Scientific Pythonインストールに関する推奨事項

Question

私はPythonには新しく、ユーザーに配布される大きなプロジェクトで作業を開始します。私は私の会社でも最初に使用しています。私はPython &パッケージをインストールする最良の方法を勧告したいので、間違った方向に向かうことはありません。

私はデータ分析フレームワーク（pandas、numpy、scipy、matplotlib、statsmodels、pymongo）が必要です。私の最初のアプローチはPython 3.5を直接インストールし、各パッケージにpipをインストールすることでした。

私は他の人が見つけた同様の問題に遭遇し[Unable to find vcvarsall]、解決しました。次の問題は、scipyのインストール時にBLASとLAPACKが欠けていたことです。この時点で、私はAnacondaが個々のpipインストールではなく、移動する方法であり、すべてを簡単に設定できると判断しました。

Anacondaの1つの問題は、私が使用することのないパッケージをたくさんインストールすることです。今後使用したいパッケージもたくさんあります。 TensorFlow（含まれていない余分なものを取得するためにおそらくpipインストールを行うことができますか？）

中間の解決策はMinicondaと思われますが、これはBLAS/LAPACK問題をscipyで修正したと思います。

私の質問は、Pythonでデータ分析プロジェクトを開発し、ユーザーのWindowsデスクトップに、Linux上で実行するサーバー側コンポーネントを配備する経験を持つ人が、起動時に何をするのかを推薦することができます新しい組織で一から？個人的に

（私はアナコンダのルートを下に向かっての賛成で、現在です。）

Answer 1

、私はアナコンダ（conda）が優れていると思います。まず第一に、コンドームはクロスプラットフォームのパッケージマネージャであり、インストールと使用は簡単です。次に、condaはvirtualenvの機能を持ち、conda createを使用して環境を作成することができます。最後に、アナコンダ雲とコンドー鍛冶があります。これらのコミュニティは、あなたがコンドミアの問題を解決し、パッケージを作り、アイデアを共有するのに役立ちます。

さらに、Anaconda（conda）は実際にたくさんのパッケージをインストールしますが、それらはすべて依存関係です。たとえば、「condit install scikit-learn」を実行すると、condaは自動的に依存関係numpyとスパイシーのインストールを支援します。