HomebrewとHomebrew経由でアプリケーションをインストールした際のメモです．
Homebrewのインストール
ターミナルから以下のコマンドを実行します．
% /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
Homebrew経由でアプリケーションなどのインストールを行う際には，インストール前に以下のコマンドを実行します．
アップデート（Already up-to-date. は完了を意味する応答）
% brew update
Already up-to-date.
アップグレード（特に応答はありません）
% brew upgrade
ドクター（Your system is ready to brew. は完了を意味する応答）
% brew doctor
Your system is ready to brew.
gccのインストール
以下のコマンドを実行します．
% brew install gcc
gnuplotのインストール
以下のコマンドを実行します．
% brew install gnuplot
gnuplotは以前のようにX11やAquaTermをオプションとしてインストールして描画させずにqtで描画する仕様となりました．
Juliaのインストール
以下のコマンドを実行します．
% brew cask install julia
Juliaを起動して，主だったパッケージをインストールしておきます．
パッケージのインストールを行う（パッケージの管理モードに入る）には，JuliaのREPLが起動して，"Julia > "と表示されている状態で"]"をタイプします．すると，プロンプトが"(vx.x) pkg> "と切り替わります（x.xはバージョンを表す数字）．この状態で"add Package Name"を実行してパッケージをインストールします．
以下は，主だったパッケージをインストールした際の例です．
% Julia
_
_ _ _(_)_ | Documentation: https://docs.julialang.org
(_) | (_) (_) |
_ _ _| |_ __ _ | Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
| | | | | | |/ _` | |
| | |_| | | | (_| | | Version 1.3.1 (2019-12-30)
_/ |\__'_|_|_|\__'_| | Official https://julialang.org/ release
|__/ |
julia>
(v1.3) pkg> add CSV
(v1.3) pkg> add Combinatorics
(v1.3) pkg> add DataFrames
(v1.3) pkg> add Distributions
(v1.3) pkg> add IJulia
(v1.3) pkg> add JuMP
(v1.3) pkg> add Plots
(v1.3) pkg> add PyCall
(v1.3) pkg> add PyPlot
(v1.3) pkg> add RDatasets
(v1.3) pkg> add StatsBase
(v1.3) pkg> add StatsPlot
(v1.3) pkg> add SumOfSquares
(v1.3) pkg> add Statistics
(v1.3) pkg> add Gadfly
(v1.3) pkg> add LinearAlgebra
なお，各パッケージのインストールを実行した際には，インストール状況等が流れます（上記の例では省略）．
インストールしたパッケージの状態を確認するには以下のコマンドを実行します．
なぜか，当初はターミナルからで起動したのですが，いつの間にか起動しなくなってしまった...といった場合には，以下のようにして.bashrcにJuliaのエイリアスを追加します（ホームディレクトリに移動して以下のコマンドを実行）．
# .bashrc
% alias julia="/Applications/Julia1.3.app/Contents/Resources/julia/bin/julia"
また，Juliaでは起動しますが，juliaでは起動しません．
Jupyter Notebookのインストール
以下のコマンドを実行します．
Python3は特にパスを通さなくても最初から使うことができます．
Juliaのパスを通すには以下のコマンドを実行します．
% echo "alias julia='/path/to/install/folder/bin/julia'" >> ~/.zshrc
% exec $SHELL
Jupyter NotebookにRを追加するには，Rのインタープリターを起動して，以下のコマンドを実行します．
> install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
このインストールでは，CRANのミラーを聞いてくるので近いところを選択します．この時は，39: Japan (Tokyo) [https] を選択しました．
続いて，以下のコマンドを実行します．
> install.packages('IRkernel')
最後に以下のコマンドを実施します．
> IRkernel::installspec()
参考：IRkernelのインストールに関する公式ページ
なお，インターネット等で調べると，2番目のコマンド実行ではなく，
> devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
としている例が示されている場合がありますが，GitHubからIRkernelのインストールができないというエラーが返ってきて上手くいきませんでした．
Kernel Specを確認するには以下のコマンドを実行します．
Available kernels:
ir /Users/hide/Library/Jupyter/kernels/ir
julia-1.3 /Users/hide/Library/Jupyter/kernels/julia-1.3
python3 /usr/local/share/jupyter/kernels/python3
Pythonのインストール
macOS CatalinaからはPython3がデフォルトでインストールされているので不要です．
確認のために以下のコマンドを実行してみます．
% which python3
/usr/local/bin/python3
同様に，pip3もインストールされているので確認しておきます．
% pip3 -v
Usage:
pip3 <command> [options]
...この後にズラズラと続きますが省略...
主だったパッケージをインストールします．
% pip3 install numpy
% pip3 install scipy
% pip3 install matplotlib
% pip3 install scikit-learn
なお，pip3経由でパッケージをインストールしたい際には，以下のコマンドを実行します（Package Nameはインストールしたいパッケージ名）．
インストールされたパッケージを確認するには，以下のコマンドを実行します．
% pip3 list
すると，以下のようにインストールされているパッケージとそのバージョンが表示されます．
Package Version
------------------ -------
appnope 0.1.0
attrs 19.3.0
backcall 0.1.0
bleach 3.1.1
cycler 0.10.0
decorator 4.4.1
defusedxml 0.6.0
entrypoints 0.3
importlib-metadata 1.5.0
ipykernel 5.1.4
ipython 7.13.0
ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.5.1
jedi 0.16.0
Jinja2 2.11.1
joblib 0.14.1
jsonschema 3.2.0
jupyter 1.0.0
jupyter-client 6.0.0
jupyter-console 6.1.0
jupyter-core 4.6.3
kiwisolver 1.1.0
MarkupSafe 1.1.1
matplotlib 3.1.3
mistune 0.8.4
nbconvert 5.6.1
nbformat 5.0.4
notebook 6.0.3
numpy 1.18.1
pandas 1.0.1
pandocfilters 1.4.2
parso 0.6.2
patsy 0.5.1
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
pip 20.0.2
prometheus-client 0.7.1
prompt-toolkit 3.0.3
ptyprocess 0.6.0
Pygments 2.5.2
pyparsing 2.4.6
pyrsistent 0.15.7
python-dateutil 2.8.1
pytz 2019.3
pyzmq 19.0.0
qtconsole 4.6.0
scikit-learn 0.22.2
scipy 1.4.1
seaborn 0.10.0
Send2Trash 1.5.0
setuptools 42.0.2
six 1.14.0
statsmodels 0.11.1
terminado 0.8.3
testpath 0.4.4
tornado 6.0.3
traitlets 4.3.3
wcwidth 0.1.8
webencodings 0.5.1
wheel 0.33.6
widgetsnbextension 3.5.1
zipp 3.0.0
Rのインストール
ターミナルから以下のコマンドを実行して，brewsci/scienceにtapします．
% brew tap brewsci/science
続いてRをインストールします．
Rstanをインストールしておきます．まずはターミナルからRを起動します．
続いて，以下のコマンドを実行します．
> install.packages("rstan")
インストールの途中でミラーサイトを選択することを求められます（今回は日本:39を選択）．Rstanのダウンロード，インストールには多少時間がかかります．
RstanをRに読み込むには以下のコマンドを実行します．
また，以下の設定を行うことが推奨されているようです．このコマンドはコンパイルした結果を保存するためのものです．
> rstan_options(auto_write=TRUE)
こちらは，複数のコアを使用するためのものです．
> options(mc.cores=parallel::detectCores())
Ricty(フォント）のインストール
sanematのリポジトリにタップする．
% brew tap sanemat/font
ターミナルから以下のコマンドを実行するとインストールが始まります．
% brew install ricty
インストールが終了すると最後に，以下のメッセージが表示されます．
***************************************************
To install Ricty:
$ cp -f /usr/local/opt/ricty/share/fonts/Ricty*.ttf ~/Library/Fonts/
$ fc-cache -vf
***************************************************
上記のメッセージにある2つのコマンドを実行して，ズラズラと流れた後に，以下のように表示されれば成功です．
fc-cache: succeeded
Homebrewを使ってAppStoreで提供されているアプリケーションをインストールすることもできます．
そのためには，まずmasをインストールします．
% brew install mas
masを使ってアプリケーションをインストールする際には，以下のようにアプリケーションのID（以下の例ではxxxxxxxxx）を指定する必要があります．
% mas install xxxxxxxxx
IDはAppStoreのURLに示されています．例えばLINEであれば，AppStoreのURLは以下のようになり，URL内にid539883307と書かれているので，このid番号を指定します．
