2016/07/3からのアクセス回数 3623
Sageのノートブックに様々な記事を書いていますが、環境がどんどん変わってしまい、 他の人が同じことをするのが、大変な事態になってしましました。
そこで、仮想マシンにSage jupyter環境を構築し、vagrantを使って手順を自動化することにより、 同じ体験を共有できるようにしました。
以下のGithubサイトに「Vagrantを使ったSage jupyter環境構築」を紹介しています。
公開直後のReadMeのPDFを添付しました。
sageのpythonは、バージョン2.7で日本語との相性がよくありません。そこで、sitecustomize.pyを sageのsite-package配下にコピーする必要があります。
ダウンロードしたbootstrap.shに以下の1行が含まれていない場合には、
cp /vagrant/sitecustomize.py /usr/lib/sagemath/local/lib/python2.7/site-packages/
ターミナルソフトで、jupyter/vagrantに移動して、以下の$の後のコマンドを実行してください。
$ cd DOWNLOAD_DIR/vagrant $ vagrant ssh Welcome to Ubuntu 14.04.4 LTS (GNU/Linux 3.13.0-86-generic x86_64) * Documentation: https://help.ubuntu.com/ 途中省略 Last login: Sat Jul 2 09:01:42 2016 from 10.0.2.2 vagrant@vagrant-ubuntu-trusty-64:~$ sudo cp /vagrant/sitecustomize.py /usr/lib/sagemath/local/lib/python2.7/site-packages/
vagrant/notebook/textbookに以下のページを追加しました。
トップのReadMeにSageサーバからMySageMathのboxをダウンロードして、使用する方法を紹介。 テキストブックには、以下のページを追加しました。
vagrant/notebook/textbookを/MySageMath/notebook/texbookに移動しました。
R連携でPDFをjupyterで表示するために、Wandパッケージを追加しました。 また、RUtil.pyもjupyter対応しました。
apt-getで以下のパッケージを追加
$ sudo apt-get install libmagickwand-dev
pipでWandをインストール
$ sudo sage -sh (sage) $ pip install Wand
以下のテキストブックを追加して、移植は完了です。
pythonのパッケージseabornを追加しました。
$ sudo sage -sh (sage) $ pip install seaborn
7章では、Rのパッケージインストール文のコメントを外してインストールしてください。
#r("install.packages('glmmML')")
pythonのパッケージseabornを追加しました。
$ sudo sage -sh (sage) $ pip install pyjags
Rのcodaとrjagsパッケージをインストールします。
$ wget https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/rjags/rjags_3-15.tar.gz $ sage -R <<\EOF options(repos='http://cran.us.r-project.org') install.packages("coda") install.packages("rjags_3-15.tar.gz", repo=NULL, type="source") EOF
以下のサイトにWindowsマシンでのVagrantを使った環境構築手順が紹介されています。 vagrant sshの代わりにTeraTermを使ってアクセスする部分がポイントになります。