2017年01月19日

Oracle VM VitualBox + LinuxMintが今のところベストマッチ

訂正
ベストマッチは、VMware Player + Lubuntuだとわかった。VirtualBoxはどうもISOファイルを置いておかないといけない感じだが、VMwareは削除できる。ISOファイルだけで1GB前後必要だから、無駄に思える。

Oracle VM VirtualBoxにはシームレス・モードというのがあり、ほぼ全画面表示になる。右Ctrl+Lで標準モードに戻る。
Jupytor Noteはブラウザ以外ほぼメモリを消費しないので、若干軽量なMintLinuxなら、ストレス感じずまるでLinuxマシーンで作業している気になれる。
これで「十分なら」=「最低限必要な条件を満たしているなら」、邪魔くさいPCを増やさないでもいいかと思う。

LinuxMintデスクトップ
SnapCrab_LinuxMint [実行中] - Oracle VM VirtualBox_2017-1-19_17-13-35_No-00.png

端末でPython
SnapCrab_LinuxMint [実行中] - Oracle VM VirtualBox_2017-1-19_17-22-0_No-00.png

標準モードでJupyter Notebook
SnapCrab_LinuxMint [実行中] - Oracle VM VirtualBox_2017-1-19_17-24-43_No-00.png

シームレス・モードでJupyter Notebook(Windows10デスクトップ全体)
SnapCrab_NoName_2017-1-19_17-25-59_No-00.png
posted by Kose at 17:40| Python&AI

『みんなのPython 第4版』Anaconda3サンプルコード、LinuxMint on VMware で成功!!!

LinuxMintの方がUbuntuより明らかに軽い。メモリ1Gでは動かないので、1.5GBに増やしたが、その場合でも4GBメモリの80%を超えることはないので、Ubuntuが厳しい場合はおすすめである。
Anaconda3
https://www.continuum.io/downloads#linux
インストール解説
http://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6
インストールはまったく同じだが、なんだか今回はちゃんと/.bashrcがあって、Anaconda3のインストールプログラムでちゃんとパスが設定された(要再起動)。
やはりmatplotlibについてはbuildにしばらく時間がかかった(二回メッセージが出た)。
今後は、LinuxMintで、Python学習をしてみたいと思う。将来Linuxでやることを考えると、WindowsでやっているかぎりLinuxコマンド覚えられないから。1年半触ってなかったから、だいぶ忘れている。

LinuxMint on VMware
SnapCrab_LinuxMint18 - VMware Workstation 12 Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-19_13-51-7_No-00.png

Jupyter Notebook サンプルプログラム
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 3*np.pi, 500)
plt.plot(x, np.sin(x**2))

SnapCrab_LinuxMint18 - VMware Workstation 12 Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-19_13-51-23_No-00.png

Oracle VM VirtualBoxでLinuxMintが画面が大きいのでいいかな?また暇なとき試みたい。
posted by Kose at 14:15| Python&AI

Anaconda3、Ubuntu16.04(Linux)でインストール成功!!!

今日はお日和もよく、朝から元気だったので、Python数理計算パッケージAnaconda3のインストールに挑んだ。

Oracle VM VirtualBoxにインストールしたUbuntu16.04LTSにインストールした。

インストール法は、Anaconda3サイトに記述されているが、PATHで少し躓いた。
サイト
https://www.continuum.io/downloads#linux
パス
bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh ←コピーしておく

インストールについては次のサイトを参照した。実際やってみないと参考にならないけれど。
Anaconda で Python 環境をインストールする Qiita
http://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6

Ubuntu日本語化バージョンではフォルダーに日本語が使われているため、もしMozcが上部バーにオレンジ色の丸い表示がされていないなら、「入力メソッド」でMozcを選択すること。

通常「ダウンロード」フォルダーにダウンロードされる。端末(ないしterminal)を開く。次のおまじないをタイプして、エンターを打つ。$はプロンプトなので打ってはいけない。
$ bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh


そんなに時間はかからないが、しばらく待つことになる。
Anaconda3は
/HOME/[USER]/Anaconda3

にインストールされる(普通は/binとか/libにインストールされることが多いところと異なる)

訂正 *再起動すれば反映される
ネットでよく見かける /.bashrc はこのバージン状態では作成されていないのでviでもjeditでもいいので上のPATHをペースとして保存する。

そして一度再起動する(再起動しないとつぎのnotebookでpythonファイルを作成できないエラーが出る)。

再び端末で
$ jupyter notebook

と打つと、先日紹介したtmpnbと同じノートブックがブラウザに表示される。

大成功だが、まだ問題のライブラリは検討していない。先は長い。

SnapCrab_Ubuntu 1604 [実行中] - Oracle VM VirtualBox_2017-1-19_10-1-39_No-00.png

posted by Kose at 10:33| Python&AI

2017年01月16日

Ubuntu用VMwareのメモリを1.5GBに変更、Windows10ならパワーシェルが便利(訂正cmdも同じ)

WMware Playerはデフォルトの設定で、メモリが1GBだ。
しかしUbuntu-Unityではデスクトップだけであっぷあっぷだ。GNOME化できないので、メモリ変えられないか確かめた。
インストールしたゲストOSの名前を右クリック>設定
最初がメモリ画面である。推奨値が1GBになっている。手入力で(1024/2)*3=1536MBに変更する。
搭載メモリなどによりもっと値を大きくできるかもしれないが、512GB増で、最低限実用的なスピードにはなる。
試してみて頂戴。
タイトルを右クリック
SnapCrab_VMware Workstation 12 Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-16_12-13-0_No-00.png
設定画面
SnapCrab_VMware Workstation 12 Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-16_12-13-22_No-00.png

君らみたいに若くないため、コマンドシェル(cmd)の文字の小ささは、実用性を欠いている。
SnapCrab_CWINDOWSsystem32cmdexe_2017-1-16_12-33-21_No-00.png

追加:
以下はコマンドシェルでもできることがわかった。CMD、すまん(m_m)
SnapCrab_CWINDOWSsystem32cmdexe_2017-1-16_12-47-59_No-00.png
パワーシャルを使ってみた(メニュー>Windows PawerShell)

PowerShellの上部バーを右クリック>プロパティをクリック
SnapCrab_Windows PowerShell_2017-1-16_12-23-37_No-00.png

カーソルの大きさを「大」にする(デフォルトは「小」)
SnapCrab_Windows PowerShell_2017-1-16_12-23-59_No-00.png

フォントを「16」にする(デフォルトは12)
SnapCrab_Windows PowerShell_2017-1-16_12-24-18_No-00.png

変更後
SnapCrab_Windows PowerShell_2017-1-16_12-24-41_No-00.png

もっと大きくできるが・・・
もっと年取ったら大きくできるな。
posted by Kose at 12:35| Python&AI

2017年01月15日

謎!エピローグ2 Anaconda の Linuxへのインストール

まずこちらを参考にした。

Lubuntuはデスクトップや応用ソフト以外はUbuntuと同じなので心配いらない。Debian系なのでFedora系とは異なると思う。

Anaconda を利用した Python のインストール (Ubuntu Linux)
http://pythondatascience.plavox.info/python%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB/anaconda-ubuntu-linux/

Anaconda 4.2.0 For Linux
Anaconda is BSD licensed which gives you permission to use Anaconda commercially and for redistribution.

Download the installer
Optional: Verify data integrity with MD5 or SHA-256 More info
In your terminal window type one of the below and follow the instructions:
Python 3.5 version
bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

Python 2.7 version
bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh

NOTE: Include the "bash" command even if you are not using the bash shell.
Python 3.5 version
64-BIT INSTALLER (455M)

$ cd ~/ダウンロード
$ ls
Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

(インストール開始)
cd はディレクトリーを変更する。この場合「~」はホームディレクトリの意味。cd=change directry
cd ~/ダウンロード
 ホームのダウンロード(ディレクトリに)移動
ls ディレクトリ内のファイルを表示。タイプミスを防ぐことができる
SnapCrab_Ubuntu 64 ビット 2 - VMware Workstation 12 Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-15_7-21-49_No-00.png

というところまで行ったが

/home/user/anaconda3/bin

へのパスがどうしても通らないため何も起動しない。くたびれたので本日の午前中の仕事はこれで終わり。
posted by Kose at 10:13| Python&AI

2017年01月14日

謎!エピローグ1 訂正:VMware PlayerでLubuntu(Linux)をインストールし、Phythonに挑戦 その1

やることがないので、思いつきで仮想マシーンにLinuxをインストールして、Pythonができるか試そうと思った。

今回は、インストールとPythonがすぐできるかだけ確かめた。

1)仮想マシーンVMware Playerのインストール
Oracle のものがあるが動かなかった。昔は動いたんだが・・・
ネット上ではもっぱらVMware Playerが使われていることがわかった。実際簡単にインストールできた。
次のサイトを参照した。一部、ユーザー名とパスワードの箇所は「なかった」。

WindowsマシンにVMware Playerを使ってUbuntuの仮想環境を構築する
https://okuzawats.com/ubuntu-on-vmware-20150605

なおハードディスク20GB以上の空きが必要だと思う。メモリーは2GBでは厳しいだろう。ぼくは4GBだから結果的になんとかなった。

2)Lubuntuディスクイメージ(isoファイル)のダウンロード
1のサイトはUbuntuだし、普通Ubuntuなのだが、メモリを節約するため軽量デスクトップのLubuntuにした。
Lubuntuダウンロード
https://help.ubuntu.com/community/Lubuntu/GetLubuntu

Lubuntuは900MB弱だが、Ubuntuは1.2GBである。まあデフォルトのダウンロード・フォルダーで構わないと思う。

3)LubuntuのVMware Playerへのインストール
1の通りだが、
3−1)Lubunntuインストーラー初期画面が立ち上がる
3−2)インストール言語「日本語」を選択する
3−3)そのまま体験版を起動する
 *「すぐインストール」では上手くインストールされない
3−4)体験版のゴミ箱の下の「インストール」をクリックする
3−4)この後は、普通のUbuntu系のインストールと同じなので、UbuntuやLubuntuのインストールの解説サイトでも見ていただきたい。
3−5)ただ待って、インストールが終わったら再起動するが、詳しくはわからないが、ISOファイルを削除しないと「ディスクがロックされている」とかで、正しく再起動できないので注意。
訂正 VWwareトップバーのCDのアイコン(円形)をクリックして「取り出す」
SnapCrab_NoName_2017-1-15_5.png
3−6)再起動すると普通にデスクトップがVMware内に表示される。
SnapCrab_Ubuntu 64 ビット - VMware Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-14_19-26-18_No-00.png

ターミナルを起動し、pythonと打ってみる
SnapCrab_Ubuntu 64 ビット - VMware Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-14_18-48-23_No-00.png

デフォルトで起動するが、バージョンは2.7だ。
Python3がインストールされているか確かめてみる(Synapticパッケージマネージャーで)。
SnapCrab_Ubuntu 64 ビット - VMware Player (非営利目的の使用のみ)_2017-1-14_18-47-32_No-00.png

インストールされている。だからPy-devとかいうおまじないを使うべきなのか?まだわからない。

Windows10のデスクトップ全体ではこんな感じだ。
SnapCrab_NoName_2017-1-14_18-47-8_No-00.png

なおAnacondaもPyCharmもデフォルトのソフトウェアとしては用意されてない。そのため、Linuxのコマンドでインストールする方法を調べないとならないんじゃないだろう。

Linuxマシーン導入までのお試しとしては、これで十分だと思う。Anacondaについて進展があったら、またご報告したい。
posted by Kose at 19:35| Python&AI

2017年01月13日

ん、動かない例題@『入門Python3』p3

p3というのっけから例題が動かない。p4次の例題は動いたんだが
cliches = {
"At the end of the day",
"Having said that",
"The fact of the matter",
"Be that as it may",
"The bottom line is",
"If you will",
}
print(cliches[3])

エラー

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\KOSE-WIN\Documents\Atom_files\hello.py", line 9, in
print(cliches[3])
TypeError: 'set' object does not support indexing

setは日本語では「集合」なんだが、「set」オブジェクトはインデクシングをサポートしていない、ということだ。だから次は動く
{'At the end of the day', 'If you will', 'The fact of the matter', 'The bottom line is', 'Having said that', 'Be that as it may'}

こまったものだ。
こういうエラーがあるとシェルだといちいち全文入力し直さないといけない。PyChramでもAtomでもいいがIDEだと上のように訂正してみるとかできるので、あまり禁欲的にならないで、使った方が素人には便利だと思う。
posted by Kose at 14:53| Python&AI

Anacondaウェブ・サービス"、tmpnb 復活、オライリー『入門Python3』について

何だったんだでしょう。
https://tmpnb.org/

SnapCrab_Home - Google Chrome_2017-1-13_11-57-7_No-00.png

と書いていたらオライリーの『入門Python3』到着しました。
IMG_19760001.JPG

環境がどうなっているかというと基本的にPython shellである。
こんな感じ
SnapCrab_CUsersKOSE-WINAppDataLocalProgramsPythonPython36-32pythonexe_2017-1-13_12-20-58_No-00.png
第12章でIDEの解説がある。短いが、IDLE PyCharm IPythonが掲載されている。

本は、これまでなんかのプログラミング言語を勉強したことのある人が慣れ親しんだ書き方で、モジュールのインストールなどまで含み、網羅的だ。目次と索引で後にハンドブックとしても使えるんじゃないか。

付録Dにインストール情報がある。Anacondaのインストールの説明もある。それよりも、ライブラリについて一通りの説明があるため、たとえばNumpyがAnacondaのライブラリではなく、独立した科学系算用ライブラリ(コンパイル済み)であることがわかることが有益な情報であった。

使い勝手から言えば、Pycharmが一番グラフィカルでわかりやすい(単にRun、Debugボタンがあると言うだけだけど)が、意識高い系の人はATOMを使う方がかっこいいだろう。別に、連携機能のあるプログラムエディターなら何でもいいんじゃあるまいか?
ATOMは掲載したが、PyCharmはこんな感じだ。

SnapCrab_new_test20160112-1 - [CUsersKOSE-WINPycharmProjectsnew_test20160112-1] - test01py - PyCharm Communit_2017-1-13_12-34-46_No-00.png
posted by Kose at 12:43| Python&AI

2017年01月12日

【和モガ】「STAP細胞事件」-「キメラマウスの写真の取り違い」は本当か?(1)

共培養の記事2016年9月27日以来の和モガ氏の記事更新だ



論旨は、共著者、とくに小保方氏、バカンティ氏が撤回に同意しなかったが、胎盤をもつFI細胞のマウスの写真がESとSTAPの対照写真ではなくともに、同じSTAP細胞のもので、胎盤をもつことがSTAP細胞とES細胞の重要な相違点であることから、この点が崩れたため、撤回を余儀なくされたというシナリオである。だが、同じだというのは若山氏の方便だと言うことを示そうと和モガ氏は試みる。

写真
20161214103907107.png

見かけ同じと言えば同じであるが、この取り違いをもって調査委は若山氏を処分していない。同程度の取違いで、小保方氏が魔女狩りまがいにあったにもかかわらずである。

小保方氏はFI細胞に何も関わっていないので、若山氏が小保方氏に投じた初期の不信は、そのまま若山氏にブーメランである。

和モガ氏のブログは、まだ書き出しである。今後の投稿に注目。論評は控える。

佐藤貴彦氏の『STAP細胞 残された謎』『事件の真相』を読んだためか、前の投稿9月17日の「「STAP細胞事件」-崩れていく捏造の証拠(3) 」の記事を読み直したらいっていることがわかった。もう一度和モガブログ読んでみることにしたい。

posted by Kose at 16:15| Python&AI

『入門Python3』を注文

どうしても、単に面倒くさいだけになっちゃったので、アマゾンでベストセラー1位の

『入門 Python 3』Bill Lubanovic (著), 斎藤 康毅 (監修), 長尾 高弘 (翻訳)オライリージャパン、– 2015/12/1

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を注文した。
また環境問題が出るかもしれないが、いずれLinux環境を導入することは織り込み済みなのでそれはそれだ。

『みんなのPython 第4版』はOSXかLinuxなら大丈夫じゃないか?だがLinuxユーザーなら、デフォルトでPython入っているはずなので、OSXユーザー限定なんじゃなかろうか???Windowsで動いている人もいるのかもしれないが。

しばらく、生物学の残りの本をさっさと読もうと思う。そのあと、「世界システム論」の最新著を読む予定だ。
posted by Kose at 12:05| Python&AI