前置き 先日（2015/05/30）、Python東海 第27回勉強会で、「Jupyter + RISE による ライブデモ＆プレゼンテーション」という発表をしてきました。 発表は、資料を Jupyter（IPython Notebook）で大枠を作り、RISE でリアルタイムスライド表示しながらその場で編集し、その場で Gist にアップ → nbviewer に登録 → nbviewer でのスライド表示、という流れで実施1。上記の発表資料は最終的に nbviewer で公開したスライド（後で少しだけ再編集したもの）です。 で、スライド関係は良かったのですが、主にそれ以外の環境設定周りについて、短い発表時間の中でだいぶ端折ったり、発表資料も最低限のことしか書いていないので、自分がやったことを補足しておこうと思います。 なおこの記事は、先日の記事「IPython + IJulia → J
(2019.06.25 追記) rbczmq は現時点では非推奨です。どのプラットフォームでも ffi-rzmq を使いましょう。 IRuby を使おうとすると rbczmq の中で SEGV が発生してしまう場合は、zeromq と czmq の組み合わせが悪い可能性がある。rbczmq が正しく動くインストールのパターンを以下に紹介するので、一番好ましいものを試してみると良い。 rbczmq は gem パッケージの中に zeromq と czmq を同梱しているが、後述する事情により同梱ライブラリを使わない方法を先に紹介する。 (1) homebrew や apt-get でインストールしたシステムの zeromq, czmq を使う この方法は、ディストリビューションで用意されている zeromq や czmq を確実に使うので、最もオススメしたい方法である。やり方は、まずシステム
Raspberry pi 3をjupyter notebookサーバにしたい。 公式はanacondaの使用を強く勧めているが、arm向けにはanacondaが提供されていない(Minicondaはあるっぽいけど未確認)。 また便利なセットアップ済み公式dockerイメージとかも見た感じ転がってない。 仕方ないのでシコシコインストールした作業ログ。 jupyter本体(python2.7の場合) Installing Jupyter Notebook — Jupyter Documentation 4.1.1 alpha documentation ただpipが古いとjupyterのインストールに失敗するので、事前にpipのアップデート。
はじめに iRuby Notebookは非常に強力なツールなのですが、LinuxおよびMacユーザーには知名度が高いものの、Windowsユーザーはインストールにおけるハードルの高さから利用者が少ないという現状があるようです。 そこで、SciRubyなどのRubyを用いた科学計算の一助になると思われることから、WindowsでiRuby Notebookを使えるようにする手順を整理しました。 Anaconda(Python)のインストール Anacondaは、Pythonと科学計算ライブラリをセットにしたパッケージです。これをインストールするとiRuby NotebookのベースになるJupyter Notebookが利用できるようになります。 以下のURLよりダウンロードできます。 32bit版と64bit版があるので、インストールされているWindowsにあわせてダウンロードしてくださ
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催された Ruby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい！😆 #RBU
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d
以前 Bash on Ubuntu on Windows で IRuby Notebook を使う 方法を紹介しましたが，IRuby に新たなzeromq backendが追加される見込みなので，その新zeromq backend(cztop)を利用した(ネイティブ)インストール方法を紹介します． この記事は未完成のものであり，近いうちに実現されるであろうIRubyの更新により簡略化される見込みです． Ruby のインストール RubyInstaller をダウンロード，インストールしてください． cztop のインストール gemコマンド一発です．zeromqもcztopが依存するgem(czmq-ffi-gen)内に含まれており別途installする必要はありません．またパスを通すといった設定も不要です． devkitも(このインストールには)必要ありません．あらかじめコンパイルされた
ちなみに初めて iruby notebook を起動する時に、その時点のRubyがkernelとして登録される。 何が起きているか？ irubyのソースを読んでみる。 irubyコマンドを実行した際の処理のコードは以下の場所にある。 register_kernelメソッド内でRubyのパスを書いたjsonファイルを作成し、~/.ipython/kernels/ruby/kernel.jsonに保存している。 jupyterはkernelの情報をjupyter --pathで表示されるパスから読んでいる。 2016年9月現在、jupyter 4.1.1ではkernelの情報を "~/.ipython" 以下ではなく "~/Library/Jupyter"から読む。 おそらくiruby 0.2.9は昔のjupyterの仕様を想定しているため、kernel情報を"~/.ipython"以下に書き
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