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2025年2月12日水曜日

macOS Sequoia にアップデートした際のメモ

 macOS を Sequoia にアップデートしたのでその際のメモです.

インストールしたのは以下のアプリ

AppCleaner 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Pages
Numbers
Keynote
TeX 〜Homebrew経由でインストール
Visual Studio Code 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Zoom 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Teams 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Homebrew 〜公式ページにあるコマンドを実行してインストール 以下に注意点 1.〜
gnuplot 〜Homebrew経由でインストール 以下に注意点 2.〜

Jupyter 〜Homebrew経由でインストール
Julia 〜Homebrew経由でインストール
RStudio 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Evernote 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
Adobe Creative Cloud 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
iMovie
mi 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
PrimeVideo 〜App Storeからインストール〜
Discord 〜公式ページからインストーラーをダウンロードしてインストール〜
LINE 〜App Storeからインストール〜
Messenger 〜App Storeからインストール〜

昔はもっと色々とインストールしていましたが,もう,このくらいでいいや...という感じにしてみました.以下の「つまづいた箇所・変更した箇所」以外は,macOS Big Sur をインストールした際と同じ感じでいけました.

つまづいた箇所・変更した箇所
注意点 1. Homebrew
公式ページからインストールのコマンドをコピーして実行して,インストールが終了したのちに,以下のように"brew"コマンドを受け付けてくれないというトラブルが発生しました.

% brew --version

zsh: command not found: brew

そこで,パスを通すために,ターミナルから以下のコマンド

% (echo; echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"') >> /Users/user/.zprofile

を実行したら,brew コマンドを受け付けてくれるようになりました.なお,上記のコマンドの"user"にはログインしているユーザー名が入ります.brew コマンドを受け付けてくれるようになった様子は以下のような感じです.

% brew update

==> Updating Homebrew...

Already up-to-date.

% brew --version

Homebrew 4.4.20


Julia
公式ページには,以下のコマンドを実行するようにとあります.

% curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

しかし,Homebrew経由で以下のコマンドを実行することでインストールしました.

% brew install --cask julia

以下のコマンド実行は必要ないかもしれないのですが,一応,実行しておきます.

% sudo xcodebuild -license accept

Password:

xcode-select: error: tool 'xcodebuild' requires Xcode, but active developer directory '/Library/Developer/CommandLineTools' is a command line tools instance

ターミナルから julia と実行すると,無事立ち上がりました.

% julia

               _

   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org

  (_)     | (_) (_)    |

   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.

  | | | | | | |/ _` |  |

  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.11.3 (2025-01-21)

 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release

|__/                   |


julia> 

続いてJupyter Notebook環境に接続していきます.以下のコマンドを実行します.

julia> using IJulia

julia> notebook()

初回は,y/n で聞いてきますが,y と答えればOKです.インストールが完了すると,Jupyter Noteboookが起動します.これ以降は,Juliaを立ち上げた後に上記の二つのコマンドを実行すればJupyter Notebookが立ち上がります.

2024年2月23日金曜日

macOS (Ventura 13.6.4)のクリーンインストール

 macOS (Ventura 13.6.4)をクリーンインストールした際のメモです.

Intel MacはCommand⌘+R+電源ボタンを押して再起動してからでィスクユーティリティを使ってクリーンインストールをしましたが,シリコン Mac(M1 mac mini)は以下の手順でクリーンインストールしました.Intel Macと同じようにディスクユーティリティを使ってディスクの消去を行うと,立ち上がらなくなるという情報がネットで見受けられますが,真偽のほどは不明です.

まずは,電源ボタンを押し続けて,Optionが表示されたら,電源ボタンから手を離します.

  • Option選択
  • 管理者ユーザーが表示されたらApple IDでログイン(パスワード入力)
  • 復旧ユーティリティ画面が表示されるが,画面上のメニューバーからターミナルを選択して立ち上げ,以下のように"resetpassword"と入力してreturn.

-bash-3.2# resetpasswod     

  • Reset Password という画面が立ち上がり,メニューバーに"Recovery Assistant"という項目が表示される.
  • Recovery Assistantから"Erase Mac..."を選択して,画面に表示されている"Erase Mac..."(青字)をクリックします.本当に消去しても良いかと聞いてくるので,再度"Erase Mac"をクリックします.
  • 言語選択,ネット接続を行った後に,アクティベーションロック解除のためにApple IDでログインします.
  • 上記の事柄が終了すると,OSの再インストールに移ります.今回は"Reinstall macOS Ventura"を選択すると再インストールが始まります.

インストールしたアプリケーションは以下の通りです.今回は,Octave,Julia等のインストールは保留にしました(多分,そのうちインストールするとは思いますが...).

Homebrewのインストールの際には,PATHを通さなければなりません.インストールが完了すると,Next steps ということで以下のように記載されています.

==> Next steps:

- Run these two commands in your terminal to add Homebrew to your PATH:

    (echo; echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"') >> /Users/hidehikomurao/.zprofile

    eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

環境によってPATHは異なるようですが,ここでは、上記の記載に従って以下の2つコマンド実行でパスを通しました.

% (echo; echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"') >> /Users/hidehikomurao/.zprofile 

% eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"


Jupyter環境の設定で躓いたので,その際のメモです.
これまでは,pip3を使って,以下のコマンドでインストールしていました.

% pip3 install Jupyter     

今回も,同じようにインストールして,以下のコマンドで起動しようとしたところ...

% jupyter notebook        

Jupyterが見つからないという返答が返ってきます.当然,以下のようにバージョンを聞いてもダメです...

% jupyter --version      

おそらく,パスが通っていないという問題なのだろうかと思いつつも,bashなどは苦手なので...Homebrewでインストールしてみることにしました.

% brew install jupyterlab        

サクサクとインストールが進みます.
インストールが終わったので,立ち上げてみます.

% jupyter lab                    

ちゃんと立ち上がりました....

GCCも入れておきます.

~ % brew install gcc


なお,Rも使えるようにするには,HomebrewでRをインストールして

% brew install r --cask

Rを立ち上げて

% R

以下のコマンドを実行すると,カーネル選択が可能になります.

> install.packages('IRkernel')

> IRkernel::installspec()

Rのモジュール追加は,以下のコマンドで

> install.packages("rstan")

> install.packages("glmnet")

> install.packages("Rcmdr")

> install.packages("sem")

TSSSパッケージのインストールは以下のコマンドで行いました.

> install.packages("TSSS",dependencies=TRUE)

すると,以下のように表示されます.

URL 'https://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/big-sur-x86_64/contrib/4.3/TSSS_1.3.4-5.tgz' を試しています 

Content type 'application/x-gzip' length 571089 bytes (557 KB)

==================================================

downloaded 557 KB



 ダウンロードされたパッケージは、以下にあります 

  /var/folders/jr/fjfjm7ld7rqg6x1cq68lvnsh0000gn/T//RtmpV23JlN/downloaded_packages 

インストールが上手くいったかどうかのチェックは以下のコマンドで確認しました.

> library(TSSS)

> data(HAKUSAN)

> plot(HAKUSAN[,c(1,3)],main="")

これで,以下の図が描かれたらOK(でしょうか).
Pythonは以前のようにデフォルトでインストールされているPython3を使おうと思いましたが,パッケージのインストール等が上手くいかなかったため,Anacondaをインストールしました.
この原因は不明です....
Anaconda環境なので,パッケージのインストールはターミナルから下記のコマンドで行います.

% conda install パッケージ名


2024年1月21日日曜日

[R] Jupyter NotebookでRを使う

mac OS とWindowsの場合に分けて,Jupyter NotebookでRが使えるように設定した際のメモです.

mac OSの場合

以前に,mac OSでRをJupyter Notebookで使えるようにする際のメモを投稿していました.
今回は,若干違う方法でも設定できたので,その際のメモです.R がパッケージからインストールされている前提です.

まずは,Rを起動して,以下のコマンドを実行します.

    > install.packages('IRkernel')

すると,以下のようにCRANミラーを聞いてくるので,選択します(どこを選んでも良いですが,日本国内からアクセスするのであれば,Japan を選択すれば良いと思います).

    --- Please select a CRAN mirror for use in this session ---

続いて,以下のようにterminal からRを起動します.

xxx ~ % R                                                                                 

続けて,以下のコマンドを実行します.

> IRkernel::installspec()


Jupyter Notebookを起動して[New]ボタンを押すと,以下のように R が選択できるようになっているはずです.

Windowsの場合
Windows(11)の場合は,以下のように設定します(以下は,RとAnacondaがインストールされている前提です).

まず,Rのアイコンを右クリックして [ファイルの場所を開く] を選択します.そうすると,以下のようなウィンドウが開きます.
このウィンドウ内の"Rgui"を右クリックして[パスのコピー]を選択します.
Anaconda Promptを起動して,以下のように,コピーしたパスを貼り付け,[Enter]キーを押して実行すると R が起動します.

    (base) C:\Users\PC_User>"C:\Program Files\R\R-4.3.2\bin\x64\Rgui.exe"
(上記の"C:\Program ~"が貼り付けた部分になります.Rのバージョンによって記載は変わります.)

Rが起動したら,以下のコマンドを実行します.
    > install.packages('IRkernel')
すると,
    --- このセッションで使うために、CRAN のミラーサイトを選んでください --- 
訪ねてきて,以下のようなウィンドウが開くので,どこかを選択します.
上記の例では,Japanを選んでいます.
続いて,以下のコマンドを実行します.
    > IRkernel::installspec()

ここまでの操作が完了して,Jupyter Notebookを立ち上げると,以下のように "New"ボタンをクリックすると,R が選択できるようになっているはずです.

2023年2月8日水曜日

Pythonのモジュールを追加する

Pythonのモジュールを追加する際のメモです.
Pythonでモジュールがインストールされていないというエラーが出た際には,インストールする必要があります.

例えば,Jupyter-Notebookで以下のようなエラーが出たとします.

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

そんな時には,ターミナルから,以下のコマンドで requests というモジュールをインストールします.

% python3 -m pip install --upgrade requests


すると,以下のように流れてインストールが完了します.

Collecting requests

  Downloading requests-2.28.2-py3-none-any.whl (62 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.8/62.8 kB 2.7 MB/s eta 0:00:00

Collecting charset-normalizer<4,>=2

  Downloading charset_normalizer-3.0.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (122 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 122.5/122.5 kB 4.6 MB/s eta 0:00:00

Collecting certifi>=2017.4.17

  Downloading certifi-2022.12.7-py3-none-any.whl (155 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 155.3/155.3 kB 3.1 MB/s eta 0:00:00

Collecting idna<4,>=2.5

  Downloading idna-3.4-py3-none-any.whl (61 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 61.5/61.5 kB 4.8 MB/s eta 0:00:00

Collecting urllib3<1.27,>=1.21.1

  Downloading urllib3-1.26.14-py2.py3-none-any.whl (140 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 140.6/140.6 kB 5.0 MB/s eta 0:00:00

Installing collected packages: charset-normalizer, urllib3, idna, certifi, requests

Successfully installed certifi-2022.12.7 charset-normalizer-3.0.1 idna-3.4 requests-2.28.2 urllib3-1.26.14



2022年9月14日水曜日

Juliaで作って学ぶベイズ統計学のコードを実行してみました

Juliaで作って学ぶベイズ統計学のJulia コードを実行してみた結果を,GItHubで公開してみています.

  1.  Juliaの基礎
  2. 数値計算の基礎
  3. 確率計算の基礎
  4. 確率分布の基礎
  5. 統計モデリングと推論
  6. 勾配を利用した近似推論手法
  7. 発展的な統計モデル

Jupyter Notebookが完成し次第,随時アップロードしていく予定です.


2022年9月10日土曜日

JuliaをアップデートしてJupiter Notebookでも使えるようにする

 アップデートなので,すでにJuliaがインストールされている前提です.

Homebrewを使います.まずはターミナルから,以下のようしてJuliaをアップデートします.

% brew install julia --cask

以前は,以下のように cask install juliaだったのですが,エラーが出てしまいました.

% brew cask install julia

Error: `brew cask` is no longer a `brew` command. Use `brew <command> --cask` instead.

% brew cask install julia


アップデートが終わったら,Applicationフォルダに新しいJulia(以下の例では,最初に1.0がインストールされていて,新たに1.8をインストールした)のアイコンがあるので,アイコンをダブルクリックして立ち上げます.

その上で,"]"キーを押してパッケージモードに切り替えて,以下のように(add IJulia)IJuliaパッケージを追加します.

/Applications/Julia-1.8.app/Contents/Resources/julia/bin/julia ; exit;

% /Applications/Julia-1.8.app/Contents/Resources/julia/bin/julia ; exit;

               _

   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org

  (_)     | (_) (_)    |

   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.

  | | | | | | |/ _` |  |

  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.8.1 (2022-09-06)

 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release

|__/                   |


(@v1.8) pkg> add IJulia

この↑例では省略していますが,add IJuliaを実行すると,ずらずらとインストールが始まります.

IJuliaパッケージの追加が終わった段階で,Available kernelsを確認すると,julia-1.8 が現れます.

% jupyter kernelspec list

Available kernels:

  julia-1.0    /Users/hide/Library/Jupyter/kernels/julia-1.0

  julia-1.8    /Users/hide/Library/Jupyter/kernels/julia-1.8

  python3      /usr/local/share/jupyter/kernels/python3

Jupyter Notebookを立ち上げて,インストールしたJuliaを使えるかどうか確認しておきます.


Julia(今回は1.8.1)が使えるようになっていれば成功です.

使わないカーネルや,存在しないカーネル(今回の例では,Julia 1.0.5)を削除するにはターミナルから以下のように入力します.なお,"KERNEL_NAME"には使わなくなった,もしくは存在しないカーネルの名前を書きます.

% jupyter kernelspec uninstall KERNEL_NAME


今回の例で,julia-1.0を削除すると以下のようになります.

% jupyter kernelspec uninstall julia-1.0  

Kernel specs to remove:

  julia-1.0           /Users/xxx/Library/Jupyter/kernels/julia-1.0

Remove 1 kernel specs [y/N]: y

[RemoveKernelSpec] Removed /Users/xxx/Library/Jupyter/kernels/julia-1.0


今回の例では,Juliaを1.0から1.8にアップデートしました.1.0でインストールしたパッケージは継承されないようなので,改めて追加する必要があります.以下の例は,とりあえず追加しておいたパッケージ達です.

(@v1.8) pkg> add CSV

(@v1.8) pkg> add Combinatorics

(@v1.8) pkg> add DataFrames

(@v1.8) pkg> add Distributions

(@v1.8) pkg> add JuMP

(@v1.8) pkg> add Plots

(@v1.8) pkg> add PyCall

(@v1.8) pkg> add PyPlot

(@v1.8) pkg> add RDatasets

(@v1.8) pkg> add StatsBase

(@v1.8) pkg> add StatsPlots

(@v1.8) pkg> add SumOfSquares

(@v1.8) pkg> add Statistics

(@v1.8) pkg> add Gadfly

(@v1.8) pkg> add LinearAlgebra

(@v1.8) pkg> add Optim


インストールしたパッケージを確認するには,以下のように"status"コマンドを実行します.

(@v1.8) pkg> status

Status `~/.julia/environments/v1.8/Project.toml`

  [336ed68f] CSV v0.10.4

  [861a8166] Combinatorics v1.0.2

  [a93c6f00] DataFrames v1.3.5

[31c24e10] Distributions v0.23.4

  [c91e804a] Gadfly v1.3.4

  [7073ff75] IJulia v1.23.3

  [4076af6c] JuMP v1.3.0

  [5424a776] Mamba v0.12.5

  [429524aa] Optim v1.7.2

  [91a5bcdd] Plots v1.32.1

  [438e738f] PyCall v1.94.1

  [d330b81b] PyPlot v2.11.0

  [ce6b1742] RDatasets v0.7.7

  [2913bbd2] StatsBase v0.33.21

[f3b207a7] StatsPlots v0.15.1

  [4b9e565b] SumOfSquares v0.6.2

  [37e2e46d] LinearAlgebra

  [10745b16] Statistics

Info Packages marked with and have new versions available, but those with cannot be upgraded. To see why use `status --outdated`



2022年7月26日火曜日

ベータ分布

   Pythonによるベイズ統計学入門に掲載されているコードを実行してみた際のメモです.

ベータ分布を描画するPythonのコード.

# -*- coding: utf-8 -*-
#%% NumPyの読み込み
import numpy as np
# SciPyのstatsモジュールの読み込み
import scipy.stats as st
# MatplotlibのPyplotモジュールの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
#%% ベータ分布の確率密度関数
q = np.linspace(0, 1, 250)
value_a = np.array([0.5, 1.0, 2.0, 4.0])
value_b = np.array([0.5, 1.0, 2.0, 4.0])
rows = value_a.shape[0]
cols = value_b.shape[0]
fig, ax = plt.subplots(rows, cols, sharex='all', sharey='all',
num=1, facecolor='w')
ax[0, 0].set_xlim(0.0, 1.0)
ax[0, 0].set_ylim(0.0, 4.5)
for row_index in range(rows):
a = value_a[row_index]
ax[row_index, 0].set_ylabel('$\\alpha$ = {0:3.1f}'.format(a),
fontsize=12)
for column_index in range(cols):
b = value_b[column_index]
ax[row_index, column_index].plot(q, st.beta.pdf(q, a, b), 'k-')
if row_index == 0:
ax[0, column_index].set_title('$\\beta$ = {0:3.1f}'.format(b),
fontsize=12)
plt.tight_layout()
plt.savefig('pybayes_fig_beta_distribution.png', dpi=300)
plt.show()


このコードを実行すると,以下の図が描画されます.この図はα,βを変えた時のベータ分布の形状です.