Pythonによるデータ解析

環境構築（Python 2）

仮想環境を作る

yml形式で以下のようなファイルを作成しておく。

name: 仮想環境名 (ここではpy2)
dependencies: 必要なパッケージリスト

name: py2
channels:
    - conda-forge
dependencies:
    - python=2.7
    - xarray
    - netCDF4
    - seaborn
    - numpy
    - matplotlib
    - scipy
    - pip:
        - cyordereddict
        - sqlalchemy
        - model-organization

その後、以下のコマンドで仮想環境を新規構築、アクティベートする。

$ conda env create -f environment.yml
$ source /home/user-name/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.0/envs/py2/bin/activate py2
（activateをフルパスで指定しないと落ちる場合がある。）

AnacondaでPython環境を構築しているが、ほしいパッケージがcondaにない場合

$ source activate <anaconda環境名>
$ pip install　<モジュール名>

既存の環境名の確認
デフォルトはroot

$ conda info --envs

jupyter notebook

localhostのポート番号を指定して立ち上げる。

$ jupyter notebook --port xxxx

あるいは、jupyter notebookの設定を編集する。
c.NotebookApp.portをコメントアウトしてポート番号を設定する。

$ .jupyter/jupyter_notebook_config.py
c.NotebookApp.port = xxxx

プロファイルの設定

プロファイルを作成していなければ以下のコマンドで作成する

$ ipython profile create


これにより、
~/.ipython/profile_default/ipython_config.py
が作成される。

以下のように編集すると、起動時に%matplotlib inlineが読み込まれ、matplotlibのグラフがインラインで表示されるようになる。

# lines of code to run at IPython startup.
# c.InteractiveShellApp.exec_lines = traitlets.Undefined
c.InteractiveShellApp.exec_lines = ['%matplotlib inline']