[Mac/Linux] Anacondaで Python3系をインストールし Jupyter Notebook を使うまで

Step0. Anaconda とは

Continuum Analytics 社が提供している Python ディストリビューションです。
ダウンロードしてインストールすると、[Python] と [データサイエンスを扱うのに頻繁に利用されるライブラリ] を丸っとまとめてコンピュータに導入することができます。

[ライブラリ] とは [numpy],[scikit-learn],[matplotlib],[curl],[pip] などですね。もちろん [jupyter] も入ってます。
詳細は公式ドキュメントの一覧を参照してください。

本記事を読むことでできること

[Windows / Mac / Linux] で利用ができますが、本記事を読むことで [Mac / Linux] でのインストールと [Jupyter Notebook] を利用することができるようにします。

[jupyter notebook] 作成した Notebook を Github Gist に投稿する

【環境】
Google Cloud Platform（GCP）[VMインスタンス]上で実行
OS : Linux（Debian 9.2）
Python3 (3.5.3)
jupyter (4.4.0)

今回は[jupyter notebook]の内容を[Github Gist]に投稿してみます。

[Jupyter Notebook] カレントディレクトリの変更方法（実行ディレクトリについて）

【環境】
Google Cloud Platform（GCP）[VMインスタンス]上で実行
OS : Linux（Debian 9.2）
Python3 (3.5.3)
jupyter (4.4.0)

カレントディレクトリはnotebookを実行したディレクトリが実行ディレクトリとなる。

# jupyter notebook --allow-root
[I NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /root
[I NotebookApp] 0 active kernels
[I NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I NotebookApp] http://[all ip addresses on your system]:8888/
[I NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

[Jupyter Notebook] Google Cloud Platformで試してみる

【環境】
Google Cloud Platform（GCP）[VMインスタンス]上で実行
OS : Linux（Debian 6.3.0-18）
Python3 (3.5.3) をインストール済み

Jupyter Notebookとは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。

これをGoogle Cloud Platform（GCP）上で試してみたのでメモ。