2018/04/11 に行われた第20回 鹿児島Ruby (K-Ruby) のライトニングトーク資料です。

1. Jupyter Notebook (jupyterhub)で
rubyとグラフ
鹿児島大学学術情報基盤センター
下園幸一
simozono@cc.kagoshima-u.ac.jp
2018/04/11 第20回 K-Ruby 1

2. Jupyter Notebook 概説(1)
 ジュパイターでもジュピターでもいいみたい
◦ http://youglish.com/search/Jupyter
 経緯
◦ 元々は IPython Notebook
◦ その後、Python だけでなく、Julia , Rにも対応
Julia + Python + R = Jupyter
◦ 現在は、Ruby, Haskell, Scala, node.js 等にも対応
◦ 7つの言語の Juputer Notebook を作る
 https://matsubara0507.github.io/posts/2017-04-24-create-
jupyter-for-seven-lang-part1.html
 Project Jupyter が開発元 ( http://jupyter.org )
2018/04/11 第20回 K-Ruby 2

3. Jupyter Notebook概説(2)何ができるの？
 一言で言うと「Web上でのPython等言語の
対話的実行環境」
◦ http://techlife.cookpad.com/entry/write-once-
share-anywhare
◦ コードと実行結果と説明文(Markdown)を同時に
扱う
◦ コードとグラフを同一画面で扱う
◦ コードの改変、再実行可能
◦ 全てWeb(ブラウザ)上で
◦ github 等を用いて notebook を共有
 データサイエンス界隈で利用者多数
◦ python + pandas + scipy + matplotlob
◦ 語の分散表現(word2vec)関連では + gensim
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4. Jupyter Notebook概説(3)デモ
 非公開
◦ github(gist)に notebookの本体( .ipynb)を
push すると、きれいに表示してくれる
◦ GitLab(CE)でも、それなりに表示してくれる
 私が構築した GitLab(CE)では、グラフが表示され
ない
◦ nbviewer というのを利用すると github 等を
利用しなくてもきれいに表示してくれるらし
いが使ったことない
2018/04/11 第20回 K-Ruby 4

5. Jupyter Notebook Architecture
 http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/architecture/how_jupyter_ipython_w
ork.html より
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6. Jupyter Notebook概説(5) 導入
 Anaconda で、python を含め全て入る
◦ Windows/Mac/Linux
◦ データ分析に必要な python パッケージも入
る
◦ パッケージ管理もできる
◦ https://www.anaconda.com/download/
 Anaconda を利用しなくても導入はでき
るが
For new users, we highly recommend installing Anaconda.
(Jupyter Documentation より)
2018/04/11 第20回 K-Ruby 6

7. Jupyter Notebook概説(6) 今後
 Jupyter Notebook から JupyterLab に進化
◦ 2014年に Jupyter Notebook になる
◦ 2016年から次世代版 Jupyter Notebook として JupyterLab プレ
ビュー公開
◦ 2018/02 ベータ版公開
◦ 正式版は2018年内か？
 操作性向上
 csv, json がきれいに表示されるらしい
https://news.mynavi.jp/article/20180221-587178/
2018/04/11 第20回 K-Ruby 7

8. Jupyterhub Jupyterlab-hub について
 Jupyter Notebook や JupyterLab は、一人で使用することを想定
◦ サーバに導入して、複数で利用したい(教育環境等)
 Jupyterhub Jupyterlab-hub はユーザ認証機能を付けたもの
◦ サーバのローカルユーザ作成されていれば導入はそこそこ難しくない
◦ LDAP等の場合は… 試していないのでわからない
2018/04/11 第20回 K-Ruby 8

9. Jupyter Notebook で ruby
 基本的には iruby という Jupyter Notebook
用 ruby kernel を導入すればよい
◦ http://devopspy.com/linux/ruby-kernel-jupyter-
notebook/
◦ https://qiita.com/kozo2/items/8e0cf0d1f5672ac2f
745
 「The Ruby kernel requires ZeroMQ, hence
it’s C and Ruby bindings」で、OS標準の
パッケージとバージョンがあわないとかで
さんざん苦労したような気がするが…忘れ
た
 デモ
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10. jupyter notebook の ruby でグラフ(1)
 数種類の方法がある
◦ nyaplot
 動かなかった。ここ数年メンテナンスされていない
◦ rbplotly
 動く
◦ gnuplot
 動く
◦ daru + numo-gnuplot
 動く
◦ daru + daru-plotly
 動く
 daru とは
◦ ruby で DataFrame を扱うもの
 Python の pandas みたいなもの
2018/04/11 第20回 K-Ruby 10

11. jupyter notebook の ruby でグラフ(2)
 rbploty
◦ plotly を ruby で使うために必要
◦ plotly
 データ可視化プラットフォーム (https://plot.ly/)
◦ plotly の作図方法
 APIを叩くもの (plotlyのサーバと通信)
 頻繁な場合は有料
 plotly.js を利用する
 plotly.js はオープンソース化されていて無料
◦ rbploty がどちらを使っているかは知らない
 どちらにも対応しているみたいだが。
2018/04/11 第20回 K-Ruby 11

12. jupyter notebook の ruby でグラフ(3)
2018/04/11 第20回 K-Ruby 12
require 'rbplotly'
trace1 = { x: ['a',2,3,4,5,6], y: [100,200,300,400,500,600] }
trace2 = { x: ['a',2,3,4,5,6], y: [600,500,400,300,200,100] }
traces = [trace1, trace2]
pl = Plotly::Plot.new(data: traces)
pl.show
 これくらいのコードで、以下のグラフが
描ける

13. jupyter notebook の ruby でグラフ(2)
 daru + daru-plotly を業務で使用
◦ 「eduroam利用回数」
 ログから eduroam(無線LAN)のアクセス解析
 面倒だった点
◦ 2つの値と1つの値で値域が大きく異なる
 2軸のグラフにしたい
◦ これを実装したいためplotly のドキュメント
をよみまくる
 https://plot.ly/python/ あたりの Python 用APIド
キュメントを見ながら Python での dict を ruby の
Hash だと考えていろいろやった。
2018/04/11 第20回 K-Ruby 13