開発:JuypterLabデータ可視化

JupyterLabとは

JupyterLab とは、コードやデータを Jupyter Notebook のノートブック形式（*.ipynb）で作業できる最新の対話型開発環境（IDE）です。 Jupyter Notebook 同様、オープンソースとして公開されています。Jupyter notebookの開発は一旦終了し，JupyterLabに移行すると公式アナウンスされています。

ノートブックと呼ばれるファイルにプログラムや説明の文章、実行結果などをまとめて管理できる、データ分析用のツール。ブラウザで動作するため、いろいろなOSから利用でき、チームメンバーとのプログラムの共有も可能です。


まずはこちらのサイトをみてみよう。

https://www.sejuku.net/blog/64376#i-3

インストール方法

[python3.7の導入]

Python3の導入(Python 3.7.xを選択してください 3.8.xではJupyterLabが場合によっては上手く動かないようです)

以下ダウンロードの一覧から選択３．７系を選択

https://www.python.org/downloads/

Pythonとは文法を極力単純化してコードの可読性を高め、読みやすく、また書きやすくしてプログラマの作業性とコードの信頼性を高めることを重視してデザインされた、汎用の高水準言語である。 核となる本体部分は必要最小限に抑えられている。一方で標準ライブラリやサードパーティ製のライブラリ、関数など、さまざまな領域に特化した豊富で大規模なツール群が用意され、インターネット上から無料で入手でき、自らの使用目的に応じて機能を拡張していくことができる。 またPythonは多くのハードウェアとOS (プラットフォーム) に対応しており、複数のプログラミングパラダイムに対応している。Pythonはオブジェクト指向、命令型、手続き型、関数型などの形式でプログラムを書くことができる。動的型付け言語であり、参照カウントベースの自動メモリ管理（ガベージコレクタ）を持つ。(from wikipedia)


注意：windows （スペースがないパスにインストールしてください。c:\\Python37など）

windowsの環境設定でパスを確認してください。あまりに多くあるとインストール時にエラーがでます。事前に整理してください。

https://www.python.jp/install/windows/install_py3.html

mac(python3が入っていない人)

https://www.python.jp/install/macos/index.html

python2系は終了 https://www.python.org/dev/peps/pep-0373/


macでpython3.7.xをインストールしても2.7.10から切り替わらない人

mac向けTips


ちなみに

$ python --version

で現在使えるPythonのバージョンが確認できます．


スキップ：sudoの実行方法(linuxの人)

sudo コマンド」と指定することで、「スーパーユーザー（rootユーザー）」の権限が必要なコマンドをsudoコマンド経由で実行させることができます。ただし、sudoコマンドの実行には「sudoers」の設定が必要になります。

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1611/28/news036.html


pip3のインストール(skipしてよい。)

pipはPythonのパッケージ管理システム。Pythonの様々なパッケージ（ライブラリ）をインストール、アップデート、アンインストールするのに使う。

python3からpip3は同時にインストールされるので明示的にインストールは必要ない

https://note.nkmk.me/python-pip-usage/(python3からpip3は同時にインストールされるのでpip3のインストールは必要ない)

https://pip.pypa.io/en/stable/installing/（英語での説明） chmod u+x get-pip.py


macの人で以前からpip3をいれていた人は古い場合がるのでpip3のアップデートを行ってください。

pip install –upgrade pip




python3インストール後windowsの人は一回再起動をここでいれる。


[JupyterLabのインストール]

■インストールコマンド

$ pip3 install jupyterlab

実行(起動)コマンド

#mac linux ターミナル, iTerm等で

$ jupyter lab --NotebookApp.token=''

終了はcntrl-c か contrl-d

# Windows コマンドプロンプト, powershell 等で

$ start /b jupyter lab --NotebookApp.token=''

終了はcntrl-c か contrl-d

コンソールに表示されたurlをchromeで開こう。

windowsのひとで失敗するひとは以下を参考にしよう。

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja#scrollTo=5fCEDCU_qrC0

jupyter notebook起動時に自動でブラウザが開かない人


https://dev.infohub.cc/setup_jupyterlab/#Jupyter_Lab

https://dev.classmethod.jp/tool/install-jupyterlab-on-local-machine/

http://pynote.hatenablog.com/entry/jupyterlab-tutorial （詳しくて良い。）



[pythonサンプルコード]

python初心者 https://qiita.com/Fendo181/items/a934e4f94021115efb2e#hello-python3

https://www.segmentation-fault.xyz/entry/2017/08/11/160312

https://www.programiz.com/python-programming/examples


[発展 今回は使わない]JupyterLab extension拡張機能 の紹介

https://qiita.com/kirikei/items/a1639954ce5ccaf7ac3c#5-jupyterlab-extension%E3%81%AE%E7%B4%B9%E4%BB%8B

https://qiita.com/canonrock16/items/d166c93087a4aafd2db4

http://pynote.hatenablog.com/entry/jupyterlab-recommend-extensions



データ可視化

mathplotpyで時系列グラグとセンサデータのヒストグラムをつくってみよう。

[可視化0]mathplotpyでできること一覧を見てみよう。

https://future-chem.com/matplotlib-plot-type/


[可視化1]mathplotpyのインストール

コマンドプロンプト or powershell(Windows)，ターミナル等(Mac, Linux)で

$ pip3 install matplotlib

を入力しインストール

https://www.sejuku.net/blog/54285#matplotlib-2


[可視化2]ヒストグラムを作ってみよう。後日自分が取得したデータを分析してもらうときに必要になります。

一番シンプル 以下のコマンドをjypyterlab上で打ってみよう

（各ブロック毎 に記述．ブロックの追加は+ボタンから．すべて記述したら▷を押して実行．）

[1]
from matplotlib import pyplot
import math
import numpy as np
[2]
x = np.random.normal(0,1,1000)
[3]
pyplot.hist(x)


https://pythondatascience.plavox.info/matplotlib

↓ヒストグラム（今日はこれができたらおしまい）

https://pythondatascience.plavox.info/matplotlib/%e3%83%92%e3%82%b9%e3%83%88%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%a0


[3]色一覧

https://pythondatascience.plavox.info/matplotlib/%E8%89%B2%E3%81%AE%E5%90%8D%E5%89%8D



[4]発展hist2d

https://phst.hateblo.jp/entry/2019/04/30/232224


その他

https://www.sejuku.net/blog/64376#i-3

https://www.sejuku.net/blog/54285

[matplotlib.pyplot.hist の概要 軸の名前 メモリをいれよう。]

https://pythondatascience.plavox.info/matplotlib/%E3%83%92%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0


二次元

https://qiita.com/ynakayama/items/7dc01f45caf6d87a981b

https://qiita.com/supersaiakujin/items/ca47200393180a693bdf

ヒストグラム重ね合わせ

https://stats.biopapyrus.jp/python/hist.html


プロット線を変えてみよう。

https://own-search-and-study.xyz/2016/08/08/matplotlib-pyplot%E3%81%AEplot%E3%81%AE%E5%85%A8%E5%BC%95%E6%95%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%84%E3%81%93%E3%81%AA%E3%81%99/


加速度成分を描画してみよう。

https://qiita.com/cnloni/items/49d42bfc0fd8071612d8


numpy

https://deepage.net/features/numpy/

http://www.kamishima.net/mlmpyja/nbayes1/ndarray.html



3Dカーブフィッティング

https://funmatu.wordpress.com/2017/10/14/3d%e3%82%ab%e3%83%bc%e3%83%96%e3%83%95%e3%82%a3%e3%83%83%e3%83%86%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0/


SeaBorn

https://funmatu.wordpress.com/2017/04/29/%e4%b8%80%e6%97%a5%e4%b8%80python%ef%bc%9a%e8%89%b2%e3%80%85%e3%81%aa%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%95%e3%81%ae%e6%8f%8f%e3%81%8d%e6%96%b9/



乱数にコクをだしてヒストグラムをみて遊んでみよう！！

https://togetter.com/li/1044668

【課題】

ランダム関数とmathplotpyを用いて美しいヒストグラムを作ってその画像とコードを画面キャプチャして提出してください。

画像URLを以下に登録すること。

画面キャプチャ方法

win:alt-printscreen

mac:command+shift+4


画像をソースコードからsaveする方法 以下うまく行きませんでした。

(1) pyplotをインポートする前にmatplotlib.use('Agg')を記述します。

matplotlib.use('Agg') # -----(1)
import matplotlib.pyplot as plt

(2) plt.savefig(figure.png')で画像ファイルとして保存します。この場合カレントディレクトリに保存されます


https://qiita.com/koichifukushima/items/e63e642431db92178188