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conda の環境名に応じて ipython / jupyter notebook の起動時読み込みライブラリを変更させる

Python

こんにちは。吉田弁二郎です。

ipython コンソールや jupyter notebook をお使いの方は、起動時の自動処理設定ができることをご存知かもしれません。具体的には、

~/.ipython/profile_default/startup

に置かれたスクリプトが起動時に自動的に読み込まれます。適当に numpy などを import するスクリプトを用意しておけば、 毎回手作業する苦痛から解放されるわけですね。

ところで、anaconda / conda でパッケージ管理する場合、

conda create -n another_env python=3.6 numpy pandas

などとして独立した開発環境 (another_env) を用意して作業を進めることも多いと思います。今回は、独立した conda 環境ごとに ipython 起動時に読み込まれるライブラリを自動的に変えるための startup スクリプトを書いたので、ここに紹介しておきます。

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pyenv 環境下で Anaconda を使う際、source activate が落ちる現象の対処法

Python

こんにちは。吉田弁二郎です。だいぶ間が空いてしまいました。

小ネタの紹介です。Python 実行環境を管理するために pyenv を使う方も多いのではないかと思います。私は Anaconda のバージョンを複数入れるのに使っています。ところが、

conda create -n new_env python=3.6 numpy scipy pandas

などと書いて独立した開発環境を作った後、

source activate new_env

として環境を変更しようとすると、ターミナルが落ちてしまう現象が起こります。(原因は理解しておらず)

この対処は簡単で、

alias activate_env="source $PYENV_ROOT/versions/$(pyenv version-name)/bin/activate"

として activate を直接叩きにいけば大丈夫です。pyenv version-name は現在選択されている Python バージョンの名称だけ(例えば Anaconda2-4.3.0)を表示するコマンドで、pyenv があればデフォルトで使えます。こうしておくと、pyenv global xxx としてバージョンを切り替えた後も activate のパスを気にしなくてよくなるので気楽ですね。

現象を確認した環境
  • MacOSX 10.11.6
  • GNU bash, version 3.2.57(1)-release (x86_64-apple-darwin15)
  • pyenv 1.0.7-12-g235eea3
  • Anaconda2-4.3.0

Python 使いのための、Python と Ruby の違い(基本文法)

Python Ruby

こんにちは。吉田弁二郎です。

今回は、web 開発の主力言語の一つとなっている Ruby の文法について、Python との違いをまとめます。文法の完全な紹介を目指すのではなく、特に紛らわしい項目の差分に注目していきます。そのため、Ruby 独自の文法的な事項(module/include/extend, Proc など)には触れていませんのでご容赦を。なお、今回は Python 3.5.2 および Ruby 2.3.1 で確認しています。

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pandas で pivot_table が機能しない場合の対処(DataError: No numeric types to aggregate)

Python データ分析

こんにちは。吉田弁二郎です。

Python でデータ分析をする際には pandas を使うのが標準的です。特に、通常はデータを横持ちで格納しているDBから抽出してクロス集計をするというような時には、pandas.pivot_table を使うと便利ですね。最近この関数がうまく使えなかった経験をしたので、対策を記録しておきます。(小ネタ)

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混合ポアソン分布を題材に、変分ベイズ法を理解する④

実装 ベイズ Python

こんにちは。吉田弁二郎です。有給消化中です。

前回、混合ポアソン分布に対して変分ベイズ法を適用し、実際に学習が行われた様子を見ました。
yoshidabenjiro.hatenablog.com

ところで、推定した分布が真の分布とどの程度異なっているのか、やはり定量的に把握したいと思うのが人情というものです。そこで今回は補足的な内容として、Kullback-Liebler ダイバージェンス(もしくは KL 情報量)を基準として学習の進捗を観察します。

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混合ポアソン分布を題材に、変分ベイズ法を理解する③

実装 ベイズ Python

明けましておめでとうございます。吉田弁二郎です。

前回の記事yoshidabenjiro.hatenablog.comで、混合ポアソン分布の変分ベイズ更新式を導出しました。今回は、これらを実装してアルゴリズムの動作を確認していきます。

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混合ポアソン分布を題材に、変分ベイズ法を理解する②

理論 ベイズ

こんにちは。吉田弁二郎です。

前回の記事yoshidabenjiro.hatenablog.comでは、変分ベイズ法の定式化についてまとめました。今回は、この方法を具体的な事例に応用していきます。

混合ポアソンモデルの構成

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