WSL2上のUbuntu 20.04上に分析環境を構築する

前提条件 項目 内容 使用ディストリビューション Ubuntu 20.04 LTS Python 環境 Anaconda PC 環境 SLAT 等必要なハードウェアが揃っていること 更新履歴 日付 内容 2021/08/18 Pyenvの仕様変更に追随 https://github.com/lewagon/dotfiles/pull/90 WSL 2環境を準備 Windowsの機能の有効化を行う: Linux用Windowsサブシステムと仮想マシンプラットフォームを有効化 コントロールパネルのWindowsの機能の有効化または無効化から行う Microsoft StoreからUbuntu 20.04LTSをインストール WSL 2にバージョンを変更 WSLの一覧は以下のコマンドで確認できる。 wsl -l -v このコマンドの結果は例えば以下のようになる。 NAME STATE VERSION * Ubuntu-18.04 Stopped 1 docker-desktop Stopped 2 Ubuntu-20.04 Running 2 docker-desktop-data Stopped 2 Ubuntu 20.04をWSL 2にするには以下のようなコマンドを実行する。 wsl --set-version Ubuntu-20.04 2 AnacondaでJupyter環境を構築する Python環境の構築はデータサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016を参考にして、一部のステップをアップデートしています。 アップデートの内容としては、参考記事では旧版のAnacondaがベースとなっているため、サーチパスを変更した結果、pyenvとAnacondaが一部競合を起こしていますが、これは現在のAnacondaでは解決している問題なので、変更を反映しています。また、それに伴い、bashの設定の変更をするためのステップを追加しています。 pyenvをインストールする git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc Anacondaをインストールする pyenv install -l | grep ana # 最新版を確認する pyenv install anaconda3-yyyy.MM # 先のステップで確認した最新版にする pyenv rehash pyenv global anaconda3-yyyy.MM conda update conda conda init bash source ~/.bashrc dotnet coreをインストールする (オプション) wget -nv https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb sudo add-apt-repository universe sudo apt update sudo apt install apt-transport-https -y sudo apt install dotnet-sdk-5.0 -y # 現状の最新版の5をインストールする venv環境を用意する (オプション) 現在、Pythonのパッケージはconda、pipとなっており、どれを使えるかは状況次第です。ただ、幾つかのパッケージはpip環境しかないこともあり、venv環境もあると便利です。condaとpipの混用は危険であり避けるべきです。 ...

April 2, 2021 · 1 min · 169 words · Me

Ubuntu 20.04 Analytics Environment

Ubuntu 20.04 Analytics Environment 先日、リリースされた、Ubuntu 20.04をベースにWSL上で分析環境を作ってみました。 Microsoft StoreからUbuntu 20.04LTSをインストール Microsoft Storeからインストール後にとりあえず、一旦起動してインストールを完了 ユーザを作成する Windows Terminalのsettings.jsonを編集して、Windows Terminalに追加 Ubuntuを最新化する sudo apt update && sudo apt upgrade Jupyer環境をWSL上に構築する 2020の手順でJupyter環境を構築 Microsoft Repository keyを取ってくる wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb 現状ではまだ、パッケージがほぼ無いように思える。 まだ、Microsoftのサイト上でも19.04までしか紹介されていないのはパッケージがまだないからでしょうね。

May 3, 2020 · 1 min · 38 words · Me

Jupyer環境をWSL上に構築する 2020

前提条件 項目 内容 使用ディストリビューション Ubuntu 18.04 LTS Python 環境 Anaconda AnacondaでJupyter環境を構築する Python環境の構築はデータサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016を参考にして、一部のステップをアップデートしています。 環境構築方法 pyenvのインストール git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc anacondaのインストール pyenv install -l | grep ana # 最新版を確認する pyenv install anaconda3-yyyy.MM # 先のステップで確認した最新版にする pyenv rehash pyenv global anaconda3-yyyy.MM conda update conda conda init bash # PowerShellの場合、powershellに変える source ~/.bashrc Windows Terminal Previewのインストール MicrosoftストアからWindows Terminalをインストールする。 ...

April 19, 2020 · 1 min · 72 words · Me

分析環境をWindows上に構築する 2020

環境の選択 環境構築については、Windowsに限定しても、いくつかの選択肢があります。 Pythonについては、CPythonを標準の配布物から、Anaconda、Microsoft Storeなど 複数の入手経路があります、この文章ではいくつかの理由から、Anacondaを使用しています。 現在は、AnacondaをAnacondaのサイト上から入手していますが、 Anacondaはscoopのextraバケットにもあります。 scoopのインストール スタートからPowerShellを起動する PowerShellの設定変更 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -scope CurrentUser PowerShellからのScoopのインストール iex (new-object net.webclient).downloadstring('https://get.scoop.sh') gitのインストール scoop install git Anacondaのインストール Anaconda Individual Editionから最新版をインストールする。 Windows Terminalのインストール MicrosoftストアからWindows Terminalをインストールする。 Visual Studio Codeのインストール 公式サイトから最新版をダウンロードしてインストールする。

April 19, 2020 · 1 min · 34 words · Me

Ububtu 18.04 環境上にJupyterとQ#環境を構築する

AnacondaでJupyter環境を構築する Python環境の構築はデータサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016を参考にして、一部のステップをアップデートしています。 アップデートの内容としては、参考記事では旧版のAnacondaがベースとなっているため、サーチパスを変更した結果、pyenvとAnacondaが一部競合を起こしていますが、これは現在のAnacondaでは解決している問題なので、変更を反映しています。また、それに伴い、bashの設定の変更をするためのステップを追加しています。 pyenvをインストールする git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc Anacondaをインストールする pyenv install -l | grep ana # 最新版を確認する pyenv install anaconda3-yyyy.MM # 先のステップで確認した最新版にする pyenv rehash pyenv global anaconda3-yyyy.MM conda update conda conda init bash source ~/.bashrc dotnet coreをインストールする wget -nv https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/packages-microsoft-prod.deb sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb sudo add-apt-repository universe sudo apt update sudo apt install apt-transport-https -y sudo apt install dotnet-sdk-3.1 -y # 現状の最新版の3.1をインストールする IQ#をインストールする dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.IQSharp echo 'export PATH="~/.dotnet/tools:$PATH"' >> ~/.bashrc # dotnet core へのパスを追加 source ~/.bashrc dotnet iqsharp install --user IQ#のインストールを確認する jupyter kernelspec list Available kernels: .net-csharp /home/nikeda/.local/share/jupyter/kernels/.net-csharp .net-fsharp /home/nikeda/.local/share/jupyter/kernels/.net-fsharp .net-powershell /home/nikeda/.local/share/jupyter/kernels/.net-powershell iqsharp /home/nikeda/.local/share/jupyter/kernels/iqsharp python3 /home/nikeda/.pyenv/versions/anaconda3-2019.07/share/jupyter/kernels/python3

April 17, 2020 · 1 min · 119 words · Me