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']