環境構築#

前提#

事前に下記がインストールされていることが前提です．

ちなみに私の環境は：

  • macOS Catalina Version 10.15.7

  • Docker version 20.10.7, build f0df350

  • docker-compose version 1.29.2, build 5becea4c

  • git version 2.29.2

です．

手順#

GitHubからソースコードのクローン#

本書のGitHubリポジトリからソースコード及びMADBのデータをダウンロードしてください． 例えば，

git clone --recursive https://github.com/kakeami/viz-madb.git

とシェルでコマンドを打てば，viz-madbディレクトリが作成され，必要なデータが全てダウンロードされます．

--recursiveオプションを付けることで，MADB Labのデータを格納するmadbディレクトリも含めてクローンしています． 今後の分析ではmadbディレクトリがあることが前提となりますので，必ず--recursiveオプションをつけるようご注意ください．

データサイズが大きいため，しばらく時間がかかります．

Jupyter Labの起動#

viz-madbディレクトリに移動し，下記のコマンドでコンテナを立ち上げてください．

sudo docker-compose up -d

ブラウザからlocalhost:9998にアクセスすると，下図のようにパスワード入力画面が表示されます．

madbを入力してログインしましょう．

passwd

下図のようにビルドを求められる場合は，Buildをクリックしてください．

左のエクスプローラーから，work > bookの順に選択し，解析用ディレクトリに移動してください． ノートブック（*.ipynb）と本書の対応関係をいかに示します．

.
├── appendix
│   ├── preprocess.ipynb # 前処理用
│   └── setup.md
├── charts4amounts
│   ├── bars.ipynb # 棒グラフ
│   └── heatmap.ipynb # ヒートマップ
├── charts4assocs
│   ├── 2d.ipynb # 二次元ヒストグラム
│   ├── connected.ipynb # 折れ線グラフ（二変数）
│   ├── contours.ipynb # 等高線プロット
│   ├── correlo.ipynb # コレログラム
│   ├── line.ipynb # 折れ線グラフ
│   ├── scatter.ipynb # 散布図・バブルチャート
│   └── slope.ipynb # 並行座標プロット
├── charts4dists
│   ├── box.ipynb # 箱ひげ図
│   ├── density.ipynb # 密度プロット
│   ├── hist.ipynb # ヒストグラム
│   ├── ridgeline.ipynb # リッジラインプロット
│   ├── strip.ipynb # ストリップチャート
│   └── violin.ipynb # バイオリンプロット
├── charts4props
│   ├── bars.ipynb # 棒グラフ
│   ├── mosaic.ipynb # モザイクプロット
│   ├── parallel.ipynb # パラレルセットグラフ
│   ├── pie.ipynb # 円グラフ
│   ├── stacked_den.ipynb # 積上げ密度プロット
│   └── tree.ipynb # ツリーマップ
├── eda
│   └── eda.ipynb # そもそもどんなデータを扱うの？

Note

なお，本ページはsetup.mdと対応しています．

前処理の実行#

appendix > preprocess.ipynbに移動し，前処理を実行しましょう．

preprocess

上から順番にShift+Enterを押していけば問題なく実行できるはずです．

最終的にviz-madb/data/preprocess/outに下記の二つの.csvファイルが出力されていたら成功です．

viz-madb/data/preprocess/out
├── droped_episodes.csv
└── episodes.csv

output

Jupyter Labのパスワードの変更#

周知のパスワードを使い回すのは危険なので，必ず変更しましょう．

viz-madbディレクトリ直下にあるdocker-compose.ymlの最終行がパスワードに対応します．

version: "3"
services:
  jupyterlab:
    build:
      context: .
    volumes:
      - "./:/home/jovyan/work"
    user: root
    ports:
      - "9998:8888"
    environment:
      NB_UID: 1000
      NB_GID: 1000
      GRANT_SUDO: "yes"
    command: start.sh jupyter lab --NotebookApp.password="sha1:82d29c037295:4e7d81a84b2750b65c72483df428016aa6984b5d"

最後の"sha1:82d..."を適宜変更しましょう． 例えばYOUR_PASSとしたい場合は，pythonで

>>> from notebook.auth import passwd
>>> passwd('YOUR_PASS', 'sha1')
'sha1:f0a65743e8bb:bf98a478a320c4fd1d8431679921f51a79a29850'

とすればトークンを生成できます（このままコピペしないでください！）