Python3 + NumPy, SciPy, Matplotlib

　Python3 でグラフ描画や科学技術計算などの機能を利用することを目的に、Python 3.4.1 インストール後、NumPy, SciPy, Matplotlib をインストールした。その際、実際に機能を利用するに至るまで、いくつかの困難を乗り越える必要があった。具体的には、Python 3.4.1 をインストール済みの Windows 8.1 上で NumPy, SciPy, Matplotlib をインストール後、末尾のようなグラフプロットのプログラムリストを作成して Run した所、３度の ImportError が出た。この Error に対して、以下のようなインストール作業をしていった所、プログラム実行できるようになった。ここに、参考のために顛末をメモしておく。
　なお、使用した NumPy, SciPy, Matplotlib のインストーラは以下の通りである。

１． ImportError で要求されたモジュール
　【１度目】　”ImportError: No module named 'six'”

２．pip のインストール
　pip とは、”Python で書かれたパッケージソフトウェアをインストール・管理するためのパッケージ管理システム”である。Six 等のパッケージをインストールするために pip が必要とのこと。
get-pip.py をダウンロードしたフォルダーのコマンドプロンプト（アドレスバーに "cmd" ）から、
　”python get-pip.py”
で、pip をインストール完了。
※　https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html

３．Six のインストール
　Six とは、”Six provides simple utilities for wrapping over differences between Python 2 and Python 3” である
six-1.8.0-py2.py3-none-any.whl （wheel パッケージ形式）をダウンロードしたフォルダーのコマンドプロンプト（アドレスバーに "cmd" ）から、
　”pip install six-1.8.0-py2.py3-none-any.whl”　
で無事インストール完了。
（あるいは、単に ”pip install six" でも良いかもしれない。）
※　https://pypi.python.org/pypi/six

４． ImportError で要 求されたモジュール
　【２度目】　”ImportError: matplotlib requires dateutil”

５．Dateutil のインストール
　Dateutil とは、”Extensions to the standard Python datetime module” である。
python-dateutil-2.2.tar.gz （圧縮ファイル形式）をダウンロードしてから高機能解凍ツール（ Explzh など）で解凍し、解凍先フォルダーのコマンドプロンプト（アドレス バーに "cmd" ）から、
　”pip install python-dateutil”
で無事インストール完了。
※　https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil

６． ImportError で要 求されたモジュール
　【３度目】　”ImportError: matplotlib requires pyparsing”

７．Pyparsing のインストール
　Pyparsing とは、”a library of classes that client code uses to construct the grammar directly in Python code” である。
ダウンロードしてきた pyparsing-2.0.2.win32-py3.4.exe （実行ファイル形式）をそのままダブルクリック実行で、無事インストール完了。
※　https://pypi.python.org/pypi/pyparsing

　ここで再度、以下のプログラムリストを Run した所、無事に実行された。結果的に、pip の使い方を学習することができた。

#   scipy_interpolate_01.py #   on Python 3.4.1, Oct. 2, 2014 #   by Masao Sakuraba import math import numpy import scipy from scipy import interpolate import pylab def main():     x_sample = numpy.linspace(0, 2*math.pi, 15)     y_sample = numpy.sin(x_sample * 3)     # k : smoothness factor (k=1--5)     spline = interpolate.InterpolatedUnivariateSpline(x_sample, y_sample, k=5)     x_spline = numpy.linspace(0, 2*math.pi, 90)     y_spline = spline(x_spline)     # 'option' : color (r,g,b,c,m,y,k,w) &     #            line style (-,--,:,-.,.,o,^)     pylab.plot(x_sample, y_sample, 'b^', label='sample')     pylab.plot(x_spline, y_spline, 'r--', label='spline\ninterpolation')     pylab.legend(loc='upper right')     pylab.title('y = sin(x * 3)')     pylab.xlabel('x (radian)')     pylab.ylabel('y')     pylab.xlim(-1, 9)     pylab.ylim(-1.2, 1.2)     pylab.show() if __name__ == '__main__':     main()