Jupyter Notebook用「仮想環境」の作成方法

Pythonを使ってデータ分析やモデル構築などを行うとき、用途に応じて「仮想環境」を作成し、必要に応じて切り替えて使用することがあります。

仮想環境を作ることで、例えばPC全体で使うPython環境に影響を与えずにライブラリーの追加や入れ替えができるようになります。つまり、仮想環境ごとに、異なるバージョンの Python やライブラリーを入れることができます。

主な仮想環境を作成する方法は、以下の3つです。

PythonをAnacondaでインストールされた方は多いと思います。その方は、condaで仮想環境を作ることが出来ます。その仮想環境を簡単にJupyter Notebookに登録することが出来ます。

多くの方は、Jupyter Notebook上でPyhtonコードを記述し実行している方も多いことでしょう。

今回は、「condaによるJupyter Notebook用仮想環境の作成方法」について説明します。

Contents

仮想環境の作成と実行、終了の流れ

まず、仮想環境の作成と実行（アクティブ）、終了の流れについて簡単に説明します。

コマンドプロント上で進めます。

以下のコマンドで仮想環境を作成します。○○は仮想環境の名前です。分かりやすい名前を設定しましょう。

conda create -n ○○

作成した仮想環境は以下のコマンドでアクティブにします。

activate ○○

仮想環境にライブラリーをインストールするときは、仮想環境がアクティブな状態でインストールします。△△はインストールするライブラリー名称です。

conda install △△

仮想環境を終了する場合、以下のコマンドで終了します。

deactivate

次に、Jupyter Notebook上で使えるようにするまでの流れについて簡単に説明します。

仮想環境をJupyter Notebook上で使えるようにするために、コマンドプロンプト上でipykernelをインストールします。

pip install ipykernel

そして、Jupyter Notebookのカーネルとして仮想環境を追加します。○○は仮想環境の名前です。

ipython kernel install --user --name= ○○

Jupyter Notebookを立ち上げると、追加した仮想環境を選択し使えるようになっています。

最後に、具体的な作成例で説明します。

時系列データの異常検知モデルを自動生成するLuminaireというPythonパッケージがあります。

Luminaireの仮想環境を構築し、Jupyter Notebook上で使えるようにします。

以下、ざっくりした流れです。

先ず、以下のコードをコマンドプロンプトなどに入力し仮想環境を作り、仮想環境をアクティブにします。ちなみに、今回は仮想環境の名称を「luminaire_env」にしていますが、好きな名称で構いません。

conda create -n luminaire_env python=3.6
activate luminaire_env

次に、その仮想環境上でLuminaireをインストールします。

pip install luminaire

仮想環境の中で必要なパッケージも、インストールしておいてください。以下は一例です。

pip install statsmodels matplotlib numpy scipy pandas

さらに、Luminaireがインストールされた仮想環境（luminaire_env）をJupyter Notebook上で使えるようにするために、ipykernelをインストールします。

pip install ipykernel

さらにさらに、Jupyter Notebookのカーネルとして作成した仮想環境を追加します。

ipython kernel install --user --name=luminaire_env

Jupyter Notebookで使うときは……

Jupyter Notebookを立ち上げ、仮想環境のカーネル（luminaire_env）を選択し新しいファイルを作り、Pyhtonコードを記載しデータ分析やモデル構築などを実施します。

今回は、「condaによるJupyter Notebook用仮想環境の作成方法」について説明しました。

興味のある方は、試してみてください。