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2016/07/3からのアクセス回数 &counter;

** 仮想マシン環境を使ったSage jupyter環境構築 [#ybd4a259]
Sageのノートブックに様々な記事を書いていますが、環境がどんどん変わってしまい、
他の人が同じことをするのが、大変な事態になってしましました。

そこで、仮想マシンにSage jupyter環境を構築し、vagrantを使って手順を自動化することにより、
同じ体験を共有できるようにしました。

以下のGithubサイトに「Vagrantを使ったSage jupyter環境構築」を紹介しています。
- https://github.com/take-pwave/jupyter

*** 公開直後(2016/07/02) [#f48bca03]
公開直後のReadMeのPDFを添付しました。
- &ref(ReadMe_00.pdf);

** テキストブックの登録作業 [#leed1389]

*** 日本語環境への対処(2016/07/02) [#k413fc55]
sageのpythonは、バージョン2.7で日本語との相性がよくありません。そこで、sitecustomize.pyを
sageのsite-package配下にコピーする必要があります。

ダウンロードしたbootstrap.shに以下の1行が含まれていない場合には、
#pre{{
cp /vagrant/sitecustomize.py /usr/lib/sagemath/local/lib/python2.7/site-packages/
}}

ターミナルソフトで、jupyter/vagrantに移動して、以下の$の後のコマンドを実行してください。
- cd jupyterを展開したディレクトリ/vagrant
- vagrant ssh
- sudo cp /vagrant/sitecustomize.py /usr/lib/sagemath/local/lib/python2.7/site-packages/

#pre{{
$ cd DOWNLOAD_DIR/vagrant
$ vagrant ssh
Welcome to Ubuntu 14.04.4 LTS (GNU/Linux 3.13.0-86-generic x86_64)

 * Documentation:  https://help.ubuntu.com/

 途中省略

Last login: Sat Jul  2 09:01:42 2016 from 10.0.2.2
vagrant@vagrant-ubuntu-trusty-64:~$ sudo cp /vagrant/sitecustomize.py /usr/lib/sagemath/local/lib/python2.7/site-packages/

}}

*** 010から040まで登録(2016/07/03) [#u039f5ff]
vagrant/notebook/textbookに以下のページを追加しました。
- 010-Sageを使ってみよう
- 020-表記方法
- 030-数の計算・基本的な関数
- 040-グラフの使い方

*** トップのReadMeを追加(2016/07/09) [#qf25aa02]
トップのReadMeにSageサーバからMySageMathのboxをダウンロードして、使用する方法を紹介。
テキストブックには、以下のページを追加しました。
- 050-方程式の解法

*** テキストブックの場所を移動(2016/07/10) [#u5cf3996]
vagrant/notebook/textbookを/MySageMath/notebook/texbookに移動しました。


*** R連携のtext_120_with_Rを追加(2016/07/10) [#pb57fb4a]
R連携でPDFをjupyterで表示するために、Wandパッケージを追加しました。
また、RUtil.pyもjupyter対応しました。

apt-getで以下のパッケージを追加
#pre{{
$ sudo apt-get install libmagickwand-dev
}}

pipでWandをインストール
#pre{{
$ sudo sage -sh
(sage) $ pip install Wand
}}

*** テキストブックの移植完了(2016/07/11) [#z1b18976]
以下のテキストブックを追加して、移植は完了です。
- 060-ベクトルと行列
- 070-微分・積分
- 080-データフィッティング
- 090-微分方程式
- 100-シミュレーション

*** 久保本のノートブックを追加(2016/07/17) [#s3b3b7c6]
pythonのパッケージseabornを追加しました。
#pre{{
$ sudo sage -sh
(sage) $ pip install seaborn
}}

7章では、Rのパッケージインストール文のコメントを外してインストールしてください。
#pre{{
#r("install.packages('glmmML')")
}}

- 2章 確率分布と統計モデリング
- 3章 一般線形モデル(GLM)
- 4章 GLMのモデル選択
- 5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性
- 6章 GLMの応用範囲をひろげる
- 7章 一般線形混合モデル(GLMM)

*** 久保本の9章、10章を追加 [#a6250877]
pythonのパッケージseabornを追加しました。
#pre{{
$ sudo sage -sh
(sage) $ pip install pyjags
}}

Rのcodaとrjagsパッケージをインストールします。
#pre{{
$ wget https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/rjags/rjags_3-15.tar.gz
$ sage -R <<\EOF
options(repos='http://cran.us.r-project.org')
install.packages("coda")
install.packages("rjags_3-15.tar.gz", repo=NULL, type="source")
EOF
}}

- 9章:GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
- 10章:階層ベイズモデル(2016/08/21)

*** 井出本の2章から7章の途中までを移植(2016/08/28) [#g6c31955]

pythonのパッケージsklearnを追加しました。
#pre{{
$ sudo sage -sh
(sage) $ pip install sklearn
}}

RのcarとFNNパッケージをインストールします。
#pre{{
$ sage -R <<\EOF
options(repos='http://cran.us.r-project.org')
install.packages("car")
install.packages("FNN")
EOF
}}

** Windows環境での仮想マシン環境構築について [#pf5f5f47]
以下のサイトにWindowsマシンでのVagrantを使った環境構築手順が紹介されています。
vagrant sshの代わりにTeraTermを使ってアクセスする部分がポイントになります。

- http://qiita.com/hiroyasu55/items/11a4c996b0c62450940f

** コメント [#z04b08ff]
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