Jupyter

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。 ...

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。

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

まず、手始めに簡単な線形回帰を行ってみます。 #r "nuget:Accord" Installed package Accord version 3.8.0 #r "nuget:Accord.Statistics" Installed package Accord.Statistics version 3.8.0 using Accord.Statistics.Models.Regression.Linear; using System; double[] inputs = {80, 60, 10, 20, 30}; double[] outputs = {20, 40, 30, 50, 60}; var regression = new SimpleLinearRegression(); regression.Regress(inputs, outputs); var y = regression.Compute(85); var a = regression.Slope; var b = regression.Intercept; y 28.08823529411765 a -0.26470588235294107 b 50.58823529411764

.NET Core with Jupyter Notebooksにある通り、.NET CoreをJupyter Notebookから使えるようになったので、手元のWindows 環境でやってみました。Jupyter Notebookのインストールそのものは、Ububtu 18.04 環境上にJupyterとQ#環境を構築するあたりとか、その元とかが使えると思います。 基本的には dotnet tool install -g --add-source "https://dotnet.myget.org/F/dotnet-try/api/v3/index.json" Microsoft.dotnet-interactive とやって、.NET Interactiveをインストールして、Windows Terminalを再起動して、サーチパスを有効化し、 dotnet interactive jupyter installでjupyterのKernelをインストールしただけです。 あとは、おもむろにjupyter notebookでJupyter Notebookを起動。 System.Console.WriteLine("Foo"); とやって、Fooが出ることを確認できました。 うむ、すごく簡単。 次は、DataFrameで遊んでみよう。