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2016/07/3からのアクセス回数 520

仮想マシン環境を使ったSage jupyter環境構築

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。

公開直後(2016/07/02)

公開直後のReadMeのPDFを添付しました。

テキストブックの登録作業

日本語環境への対処(2016/07/02)

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、

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/
$ 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)

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)

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)

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)

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

$ sudo apt-get install libmagickwand-dev

pipでWandをインストール

$ sudo sage -sh
(sage) $ pip install Wand

テキストブックの移植完了(2016/07/11)

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)

pythonのパッケージseabornを追加しました。

$ 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。

#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

pythonのパッケージseabornを追加しました。

$ 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。

$ 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)

pythonのパッケージsklearnを追加しました。

$ 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。

$ 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

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。

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Last-modified: 2016-08-28 (日) 18:12:29 (357d)
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