Raspbian Jessie LiteにPython3をインストールする

Raspberry Pi用のOSであるRaspbian Jessieには、デスクトップ環境付きのwith Pixelと軽量版のLiteがある。Raspbian Jessie Liteを起動してみると、with PixelではデフォルトでインストールされているPython3がインストールされていない。そういうわけで、LiteにPython3と、ついでに数値計算用ライブラリのNumpyと科学技術計算ライブラリのScipyもインストールする。

Python3のインストール

パッケージが用意されているのでインストールは簡単。pipもいっしょにインストールする。
$ sudo apt-get install python3 python3-pip

インストール後のバージョン確認。
$ python3 -V Python 3.4.2 $ python3 -m pip -V pip 1.5.6 from /usr/lib/python3/dist-packages (python 3.4)

NumpyとScipyのインストール

以前にRaspberry Pi B+のpipでインストールしたときに数時間かかっているので（Raspberry PiのPythonでnumpyとscipyを使う）、とりあえずはNumpyだけpipでインストールしてみる。
$ sudo pip3 install numpy

1時間半ほどで完了。バージョンは現時点で最新の1.13.0。
$ pip3 show numpy --- Name: numpy Version: 1.13.0 Location: /usr/local/lib/python3.4/dist-packages Requires:

続いてScipyもインストールしようとしたが、以下のエラーが発生。
Command /usr/bin/python3 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-build-iu4rktmh/scipy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record /tmp/pip-uki2ngn8-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile failed with error code 1 in /tmp/pip-build-iu4rktmh/scipy Storing debug log for failure in /root/.pip/pip.log

原因を調べようと思ったが、その前にパーケージを探してみるとNumpyもScipyもパッケージが用意されている。1時間半が無駄になったかと思ったが、パッケージの方はバージョンが古い。
$ apt-cache policy python3-numpy python3-numpy: Installed: 1:1.8.2-2 Candidate: 1:1.8.2-2 Version table: *** 1:1.8.2-2 0 500 http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ jessie/main armhf Packages 100 /var/lib/dpkg/status $ apt-cache policy python3-scipy python3-scipy: Installed: 0.14.0-2 Candidate: 0.14.0-2 Version table: *** 0.14.0-2 0 500 http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ jessie/main armhf Packages 100 /var/lib/dpkg/status

気を取り直してapt-getコマンドでScipyをインストール。こちらはコンパイル不要なのですぐに完了する。
$ sudo apt-get install python3-scipy

インストールされたバージョンは0.14.0。最新バージョンは0.19.1なのでけっこう古い。pipでインストールするときのエラーはいずれ調べることにして、今回はここまで。
$ pip3 show scipy --- Name: scipy Version: 0.14.0 Location: /usr/lib/python3/dist-packages Requires:

NumpyとScipyを使ってみる

xとyの値として、1－9の乱数をそれぞれ10ずつ作成し、yの最大・最小値と傾きを求めるコード。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

# ライブラリインポート from scipy import stats import numpy as np   # 1-9の乱数を10ずつ作成 x = [np.random.randint(1,10) for i in range(10)] y = [np.random.randint(1,10) for i in range(10)]   x = np.array(x) y = np.array(y)   # scipyの統計用モジュールの関数linregressで単回帰分析をする slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)   print('傾き={:.2f}'.format(slope))   print('最小={}'.format(np.min(y))) print('最大={}'.format(np.max(y)))

Python3で実行すると以下のような出力を得られる。
傾き=-0.63 最小=1 最大=9