plt.subplots()のaxesに関するメモ。
はじめに
plt.subplots()のaxesを理解するのに時間がかかったので、記録に残す。特に、(1,5)や(5,1)など、一つの列や行のみに図をプロットするには注意が必要である。
一般的な複数表示の記述
fig,axes=plt.subplots(3,3,figsize=(5,5)) x=[i for i in np.random.randn(10000)] y=[i for i in np.random.randn(10000)] axes[0,0].hist(x) axes[1,2].hist(x)
図を1つ表示
・注意点：plt.subplots(1, 1, figsize=(5,5))ではない。
fig,ax=plt.subplots(1,figsize=(5,5)) x=[i for i in np.random.randn(10000)] ax.hist(x)
図を縦に一列に並べたい場合
・注意点：plt.subplots(2, 1, figsize=(5,5))ではない。
fig,axes=plt.subplots(2,figsize=(5,5)) x=[i for i in np.random.randn(10000)] y=[i for i in np.random.randn(10000)] axes[0].hist(x) axes[1].hist(y)
図を横に一列に並べたい場合
・注意点：この場合、(ax1, ax2)のようにaxesはタプル形式にする。
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(5,5)) x=[i for i in np.random.randn(10000)] y=[i for i in np.random.randn(10000)] ax1.hist(x) ax2.hist(y)
ホストOSのWindowsにあるDropboxにVirtualBoxで作成した仮想環境のUbuntuOSからアクセスする方法
１．仮想環境のUbuntuOSを起動する。
２．Oracle VM VirtualBox Managerを開く
３．仮想環境を選択する。
４．Settingを選択する。
５．Shared Foldersを選択する。
６．フォルダを追加する。設定内容は以下の通り。
７．UbuntuOSのターミナルで以下のコマンドで、共有フォルダ用のフォルダ（例：shared_folder）を作成し、それにDropboxを接続する。
$ mkdir shared_folder $ sudo mount -t vboxsf Dropbox /home/vagrant/shared_folder
venvで作成した仮想環境をJupyterで正常に動作させる方法。
はじめに
AnacondaでインストールしたJupyter（及びIPython）では、venvで作成したPythonの仮想環境をJupyterのカーネルに接続しても、仮想環境のPython（及びライブラリ）は参照されず、Anacondaがインストールされている本体環境のPython（及びライブラリ）が参照される。そのため、Jupyter上で仮想環境を使うことはできない（※見た目上は動いてそうだけど、実際は本体環境のPythonを参照してる。）。
解決策
Anacondaは使用せずに、本体環境に直接Jupyter（Notebook、Lab）をインストールすると、この問題は解決できた。
方法
０．Vagrant で新しく仮想開発環境（以降、「本体環境」という）を作る。
・略
・vagrantの仮想開発環境にSSHで接続する際に、ポート名を設定（例えば8080）しておくとJupyterを開く際に便利。
C:\Users\*WinUSERNAME\*仮想開発環境フォルダ>vagrant ssh -- -L 8080:localhost:8080
１．本体環境でPythonをインストールする。
・略
２．本体環境でJupyter Notebookをインストールする。
以下のコマンドを本体環境のターミナルに入力し、Jupyter Notebookをインストールする。
vagrant@ubuntu1804:~$ pip3 install jupyter
もしインストール中にエラーが出れば、以下のコマンドを入力する。
vagrant@ubuntu1804:~$ pip3 install --user jupyter
３．本体環境でJupyter Labをインストールする。
以下のコマンドを本体環境のターミナルに入力し、Jupyter Labをインストールする。
vagrant@ubuntu1804:~$ pip3 install jupyterlab
もしインストール中にエラーが出れば、以下のコマンドを入力する。
vagrant@ubuntu1804:~$ pip3 install --user jupyterlab
４．本体環境でPythonの標準モジュールvenvを使用して、Pythonの仮想環境を作成する。
↓過去記事参照
tropicbird.hatenablog.com
５．４で作成しPythonの仮想環境をJupyterのカーネルに追加する。
↓過去記事参照
tropicbird.hatenablog.com
６．Jupyter (NotebookまたはLab)を開く
・Jupyter Notebookの場合
vagrant@ubuntu1804:~$ jupyter notebook
または
vagrant@ubuntu1804:~$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8080
・ Jupyter Labの場合
vagrant@ubuntu1804:~$ jupyter lab
または
vagrant@ubuntu1804:~$ jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8080
・出てきたURL（例：http://127.0.0.1:8080/?token=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）をブラウザ（Chromeなど）に張り付けるとJupyterが開く。
複数の仮想環境をJupyterのカーネルできるようにする方法
・Pythonの標準モジュールvenvを使って仮想環境（vm_1_venv※名前は適当）を作成する。
vagrant@ubuntu1804:~$ python3.7 -m venv vm_1_venv
・仮想環境を起動する。
vagrant@ubuntu1804:~$ . vm_1_venv/bin/activate
・Jupyterにカーネルを追加する。
(vm_1_venv) vagrant@ubuntu1804:~$ ipython kernel install --user --name=vm_1_venv --display-name=vm_1_venv
・以下のコマンドでカーネルが追加されたか確認する。元々のカーネルPython3と新しく追加したカーネルvm_1_venvが表示される。
(vm_1_venv) vagrant@ubuntu1804:~$ jupyter kernelspec list Available kernels: python3 /home/vagrant/.local/share/jupyter/kernels/python3 vm_1_venv /home/vagrant/.local/share/jupyter/kernels/vm_1_venv
・Jupyter NotebookまたはJupyter Labを起動して新しいカーネル（vm_1_venv）が追加されているか確認する。
venvで作成した仮想環境とAnacondaでインストールしたIPython(Jupyter)との関係
はじめに
venvで作成した仮想環境を使って、Jupyterで作業をしていたら、インストールしていないパッケージも使えたので、その原因を調べた。
venvで作成した仮想環境を通常のPythonのコンソールで使用する際の挙動
venvで作成した仮想環境をアクティベートした状態でターミナルから開いた通常のPythonのコンソール上では、仮想環境にインストールしていないパッケージを読み込むことはできない。
venvで作成した仮想環境をAnacondaを使ってインストールしたJupyterやIPythonで使用する際の挙動
venvで作成した仮想環境をアクティベートした状態で、IPythonやJupyterを使用すると、仮想環境にインストールしているパッケージは仮想環境のフォルダから読み込まれる。
仮想環境にインストールされていないパッケージは、仮想環境が乗っている本体のOSのAnacondaフォルダのPythonのパッケージフォルダから読み込まれる。
