Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? matplotlibをインストールしてグラフの描画を行おうとした際に予想以上に詰まったので、メモ。 環境 自機：Yosemite 10.10.3 python: 2.6.6 error一覧 install時にfreetypeがbuild出来ない ライブラリのImportError 実行時のRuntimeError グラフが一瞬で閉じてしまう（エラーではない） 1. pipでのインストール時のエラーと対処法 pip install matplotlibでインストールを行うと ================================
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? $ pip install pandas Downloading/unpacking pandas Downloading pandas-0.15.2-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (6.7MB): 6.7MB downloaded Downloading/unpacking numpy>=1.7.0 (from pandas) Downloading
この投稿から「matplotlib 超入門」という名前のシリーズで，matplotlib の使い方を本当に最初の最初からの説明を試みたいと思います．今までグラフを描くソフトを使ったことがない方もわかるように配慮して書いてみたいです．「matplotlib を使うと綺麗なグラフが書けるから使ってみたい」という方の背中が押せればと思います．あまりプログラムに慣れていない方もわかるように，書いていることの説明をできるだけ丁寧に書いていきます． なお，この記事の流れは自分が初めて matplotlib を使ったログをもとに作成しています．なので，本当に初心者向けの超入門ではないのでしょうか． 環境は Windows10 に Anaconda4.1.1(64bit) で Python3.5.2 をインストールした状態です．IDE として PyCharm を用いております．今回の記事では公式のチュート
SciPyスタックによるインストール¶ SciPyはお互い依存しあう多数のパッケージから成り立っており、SciPyを利用するために、それらを1つ一つ 自分の手でインストールするのは非常に手間がかかります。 しかしその事でSciPyを利用することをあきらめる必要はありません。なぜならSciPyの利用に必要なパッケージを 全て詰め込んでくれているディストリビューション（ Scipyスタック ）が多くリリースされており、 それらを利用することで驚くほど簡単にSciPyの利用を開始することができます。ScPy.jpでもこのSciPyスタックの利用を推奨します。 主なSciPyスタックは以下のとおりです。 Anaconda: Continuum Analytics社が提供する無料のSciPyスタックです。 Windows、Mac、Linuxをサポートします。Python2.7がベースですが、本ディス
Dependencies¶ Requirements These are external packages which you will need to install before installing Basemap. Matplotlib 1.0.0 (or later, download) Python 2.6 (or later, including Python 3) (download) Matplotlib 2.2 LTS requires Python 2.7 or later Matplotlib 3.0 requires Python 3.5 or later NumPy 1.2.1 (or later) Array support for Python (download) PROJ4 Cartographic Projections Library. Requi
$ pip install matplotlib Downloading/unpacking matplotlib Downloading matplotlib-1.4.0.tar.gz (51.2MB): 51.2MB downloaded Running setup.py (path:/tmp/pip_build_vagrant/matplotlib/setup.py) egg_info for package matplotlib ============================================================================ Edit setup.cfg to change the build options BUILDING MATPLOTLIB matplotlib: yes [1.4.0] python: yes [2.
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストールした際のまとめ (Pythonはじめて1週間程度の人間が書いています) OS Windows 10 Pro (64 bit) インストールしたPythonのバージョン Python 3.5.1 (32 bit) pipでインストールしたPythonのライブラリ wheel (0.29.0) numpy (1.10.4) scipy (0.17.0) pandas (0.17.1) matplotlib (1.5.1) scikit-learn (0.17) Python 3.5.1のインストール https://www.python.org/ にアクセス [Downloads/Windows/Python 3.5.1]を選択し[python-3.5.1.exe]をダウンロード [python-3.5.1.
GoogleのブログでTensorFlow 0.12 が Windows をサポートとあったので、試してみると簡単にできました。 実行環境 以前にインストールしたものになります。 Windows 10 Professional 64bit Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5) ⇒ CPU版、GPU版どちらでもpython3.5が必要 GeForce GTX 1070 ⇒ GPU版に必要 CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44) ⇒ GPU版に必要 cuDNN 5.1 ⇒ GPU版に必要 CPU版でとりあえず試したい方はこちらより「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip」をそのままイントールしてください。python3.5やJupyterなどがインストールされます。 Tensorflowのインストール Windowsスタートメニュー
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