VS CodeでJupyterLabのノートブック拡張子を編集するための準備

インストール

1. Cドライブ直下に使用するPythonバージョンのフォルダを作成する.(例C:\Python311)
2. Download Python | Python.org から開発環境をインストールする.
3. インストーラーを起動して,custom installから使用するPythonバージョンのフォルダにPython環境をインストールする.
4. 2つのシステム環境変数を設定する(C:\Python311 と C:\Python311\Scripts).
5. VS Code のExtention で Python と Jupyter , Jupyter Notebook Renderersの拡張機能をインストールする
6. Terminalでpython -m ensurepip --default-pipを入力して、pipを有効にする。
7. Terminalでpython.exe -m pip install --upgrade pipを入力して、pipを更新する。

2024/3/27 手順の粒度を動作毎まで細かくした.

ファイル作成

1. ファイル名.ipynbでファイルを作成する
2. Python環境を設定する。

• 右上のPython/Mu(省略)をクリック
• Select Another Kernelをクリック
• Python Environmentをクリック
• インストールしたPythonのバージョンを選択する

PyMCを使用する

Miniconda環境をインストールする

1. Cドライブ直下に使用するMinicondaのフォルダを作成する.(例C:\miniconda3)
2. Miniconda — Anaconda documentationをダウンロードする
3. Install for -- の画面でAll Usersを選択する.
4. ダウンロードするフォルダ(C:\miniconda3)を選択する.
5. システム環境変数のPATHにC:\miniconda3\Scriptsを追加する.
6. Command PaletteでTerminal: Select Default Shellを選び,Command Promptを選択する.
7. PCを再起動する
8. VS CodeのTerminalでcondaを実行する.
9. VS CodeのTerminalでconda initを実行する.
10. VS Code のExtention で Python と Jupyter , Jupyter Notebook Renderersの拡張機能をインストールする

仮想環境を構築する

1. Terminalでconda create -c conda-forge -n pymc_env "pymc>=5" python=3.12を実行して仮想環境を作成する.
2. conda activate pymc_envを実行して仮想環境に移る.
3. 必要なライブラリをインストールする

• conda install -c conda-forge ipykernel: VS Code
• conda install -c conda-forge numba: JITコンパイラ(nutpieサンプラーに必要)
• conda install -c conda-forge nutpie: サンプラー
• conda install -c conda-forge seaborn: グラフ
• pip install japanize-matplotlib: 日本語フォント
• conda install -c conda-forge polars: DataFrame
• conda install -c conda-forge scikit-Learn: 機械学習モデル
• conda install -c conda-forge watermark: 使用ライブラリ表示
• conda install -c conda-forge prettytable: 視認性の高いprint
• conda install -c conda-forge prophet: 時系列分析
• conda install -c conda-forge bambi: statsmodelsのようなformulaでベイズ推定ができるライブラリ
• conda install -c conda-forge mamba: AutoGluonのために先にインストールする
• mamba install -c conda-forge autogluon: AutoML環境
• mamba install -c conda-forge "ray-tune >=2.10.0,<2.32" "ray-default >=2.10.0,<2.32" # install ray for faster training: AutoGluonのために後にインストールする
• conda install -c conda-forge lightgbm: 高性能推定器
• conda install conda-forge::catboost: 高性能推定器

4. 初実行時に Connecting to kernel: [仮想環境 (Python 3.**.**)] のメッセージが出て、数時間待たされる。

Jupyter NotebookのPython環境を指定する

.ipynbファイルの右上の環境設定をクリックしてCommand PaletteのSelect Another Kernelから仮想環境を指定する.

便利なコマンド

• 環境一覧: conda info -e
• 仮想環境作成: conda create -n [仮想環境名]
• 仮想環境移動: conda activate [仮想環境名]
• デフォルト環境に移動: conda deactivate

参考

• Default Terminalをcommand promptに変更する.
• [Python] conda仮想環境構築でよく使うコマンド一覧 #Python - Qiita
• ローカルにSQLite DBを置いて使う
• Top 26 Python Libraries for Data Science in 2024 | DataCamp
• New sampler library: nutpie: PyMC高速サンプラーの使い方