インテル® ディストリビューション の Python*

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ドキュメント

• チュートリアル: 数値演算ライブラリー向けのコンポーザブルなマルチプロセスとマルチスレッド化 (英語)
• チュートリアル: Python* ライブラリー向けのコンポーザブルなマルチスレッド化 (英語)
• チュートリアル: インテル® ディストリビューションの Python* での高速な乱数生成 (英語)
• インテル® oneAPI ツールキット・インストール・ガイド (英語)
• リリースノート (英語)
• 既知の問題 (英語)

ソフトウェア EULA (英語)

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よくある問い合わせ

1. インテル® ディストリビューションの Python* を入手するには?

   こちらからダウンロードするか、もしくは conda を使用してインストールします。

2. サポートされるプラットフォームと Python* のバージョンは?

   インテル® ディストリビューションの Python* は、Windows* 7 以降、Linux*、および OS X* 向けの Python* バージョン 2 から 3 をサポートします。特定のバージョンに関する情報は、リリースノート (英語) をご覧ください。

3. インテル® C/C++ コンパイラーを利用するには Cython でどのように設定すればいいですか?

   Linux* と OS X* の場合:
   Bash で環境変数を設定してから、次のコマンドを実行します。
   export CC=icc
   export LD_SHARED=”icc -shared”

   Windows* の場合:
   set CC=icl
   set LD=xilink

4. インテル® C/C++ コンパイラーで独自のネイティブ拡張をコンパイルするには?

   Linux* と OS X* の場合:
   Bash で環境変数を設定してから、次のコマンドを実行します。
   export CC=icc
   export LD_SHARED=”icc -shared”

   Windows* の場合:
   set CC=icl
   set LD=xilink
   export CXX=icpc

5. インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) の関数を直接呼び出すことができるパッケージを提供していますか?

   いいえ。NumPy* と SciPy* の多くの関数は、インテル® MKL 関数を使用して実装されています。すべてのインテル® MKL の共有ライブラリーは、インテル® ディストリビューションの Python* に含まれており、独自の C 拡張をそれらにリンクしてビルドするのは簡単です。詳細は、インテル® MKL のドキュメントを参照してください。

6. インテル® ディストリビューションの Python* を使用したアプリケーションを再配布できますか?

   はい。詳細については、インストール先にある、INTEL_PYTHON_EULA と redist.txt をご覧ください。

7. パッケージをインストールするのに pip を使用できますか?

   はい。ディストリビューションには pip が含まれます。PyPI やその他のレポジトリーからパッケージをインストールできます。

8. Conda を使用してパッケージをインストールできますか?

   はい。詳細については、conda 向けのオンライン・インストール・ガイド (英語) を参照してください。

9. 仮想環境で動作しないのはなぜですか?

   virtualenv は、必要なライブラリー libpython を仮想ディレクトリーにコピーしません。詳細と解決方法については、こちらのディスカッション (英語) をご覧ください。

   Conda を使用して環境を管理することを推奨します。conda create (英語) をご覧ください。

10. インテル® ディストリビューションの Python* は、システム上にインストールされているほかの Python* と干渉しますか?

    複数のバージョンの Python* をシステム上に保持できます。Conda は複数の Python* 環境を管理できます。Conda 環境で、インテル® ディストリビューションの Python* をインストールすることで、システム上のほかの Python* に影響しないことを確認してください。

11. ここで私の質問が解決できない場合、どのようにすればいいですか?

    追加の支援については以下をご覧ください。

    • Python* フォーラム (英語)