IPython 周りの整備

先日購入した本を読むための準備。
PyVISA の方は少しお休みにしとこう。

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

pip のインストール

pip はインストーラだけじゃなくインストールしたパッケージの管理をしてくれるすぐれもの。
アンインストールもできる。ということで easy_install を使って突っ込む。

$ easy_install pip

で OK。
pip で現在インストールされているパッケージは

$ pip freeze

で見ることができる。uninstall も

$ pip uninstall package_hoge

で OK。こいつは便利だな。

IPython のインストール

ipython はデフォルトインストールの version が 2.1.0 だけどこいつは
Python 3.3 以上（2.x 系では 2.7 のみ）でしか使えないので 1.2.1 を入れる。

$ pip install ipython==1.2.1
$ pip install pyreadline

あとは

$ ipython3

で ipython が起動する。

pandas、pyzmq、jinja2、tornado のインストール

$ pip install pytz

で pytz をインストールした後に pandas をインストールする。
何故か pip では Successfully installed にならなかったので

Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

からインストーラで入れた。
pyzmq も pip ではうまくいかなかったのでインストーラから入れた。
他は

$ pip install jinja2==2.6
$ pip install tornado

でインストールできた。

チェック

とりあえず今の段階（2014-07-19）でインストールしたもののまとめ。

$ pip freeze
Jinja2==2.6
certifi==14.05.14
ipython==1.2.1
matplotlib==1.3.1
numpy==1.8.1
pandas==0.14.1
pyparsing==2.0.2
pyreadline==2.0
python-dateutil==2.2
pytz==2014.4
pyvisa==1.5
pyzmq==14.3.1
scipy==0.14.0
six==1.7.3
tornado==4.0
wsgiref==0.1.2

この状態でテキストの8ページにある

$ ipython3 --pylab
In [1]: import pandas
In [2]: plot(arange(10))

および

$ ipython3 notebook --pylab=inline

は特にエラーもなかった。