラボラトリー, Google Colab)とは、教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたGoogleの研究プロジェクトの一つとなっています。

Googleアカウントさえ持っていれば、ブラウザとインターネットを利用してすぐにでもPython環境を実現できるサービスです。

Google ColaboratoryにてPythonが利用できるまでのインストール手順は、以下の流れです。

  • Googleアカウントの取得
  • Google Driveにアクセス
  • ドライブ内にGoogle Colaboratoryをインストール

特に、環境構築といった学習コストがかからない点は初心者にとっても魅力的です。

ローカルPCでPython環境構築に困っている人は「【Python】Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説!」で解説します。

全て画像付きで解説しており、直感的操作で環境構築できます。(3分もかからないはずです。)

【Python】Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説!

2020.06.18

まとめ

Anacondaとは、データサイエンス向けのPython実行環境を提供するプラットフォームです。

AIや機械学習/数学的ライブラリを豊富に提供しており、特にデータ分析/解析系で利用するPythonライブラリパッケージが豊富です。

また、Anacondaのインストール方法は、公式サイトからAnacondaにおけるインストーラーをダウンロードし、ファイル実行してください。

Anacondaの使い方として、以下の項目を理解しておきましょう。

  • Anaconda Navigatorの起動方法
  • Anacondaの操作方法
  • AnacondaにおけるTips

これらを一通り動作できれば、Anacondaをマスターしやすくなります。



ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、フリーランス活動経験を経て 2019年2月から起業し、今に至る。 自社サービス及び製品を開発、ブログ収入、クラウドソーシングなど、多方面で売り上げを立てている。