ごはんと飲み物は紙一重

あんまり更新できてないです

mac + Jupyter + IJulia でデータ分析用環境構築 【2017/11/25現在】

風の吹くまま気の向くままにqiita記事を見ていると、juliaが熱い感じの流れが。ここ最近Pythonに頼りがちではあるけれども、juliaも気になっていたので使う使わないは置いといて環境構築しようと思いました。

実行環境

あとは流れに沿ってbrewとjuliaがいろいろ入れてくれるので。

環境構築

juliaのインストール

まずはbrewでjuliaをインストール。

brew tap staticfloat/julia
brew install julia

tapがわりと時間かかっていたけれども無難に終えられました。brew楽チンでいいね。現状最新juliaバージョンは0.5.1になってました。

julia上でIJuliaのインストール

ターミナル上でjuliaを起動し、

Pkg.add("IJulia")

をするとIJuliaに必要なものをダウンロードしてくれます。そこそこ時間食う。必要なもの入れてるのでなんかPython2系も入れさせられました。なぜ。

インストールが終わればJupyter notebookを起動。うまく行っていればnotebooksにjuliaが入っているはず。途中でエラーになってしまって失敗したときは、Pkg.build()で再開できます。

f:id:ST_ha1cyon:20171125201235p:plain

データ分析用モジュールのインストール

上記同様、Pkg.add()で入れていきます。

notebookを作成し、以下のモジュールをインストール。

Pkg.add("RDatasets")
Pkg.add("Gadfly")

RDatasetsはデータセットを引っ張れるやつ。GadflyはJuliaのプロットモジュールですね。たぶんmatplotlib的な位置。

その後、ロードして

using RDatasets
using Gadfly

あとは適当にirisデータを引っ張ってきて散布図を可視化します。

set_default_plot_size(9inch, 9inch/golden);
plot(dataset("datasets", "iris"), x = "SepalWidth", y = "SepalLength", color="Species")

すると、

f:id:ST_ha1cyon:20171125201544p:plain

いい感じに可視化してくれます。ちなみにズームも可能。 環境構築としてはこれでできました。意外とあっさりとインストールできたので個人的にも大満足。 あとは細かいところでぜひぜひ使っていきたいですね。

参考サイト

https://qiita.com/fkm_y/items/cde1f63dd5ff1cb2d051 https://qiita.com/miiton@github/items/33c2b62c4911216d5fdb