Anaconda 入門

この記事はAnaconda初学者向けの内容をまとめたものです。Anacondaの利用を検討している方、導入はしたけど使い方がわからないという方などの役に立てばと思います。

なお本サイトのAnaconda解説記事はWindows環境下のものが中心です。

Anaconda とは

AnacondaとはAnaconda社が提供する機械学習やデータサイエンス用のプラットフォームです。PythonやR言語のディストリビューションで、対応プラットフォームはWindows、macOS、Linuxです。

Anacondaを利用して開発環境を構築することでPythonやR言語のライブラリもまとめて導入できるため、環境構築が容易となります（インストールできるもの：Python本体と各種ライブラリなど）。curlなどのユーティリティや、NvidiaのGPUを利用する際に必要となるCUDAなどの環境もインストールできるようになっています。

PythonやR言語を利用したいだけの場合Anacondaは不要ですが、科学技術計算などの利用を検討している場合にはおすすめです。

Anaconda Python 環境と通常 Python 環境の違い

Anacondaを利用してPython環境を構築した場合と、通常のPython環境を構築した場合の大きな違いは、前者ではPythonを使った機械学習等で必要となるツールやライブラリが自動的にセットアップされることです。

通常Pythonで開発を行う場合は、必要とするライブラリを後からインストールする必要があります。しかし、Python初学者にとっては自分が必要とするライブラリが何であるのかを調べること自体が難易度が高いと思います。Anacondaでは、そんなPython初学者、また機械学習等の初学者が開発環境構築の段階で躓かなくて済むようにあらかじめ目的（機械学習やデータサイエンス）に合わせた環境構築をサポートしてくれます。よってAnacondaでPython環境を構築するとすぐに目的の開発を行うことができます。

また、通常のPythonはバージョンを決めて起動します。（例：今回はPython 2で起動しよう。）これにより開発途中でPythonのバージョンを切り替えたくなった（Python 3を使いたいなど）といった際は、一度今起動しているバージョンのPythonを終了させ、その後で新たに使いたいバージョンのPythonを起動させなければいけません。Pythonはバージョン依存が多いとされており、バージョンが異なると使えないライブラリなどもあります。そのためバージョンの場合によってはバージョンの切り替えを頻繁にしなくてはならず、その際はPythonの起動、終了という操作を繰り返すことになります。

しかし、Anaconda Python環境ではこの問題は生じません。Anacondaには仮想環境が存在しその中でPythonを起動するため、バージョンの異なるPythonを同時に複数起動できます。つまり、通常Python環境とは異なりバージョンの切り替え時に起動、終了の作業を繰り返さずに済みます。

機械学習やデータサイエンスでのPython利用を考えている方はAnacondaを使われると便利だと思います。