Preparation¶
必要な環境¶
講義に必要な環境は以下の通り。Juliaの公式バイナリ、Julia Proなど使えます。
Julia 1.5以上
Jupyter notebook
PyPlot.jl, BenchmarkTools.jlなど
インストール手順¶
詳しくない人はblueqat (量子計算のクラウドサービス)を使うことをお勧めします。 Juliaの公式バイナリを使う場合には、 プラットフォーム毎のインストール手引きをよく読むこと。
すでにPython (matplotlib含む)とJupyter notebook/labがインストールされているとします。 以下のファイル (pkg_install.jl)をJuliaで実行すると、とりあえず必要なライブラリをJuliaに導入できます。 1行目のPythonインタプリタへのパスは自分の環境に合わせて変更すること (which pythonをシェルで実行すれば分かります)。
ENV["PYTHON"] = "/usr/local/var/pyenv/shims/python"
using Pkg
Pkg.add("IJulia")
Pkg.add("PyCall")
Pkg.build("PyCall")
Pkg.add("BenchmarkTools")
Pkg.add("StaticArrays")
Pkg.add("CPUTime")
Pkg.add("PyPlot")
Pkg.add("Plots")
Pkg.add("PyCall")
Pkg.add("HDF5")
Pkg.add("Profile")
Pkg.add("Revise")
実行はシェル上でこんな感じ。
julia pkg_install.jl
予習¶
「1から始めるJuliaプログラミング」の2章（2.8, 2.9, .2.10は飛ばしても良いかも)を読んで、 Jupyter notebook上で実行してみましょう。