高木研究室での研究で行うデータ解析や画像補正には,プログラミング言語のPythonを利用します。そこで研究室や自分のPC上でプログラム環境を構築する方法を紹介します。使っている環境によって、すんなりいかないこともあります。あくまで流れを説明している程度の解説ですので、本ページを参考にしながら適宜検索して調べてください。
MACとWindowsでは,環境構築の手順が多少違いますので、別々に説明します。Linux(Ubuntu)はWindowが参考になると思います。
修正日:2025/11/18
コメント:Windows にてlinux の仮装環境なしでの環境構築に。pythonバージョンを3.5→3.9に。anacondaインストールのリンクが変わっていた。ほかにもいろいろ更新
Anacondaのダウンロードリンクに飛び,WindowsバージョンのAnacondaを「ダウンロード」します。
ブラウザ検索だと辿り着けないかもしれません
AnacondaダウンロードURL:https://www.anaconda.com/download/success
※pcのユーザー名に2バイト文字を使っている場合は保存先をcドライブ直下(C:\anaconda)に指定してインストールすることで今後の不具合を回避できるらしいです。(不具合が発生した例もあるので根本的に解決するにはユーザー名を変更した方が良いです)
※インストール時にpython3.12がbaseにインストールされますが、インストール時にチェックを外すことで回避できます、よくわからない場合はそのままでも大丈夫
仮想環境の立ち上げなどのコマンド入力は、anaconda prompt powershell で行います。
以下のコマンドをanaconda promptに入力して仮想環境を作成します
conda create -n py39 python=3.9 anaconda
仮想環境が作成できたら以下のコマンドで仮想環境を呼び出します。
conda activate py39
condaコマンドを使って仮想環境上でプログラム環境を作っていきます。ここの例では、仮想環境で使用するPythonのバージョンをPython3.9にしていますが、ライブラリなどの関係で他のバージョンが必要な場合は数字を変更して環境構築してください。
※バージョンにより関数の引数の仕様が変わることがあります。先輩のプログラムが回らない場合などはバージョンを古いものにすることで回る場合があります。
必要なライブラリは基本的に
conda install {ライブラリ名}
でインストールできます。
以下に上記の方法ではインストールできないものを置いておきます。
もし他にあった場合は追記してください
# python3.9
# cv2(opencv) (condaは失敗するのでconda-forgeを使う)
conda install -c conda-forge cv2
# rawpy (condaは失敗するのでpipを使う)
pip install rawpy
# gdal (gdalのバージョン指定をしないと失敗する、違うバージョンのpythonを使う場合は注意)
conda install -c conda-forge gdal=3.6 netCDF4 rasterio fiona pyproj shapely
プログラミング環境は、VScode、jupyter Lab、jupyter notebookあたりから選択してください
・VScodeは少し設定が必要ですが仮装環境のactivateが不要なので後々楽です、.htmlや.texの作成にもそのまま使えます
・jupyter Labはanacondaと一緒にインストールされるのですぐ使えます
・notebookは最近のバージョンだと使いにくいのでおすすめしません、使う場合は6.x.xにダウングレードして使うのがおすすめです。
jupyter Lab は、仮想環境を立ち上げてから、anaconda prompt上に
jupyter lab
と入力することで立ち上がります。閉じるときはprompt上で ctrl+C を入力してください
VScodeの環境構築をする場合はこちらを参考にしてください:https://qiita.com/shiganai/items/11537a0083f978e6821d
以上で研究環境が整いました。パスの入力の仕方など、Windowsとmacで少し違いがあるので都度調べてみてください
コメント:情報が古いので注意(2025/11/18)あとで更新しておきます
HomebrewとかPyenvとか面倒なインストールをしなくても良いです。
を省略してAnacondaをダウンロードして,インストールします。
Anaconda公式URL:https://www.anaconda.com/products/individual
ページの下の方にインストーラーのダウンロードボタンがあります。どちらでも良いですが、初心者はGraphicalの方がおすすめです。
はじめに仮想環境を作成して,仮想環境上でプログラム環境を作っていきます。なぜ仮想環境上なのかを一言で説明すると管理しやすいからです。仮想環境でしようするPythonはバージョン3.5をインストールしていきます。Pythonは3.8が今は最新ですが(2020年4月時点)研究に必要なPythonのライブラリの都合上Python3.5をインストールします。
conda create -n py35 python=3.5 anaconda
python3.5の仮装環境を立ち上げる
conda activate py35
次にPython3.5のバージョンに合った研究に必要なライブラリをインストールしていきます。使用するコマンドは「conda search」と「conda instal」の2つです。「conda search」でPython3.5のバージョンに合ったライブラリを検索します。コマンドを入力して検索すると,一覧が表示されます。ためしにgdalを入れてみましょう。
conda search gdal
conda install gdal==xx.xx.xx
conda search opencv
conda install opencv==xx.xx.xx
anacondaの仮想環境を立ち上げるコマンドが長いので、短くしたい場合は以下の手順で短くできます。そのままでよい場合は必要ない手順です。
.zshrc の編集(nanoエディタを使う場合,nano .zshrc をターミナルへ入力)。
alias py35='conda activate py35'
設定を反映させる
source ~/.zshrc