そんなわけでPython一番の難所、環境構築にトライです。つらい…Anacondaで良いよね・・・。選択肢は多くていいけど、初心者から始めて上級者までちゃんと道がつながっていればいいんですけどね…どんな分野も初心者向けは色々あれど、そこから中級者の道を歩んで上級者までいくための、道筋を示すような本ってあまりないんですよねぇ…（中級以上から出来ることが増えるので、テーマが分散してしまう（あるいは内容が膨大になってしまう）ため、仕方がないのは分かるんですけどね）

ま、ぼちぼちやっていきましょう。

6/3 追記

読むのは何とかなるのですが、公開されているJupyterNotebookを実行することが大事です。ですが、Python使わずにしばらくきたので完全に忘れていますね。結構負荷も大きいので、それなりのマシンで実行しましょう。とりあえず写経頑張ります。

2018-05-31

Cuda 9.2 が入れられない…

Ubuntu

つらい…

こちらの記事を参考に、Ubuntu18.04 LTS にCuda 9.2を入れようと思ったわけですが

www.python36.com

どうもコレを踏んだっぽい。

bugs.launchpad.net

どうにか無理やりにでも回避できないものか…。

とりあえず一旦諦める。

追記

って書いたそばから見つけた。。

Ubuntu 18.04へのCUDAインストール方法

やっぱりforceするしかないんですね。パッケージの依存関係が壊れてしまったので修復せねば。やはり公式バイナリ待ちが良さそうです。

追記2

この方法、一旦forceしてインストール完了しないとアンインストールも出来ない。うかつだった…

2018-05-28

(R) 階層化Rmdとループとタブの話（階層化Rmdの3回目の話）

階層化するモチベーションはどこにあるのかということで。

さて、RMarkdownの階層化の話の続きです。

RMarkdown、基本的には1つのファイルに収めておいた方があっちこっち見に行かなくて良い分、管理は楽になります。

しかし、コード1000行を超えてくるあたり¹で厳しさを感じるようになります。
特に、同じような図を作成するようなケースではコードのコピペが横行しがち²で、ちょっとしたフォーマットをいじるときにも数十か所を頑張って修正するという苦行が発生したりします。

よく言われるように、同じコードが3回出てきたらまとめましょう。Rのコードなら関数、関数のまとまりならパッケージ、RMarkdownのチャンクなら階層化したRMarkdown、といった感じですね。

さて、実際にやってみます。前回からちょっと変えています。まずはiris_child.Rmdの方。

---
title: "plot iris in RMarkdown with params"
author: "niszet"
date:  "`r Sys.Date()`"
output: html_document
params:
  x: "Sepal.Length"
---

/```{r setup, include=FALSE}
library(tidyverse)
library(ggridges)
/```

## plot of `r params$x`
/```{r echo=FALSE, message=FALSE}
iris %>% ggplot()+geom_density_ridges(
  aes_string(x=params$x,y="Species", fill= "Species", 
             point_color="Species", point_fill="Species"),
  position="raincloud", jittered_points=TRUE, alpha=0.3, scale=0.4)+
  theme_bw()
/```

次に親の方ですが、iris_parent.Rmdというファイル名で

---
title: "plot iris in hierarchical RMarkdown with params"
author: "niszet"
date:  "`r Sys.Date()`"
output: html_document
---

/```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
options(knitr.duplicate.label = 'allow')
/```

# Plots of iris {.tabset}
/```{r echo=FALSE, message=FALSE}
envir <- new.env(parent = parent.frame())
envir$params <- NULL
out <- NULL
xs <- c("Sepal.Length", "Petal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Width")
for (xx in xs){
  envir$params$x <- xx
  out <- c(out, knitr::knit_child("iris_child.Rmd", envir=envir, quiet=TRUE))
}

knitr::asis_output(out)

/```

のようにしてみます。前回との違いは、呼び出し側でforのループがあります。で、envir$params$xに"Sepal.Length", "Petal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Width"を順に送り込んでいます。
また、親の方にh1のレベルでPlots of irisと書いて、tabsetの指定をしています。これは

rmarkdown.rstudio.com

にあるように、#のレベルで見て下位のレベルのセクションをタブ化してくれるというものです。これは実物を見た方がわかりやすい。

そんなわけで、親RmdでKnitしますと、

f:id:niszet:20180528132432p:plain

とか、

f:id:niszet:20180528132452p:plain

こんな感じに。

タブを選択して、それぞれの図が表示されているのがわかるでしょうか？このタブはrmarkdownパッケージが入っていないとダメらしいですが、まぁRMarkdown書いている人は多分入ってるよね…。

これにtocやtoc_float、themeなどを設定するとすごい簡単にシャレオツレポートの完成です。逆に言えば、そういう見た目に騙されてはいけないよ…ということですね。

ちなみに、これらのキャプチャ画像は手でやってしまっているので、再現可能性もへったくれもないです。すみません…。webshot使えばいいんですけどね…ブログなので許してください、ということで。

Enjoy!!

一例。内容や状況によって増減します。念のため。↩
niszetの体験に基づくアレ↩

niszetの日記

細かい情報を載せていくブログ

どうやってもubuntu+cudaが出来ないので諦めてwindowsに戻ってきた

まぁ流石にね…。

心理学も勉強していく…

手を広げ過ぎではないかな？

第70回R勉強会(TokyoR 70)に行ってきました。

今回はベイズ回

感想。

ベイズ統計にも力を入れていこう、と…

犬4匹本を読んでいます。

Pythonとか機械学習にも手を出していこう、と。

一体、何周遅れなんでしょ…？

6/3 追記

Cuda 9.2 が入れられない…

つらい…

追記

追記2

(R) 階層化Rmdとループとタブの話（階層化Rmdの3回目の話）

階層化するモチベーションはどこにあるのかということで。