kaggle全力でやります

kaggle masterを目指してやったことを、記録します

JuliaLangをインストールするためのメモ

Juliaデータサイエンスワークショップ - connpassを実施することになって、Juliaを入れる必要があったので、メモとして書いておきます。

Julia0.6.1のインストールとjupyternotebookの起動

Julia v0.6.1のインストールとJupyter Notebookで使うまで - Qiitaという記事がqiitaにあったので、これを参考にしながら入れます。
記事にも書いてありますが、ビルドに時間がかかるようで、数時間かかりました。時間がある時にやるのが良いです。 番外編い書いた、Dockerを用いた環境構築をすることも可能です。

パッケージのインストール

必要なパッケージをインストールします。
"DataFrames" パッケージをインストールするためには、ターミナルでJuliaを立ち上げた後に、Pkg.Add('DataFrames')とやる形。
Juliaデータサイエンスの5章を読むために、とりあえず以下のパッケージを入れました。(依存パッケージは自動的に入る。もしかしたら他にも必要なのがあるかも)

DataArrays
DataFrame
PyPlot
RDatasets
Distributions
Gadfly

番外編(Docker)を使った環境構築

Dockerを使った環境構築が、手軽で一番早いです。以下のとおりやればあっというまにJuliaを使える環境になりました。
ただし、JupyterNotebookのカスタマイズなどはされていない環境なので、そこを割り引く必要があるでしょうか。
それともカスタマイズできるのでしょうか?

Docker for Macのインストール

qiitaに素晴らしい記事が上がっているので、それを見ながら入れます。qiitaすごい。

JuliaのDockerイメージをコンテナから立ち上げる

docker pull datarefine/julialang-docker:latest
docker run --rm -it -p 8888:8888 --name julia datarefine/julialang-docker:latest

独自の julia docker image を作ってみる - Qiitaを参考にしました。