はじめに
今まで頑なにNumpyのMac M1対応を待っていましたが、 そろそろNumpyやPandasを使った解析環境が必要になってきたので、今回は初めの頃から言われていたminiforgeを使ったARMネイティブな環境構築方法について記録したいと思います。Dockerを使うのはやめました。
Numpy等がM1に正式対応すればいらなくなるやつですね。
使用環境
使用したMacbook Airはこれです。
最新 Apple MacBook Pro Apple M1 Chip (13インチPro, 8GB RAM, 512GB SSD) - シルバー
- 発売日: 2020/11/17
- メディア: Personal Computers
インストール手順
Step1 - MiniforgeのGitHubサイトからshファイルをダウンロード
まず下記サイトに行き、下の方にあるDownloadの部分からMac M1用のshファイルをダウンロードします。
GitHub - conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution.
Step2 - ターミナルからインストールコマンドを実行
Downloadsフォルダに先ほどのshファイルがダウンロードされたと思います。次にbashコマンドから実際にダウンロードを実行していきます。
Downloadsフォルダに移動してから、bashコマンドを実行します。
ここからインストール完了までひたすらEnterやyesを打ちまくります。
Step3 - Conda環境を有効化する
さて、Miniforgeのインストールが終わったのでconda環境を有効化していきます。
今のままでは、condaコマンドは使えません。conda環境を有効化すると、使えるようになります。下記のコマンドを入力してみてください。
すると、(base)というのが最初につきます。これでcondaコマンドが使えるようになりました。下記のコマンドでインストールされているか確認してみてください。
余談
(base)が見えている場合はconda環境が立ち上がるっていることになります。
conda環境を終了させたい場合は、下記のコマンドでconda環境を終了させることができます。
ただし、新しいターミナルが立ち上がるたびに、自動的にconda環境が立ち上がってくるのには変わりありません。もし自動的に立ち上がるのをやめたい場合は下記のコマンドで設定をOFFにすることができます。しなくてもいいと思いますが。。
Step4 - Python3.8を仮想環境上にインストールする
下記のコマンドからPython3.8の仮想環境を、"python38_env"という名前で構築していきます。
本当に進めますか？的なことを聞かれるのでyを入力してインストールスタートです。
Step5 - 仮想環境上でパッケージをインストール
最後に作った仮想環境を立ち上げてパッケージをインストールしていきます。
下記のコマンドで作った仮想環境を立ち上げます。
(base)が(python38_env)になったと思います。あとは欲しいパッケージをインストールしてみてください。seleniumはインストールできませんでした。
パッケージを確認するには、下記のコマンドが便利です。
ついにnumpyが使えるようになりました！！
おわりに
numpyやpandasなどの基礎的な解析環境を整えたかったので、あくまで一時的措置としてインストールしましたが、pipで対応されたらそちらに切り替えようと思います。
普段はKNIMEという無料ETLツールについて解説してます。もしよかったら覗いていってください。
参考リンク
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こちらを参考にさせていただきました。
