Pythonの再環境構築からグラフ描画まで（on visual studio code）

機械学習を勉強したく、
すきま時間をみつけて散発的にanacondaやらvscodeやら試行錯誤していれて動かしていたせいで
実行環境が混乱しだしてきました。。。
ゼロベースから、再構築をしたので、その手順をまとめます。

本記事は、この２部構成になっており、

* ステップ①：pythonが稼働できる環境作成
* ステップ②：グラフ描画の為の環境構築

具体的には下記内容をやります。

* python　　　－インストール
* numpy　　 　－数字計算ライブラリのインポート
* matplotlib 　－グラフ描画ライブラリのインポート
* 上記を組み合わせて、VScode上でグラフを書いてみる

## ステップ①：pythonが稼働できる環境作成

### 前提

* windows10 home edition
* vscodeで構築（anacondaは使いません）

### Windows上でやること

下記からpythonをインストールしておく
https://www.python.org/downloads/windows/

Stable Releases（安定版）から選ぶとよいでしょう
今回は「Windows x86-64 executable installer」を選びました。

exeファイルが落ちてくるので、サクッとインストールします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/d9047f23-0817-6dfe-33da-c4a2a67b7644.png)



### vscode上でやること

それでは、vscodeで環境を作り直していきたいと思います。
左端にある『田』が壊れたみたいなアイコン（拡張機能を選択）

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/75f3cb2c-f7c7-6ecc-464d-a49c6e02f5db.png)

続いて「python」と入力し、おそらく一番上にヒットするPythonをインストールします

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/be3d57ba-fcc9-ee3b-9d92-3b5ec65efa26.png)

　↓↓

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/398095ad-66c7-a1c4-92e4-6d57f0e6611a.png)

同時に、依存関係にあるjupyterもインストールされます

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/5aa38ae7-e045-f0c0-f7f9-119e82197e70.png)

続いて、Pythonのpathを指定します。
PreferenesのSettingsを選びます

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/1e0e25a4-b26c-6f73-10a9-33b2af1796f4.png)

そして、次のコマンドを叩けば

```
python.pythonpath
```

パスを指定する画面になるので、正しいパスを入力しましょう
※私の環境では、anacondaを１年ほど前に使っていたこともあり、デフォルトでanacondaが指定されていました。。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/2a24aa3c-0d92-eb51-6478-4edd866b85e8.png)

windowsでパスを調べるためには、実行ファイルを開けばよいと思います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/98861ff5-1a38-9da9-2707-76b73f1551da.png)

普通にインストールすれば、このようなパスのハズ

user

```
C:\Users\*****\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Python 3.9
```

workspace

```
C:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe
```

そして、hello.pyファイルを作成し、下記内容で実行すれば

```
msg = "hello world!"
print(msg)
```

実行結果↓

```
hello world!
```

おめでとうございます！
これで、pythonが最低限稼働する環境ができました！！！

## ステップ②：グラフの描画をしてみる

### 環境を構築する

numpy, matplotlib が必要となってくるため、
pipを使ってインストールします。
※pipは、nodeいうnmp、rubyでいうgemのようなものです。

まずは、手始めにpipをアップデートしましょう。
※おそらく、最初にpythonをインストールした時に同時にインストール済みですが、
　バージョンは常に最新にしておきます。

```
py -m pip install -U pip
````

NumPyのインストールは、以下のコマンドを実行します。

```
py -m pip install numpy
```

matplotlibのインストールは、以下のコマンドを実行します。

```
py -m pip install matplotlib
```

これでグラフ描画の為のライブラリの環境が整いました。

### 実際にグラフを描いてみる

細かい解説は抜きに、先ほどのhello.pyを次のように上書きして実行してみましょう

```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

msg = "Hello numpy and matplotlib"
print(msg)

x = np.linspace(0, 1, 5)
y = x ** 2
plt.plot(x, y)
plt.show()
```

下記のようなグラフが描画できたら成功です！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/711655/3d8dcef3-0a1d-8307-625f-5bbe1a786adb.png)

今回の記事の目的は、果たせたのでここで終了です！お疲れさまでした！

### おまけ

pythonを使う目的として
回帰分析などをしていきたい方は、pandasライブラリも同時に入れておくとよいでしょう

```
py -m pip install pandas
```

これで、データの欠損を補ったり、データの並び替えなど、
分析の前準備をする際に力を発揮するライブラリです。