経緯
- pyenv
- virtualenv
- Python 3.3.1
で、Scikit-learnを使った機械学習をやろうと思い立った。ついでに図の可視化もやろうと考えてmatplotlibも使うことにした。matplotlibを簡単に使うためにpylabをimportしたところ、RuntimeError: Python is not installed as a frameworkというエラーが発生したので、matplotlibの設定を変えて、問題を解決した。
インストール手順
$ pip install scikit-learn
$ brew install freetype
$ sudo pip install python-dateutil
$ sudo pip install pyparsing
$ sudo pip install matplotlib
matplotlibのインストールには
- freetype
- python-deteutil
- pyparsing
が必要。ほかにも色々必要なものがある。詳しくは公式ページにて
なお、freetypeをbrew installしたら依存しているlibpngも入る。
参考 http://djakarta-trap.net/blog/2013/06/07/install_matplotlib/
問題発生
対話環境で
import pylab
とすると
RuntimeError: Python is not installed as a framework. The
Mac OS X backend will not be able to function correctly if Python
is not installed as a framework. See the Python documentation for
more information on installing Python as a framework on Mac OS X.
Please either reinstall Python as a framework, or try one of the other
backends.
なるエラーが発生した。
調査
まず同様のエラーが起こって困っている人、そして解決した人がいないか調べた。
ytというmatplotlibを利用したプロジェクトでの議論 http://hg.yt-project.org/yt/issue/642/cannot-import-pylab-on-os-x-using
同じ問題にぶつかった日本語ブログ記事 http://asahima.hatenablog.com/entry/2013/10/11/201119
matplotlib本家githubでのissue https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/2361
どうも2013年10月段階でもまだ解決していないみたい。
原因
matplotlibの画像描画バックエンド（参考 http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-a-backend ）はデフォルトの設定ではCocoaのAPIを使ってレンダリングを行う"macosx"である。デフォルトではないバックエンドとしてGTKAggやQt4Aggがある。LinuxやWindowsから使うときは当然macosx以外のバックエンドを設定する。
僕の推論
※（この項の内容は想像で考えたことなので、間違っている可能性があります）
問題は、僕の環境ではpyenvを使ってOSXシステムにもとから入っているのとは違う場所にPython 3.3をインストールしていたことだ。この場合、CocoaのAPIで描画できない可能性があるので、pylabをimportしたときに、念のためにエラーを発生させてしまう。
※（推論終わり）
バックエンドをmacosx以外のものに指定すれば、問題は解決する。
解決方法
matplotlibをpipでインストールしたので、 ~/.matplotlib というディレクトリができているはずだ。そこにmatplotlibrcというファイルを作る。
backend : TkAgg
と、TkAggをバックエンドに使うよう指定する。
matplotlibrcの書き方参考 http://matplotlib.org/users/customizing.html
実験
こちらのブログ記事 http://sucrose.hatenablog.com/entry/2013/05/25/133021 にて紹介されている、sklearnの結果をpylabで可視化するコードを対話環境で実行した。
from sklearn.datasets import load_digits
import pylab as pl
digits = load_digits()
pl.gray()
pl.matshow(digits.images[0])
pl.show()
このように、TkAggでもきれいに図を描画できた。