サーバ関係コマンドメモ

Linuxでよく使うコマンド・構文のメモ

$ は shell のコマンドを,# は スーパユーザを意味する.

Linux

SysV services で管理されているサービス一覧を表示
# chkconfig --list

存在するグループの一覧

あるグループに属するユーザの一覧を得る

MySQL

ログイン(-p はパスワード認証)
$ mysql -u <user-name> -p
既存データベースの一覧を得る
$ mysqlshow -u <user-name> -p;

もしくは権限をもったユーザで mysql にログインしてから

mysql > show databases;
ユーザ,ホストの一覧を得る
mysql > select Host, User, Password from mysql.user;
各種設定値の表示
mysql > show variables;
各種設定値の表示(like:パターンマッチ %:ワイルドカード)
mysql > show variables like "char%";
カテゴリー: Linux | コメントする

Enthought Canopy と Continum Anaconda

科学計算やデータ可視化のための python モジュールをひとまとめにして利用できる便利なパッケージで主なものには Enthought 社の Canopy Continum 社の Aanconda があるようです.どちらもよく使われるものや,データ入出力,処理,可視化のためのモジュールを一通りそろえています.どちらも無償,有償,アカデミック版(無償)がありますが,Canopy の方は入っているパッケージが違う,Anaconda の方は並列計算に対応した追加パッケージ (Anaconda Accelerate) の有無の違いがあります.

Matplotlib はもちろんどちらにも入っているのですが,Matplotlib の 3D 描画機能はまだ十分高機能とは言えないので,複雑なことがしたい場合は Mayavi2 の利用が勧められているようです(とはいっても簡単な 3D plot なら matplotlib で問題ないですが).

mplot3d FAQ (matplotlib の 3d plot の不具合)
http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/faq.html
 

しかし Mayavi の利用には VTK をインストールする必要があり,Windows では CMake だの C のコンパイラの準備だのと少し面倒.そこで Enthought 社の Canopy の有償もしくはアカデミック版なら Mayavi や VTK が もともと組み込まれているので,依存関係などを気にせずすぐに使えるようです.3次元での複雑なデータ可視化を python から行いたいなら Canopy でしょうか.

一方 Anaconda Accelerate の方は, python のコードからマルチコアや GPU に対応した並列計算ができるようにコンパイルしてくれる NumbaPro や数値計算ライブラリを含んでいるようです.

python の読みやすいコードで 3 次元可視化や高速な並列計算などが楽にできると嬉しいので,これらの企画の発展に注目しています.

カテゴリー: data analysis, matplotlib, python | コメントする

matplotlib のプロットの単純な例

matplotlib を用いて関数をプロットする単純な例.

さらに簡略化された書き方として,pylab を用いて以下のように書くこともできます.”from pylab import *  ” として全てのモジュールを読み込むことで,以下のように pyplot の plot や show, numpy の sin 関数等を名前空間の記述無しで呼び出すことができます.

pyplot と pylab について.
http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#matplotlib-pylab-and-pyplot-how-are-they-related

pylab で全てインポートしてしまうのは, ipython などのインタラクティブな環境では一見便利そうですし,この方法で書いている例などもネット上にたくさんあるのですが,細かい設定を行うときに困ることがあるので,import * は使わない方がよいと思います.この点に関しては以下のような意見がありました(2014.10.29 追記).

http://carreau.github.io/posts/10-No-PyLab-Thanks.ipynb.html

 

図の大きさの変更やサブプロットの利用,figure の変数名を指定する必要がある場合は以下のように明示的に pyplot.figure, figure.add_subplot を書きます.こちらの方が細かい設定ができて使用する機会は多いと思います.

以上どの書き方でも以下の図が表示されます.
figure_1

の部分は, fig, ax = plt.subplots(1,1)  とも書けます.pyplot.subplots は (matplotlib.figure.Figure オブジェクト, matplotlib.axis.Axis オブジェクト(の配列)) という形のタプルを返します.

 

縦軸,横軸のラベルや凡例の表示等を一通り設定した例を下記に示します.

figure_2

ラベル,目盛,凡例のフォントやフォントサイズ等の細かい設定なども可能です.ラベル中で LaTeX 形式の数式の表現もできます.

カテゴリー: matplotlib, python | コメントする

Test of QuickLaTeX

This is a test of display math equations.

The x axis shows \lambda [\mathrm{\AA}], the wavelength of electron \lambda=\frac{h}{m_{\mathrm{e}}v}

    \[ \int_{0}^{\infty}e^{it}dt \]

    \[ \cos x = 1-\frac{x^2}{2!}+\frac{x^4}{4!}-\frac{x^6}{6!}+\frac{x^8}{8!}-\frac{x^{10}}{10!}+\cdots = \sum^{\infin}_{n=0}(-1)^n\frac{1}{(2n)!}x^{2n} \]

    \begin{align*} \sin x = x-\frac{x^3}{3!}+\frac{x^5}{5!}-\frac{x^7}{7!}+\frac{x^9}{9!}-\frac{x^{11}}{11!}+\cdots = \sum^{\infin}_{n=0}(-1)^n\frac{1}{(2n+1)!}x^{2n+1} \end{align*}

    \[ \mathrm{e}^{x} = 1+x+\frac{x^2}{2!}+\frac{x^3}{3!}+\frac{x^4}{4!} +\frac{x^5}{5!}+\frac{x^5}{5!}+\cdots =\sum^{\infin}_{n=0}\frac{1}{n!}x^{n} \]

    \[ \mathrm{e}^{\mathrm{i} x} = \cos x + \mathrm{i} \, \sin x \]

end of this post.

[/latexpage]

カテゴリー: 未分類 | コメントする