この記事ではPythonの科学計算ライブラリ「NumPy」のインストール方法をまとめています。
現在のNumPyのインストール作業は、Windows/Mac/LinuxなどのOSでほぼ同様の手順で行えます。
科学計算向けのPython環境として広く使われているAnacondaや、python.orgからダウンロードできる生のPythonに対してのインストール方法をまとめているので、自分の環境に合ったセクションを参考にしてください。
また、この記事ではPython 3.7系とubuntuを使っていますが、他の環境でもほぼ同じようにインストールが可能です。
オススメのNumPyインストール方法
Anaconda Python
Anacondaを使っている場合は、すでにNumPyのインストールされているはずです。
PythonかIPython（標準のPythonよりもリッチな対話的shell）を起動して、正しくインストールされているか確認しておきましょう。
ubuntu@ubuntu:~$ ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.0.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]: import numpy as np In [2]: np.test() NumPy version 1.15.2 NumPy relaxed strides checking option: True .................x......................................................................................................................................... [ 3%] .............................................................................................................s................x.x.......................... [ 6%]
test関数がErrorを吐かずに終わればただしくインストールされています！
もしもうまくいかない場合は、
conda uninstall numpy
を実行し、インストールしているNumPyパッケージをアンインストールします。
その後、次のセクションで解説している方法で再度インストールしてください。
Miniconda Python
Minicondaを使っている場合は、condaコマンドを使ってインストールしましょう！
conda install numpy
でインストールできます。
(test1) ubuntu@ubuntu:~$ conda install numpy
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/ubuntu/anaconda3/envs/test1
added / updated specs:
- numpy
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
wheel-0.32.1 | py37_0 35 KB
python-3.7.0 | h6e4f718_3 30.6 MB
------------------------------------------------------------
Total: 30.6 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
blas: 1.0-mkl
ca-certificates: 2018.03.07-0
certifi: 2018.8.24-py37_1
intel-openmp: 2019.0-118
libedit: 3.1.20170329-h6b74fdf_2
libffi: 3.2.1-hd88cf55_4
libgcc-ng: 8.2.0-hdf63c60_1
libgfortran-ng: 7.3.0-hdf63c60_0
libstdcxx-ng: 8.2.0-hdf63c60_1
mkl: 2019.0-118
mkl_fft: 1.0.6-py37h7dd41cf_0
mkl_random: 1.0.1-py37h4414c95_1
ncurses: 6.1-hf484d3e_0
numpy: 1.15.2-py37h1d66e8a_1
numpy-base: 1.15.2-py37h81de0dd_1
openssl: 1.0.2p-h14c3975_0
pip: 10.0.1-py37_0
python: 3.7.0-h6e4f718_3
readline: 7.0-h7b6447c_5
setuptools: 40.4.3-py37_0
sqlite: 3.25.2-h7b6447c_0
tk: 8.6.8-hbc83047_0
wheel: 0.32.1-py37_0
xz: 5.2.4-h14c3975_4
zlib: 1.2.11-ha838bed_2
Proceed ([y]/n)?
condaコマンドでインストールすると、NumPyを使うのに必要な関連ライブラリも一緒にインストールしてくれます。
パッケージリストが表示されるので、最後の質問に（インストール作業を続行していいのなら）yと入力してEnterキーを押しましょう。
そうするとインストール作業が始まります。
ちょっと時間がかかるのでコーヒーでも飲みながら待って下さい。
インストールが終わったら、Anaconda環境のときと同じようにtestを実行してください。
Anaconda以外のPython環境
Anaconda/Miniconda以外のPython環境の場合は、condaコマンドが使えません。
ではどうやってインストールするかというと、pipコマンドを使います。（どちらかというとこっちのほうがメジャーです）
pip install numpy
でインストールできるので、試してみましょう。
インストールできたらAnacondaのときと同様にtestをして完了です。
また、pipでインストールしたライブラリをアンインストールする場合は
pip uninstall numpy
でOKです。
高度なインストール方法
NumPyはOSS（オープンソースソフトウェア）です。
つまりソースコードが公開されているので、ソースコードから自分でビルドしてインストールすることができます。
この方法は初心者には（ちょっとむずかしいので）おすすめしませんが、チャレンジしてみたいという方は、以下のページを参考にしてください。
まとめ
この記事では、Pythonの数値計算ライブラリNumPyのインストール方法について紹介しました。
NumPyの基本的なインストール方法は以下の三通りです。
- condaを使ってインストールする
- pipを使ってインストールする
- ソースから自分でbuildする
まずは使い方をある程度理解してから、より計算機資源を効率的に活用できる方法を模索する方がいいはずです。
入門者がインストールする場合は、condaやpipを使った手軽な方法をおすすめします。
