crouton環境構築メモ 2015.08.04 #自分用備忘録 - Qiita
2015.8.6 r-iRkernelのインストールについて追記 2015.8.23 r-iRkernel部分更新、iRubyインストール追記 jupyter関連はこちら モチベーション 安価なchromebook ASUS C300MAに開発環境を同居させたい anaconda+jupyterに落とし込むのがゴール jupyterを経由すれば、ubuntu自体をwebアプリライクに使うことが可能(ファイルの受け渡し、端末の起動など) croutonでubuntuを同居させる SSDが心もとないので、64GB microSDを購入ubuntu環境はこちらに入れる 参照サイト http://qiita.com/ikuwow/items/c5832fd823e869825c80 http://chrome.hatenablog.jp/entry/2015/05/03/020205 http:/
Cloud9で簡単Jupyter環境構築 - Qiita
超簡単設定 超簡単バージョンを作りました。 https://github.com/y-sama/cloud9 主に、Jupyter, Pandas, Scikit-learn, tensorflowが使えるようにしています。 Introduction 最近某所でオンラインIDE Cloud9にJupyterをのせられるという話を聞きました。 先行記事がありますが、自分用にまとめ直します。 セキュリティ無視の最速設定なら10分弱、色々設定しても30分かからないと思います。 Cloud9で使える無料DISKは2GBですが、1.6GBほど使います。残念ながらディスクスペースを食うのでTensorflowはインストール不可です。 またシングルコアなので本気計算はできませんが、Jupyterに興味があるとか、pandasを試したいとか、scikit-learnのチュートリアルしたいとかなら十分です。
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
chromebookへのminicondaインストール (chromebrew+git使用) - Qiita
chromebrewでgitが直接入れられることに気づいたので作成。 こっちよりスマートかも。 chromeosは色々権限の問題があるので、少し変化球が必要。 chromebookは ASUS C300MAを使用 chromebrewのインストール これはさくっと入る 参考URL wget -q -O - https://raw.github.com/skycocker/chromebrew/master/install.sh | bash sudo chown -R chronos:chronos /usr/local 0h cpp gettext ld msginit pod2latex pyvenv testrb 2to3 crew gettextize ld.bfd msgmerge pod2man pyvenv-3.3 tic 2to3-3.3 curl gettext.sh l
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Jupyter Notebookを動的に使ってみる - Qiita
