続いて現在の生活必需品である、Python + numpy + scipy + ipython + matplotlib をコンパイルした。
これもまた先の状況とは全く変わっていて、Atlas のビルドに引っかかるなど一切なし。現時点では以下の手順で全く問題ないようです。
$ sudo port install python26 +gcc44 +no_tkinter $ sudo port install python_select $ sudo python_select python26 $ sudo port install py26-numpy +gcc44 $ sudo port install py26-scipy +gcc44 $ sudo port install py26-ipython $ sudo port install py26-matplotlib +no_tkinter +cairo +ghostscript +latex
ついでなのでPyQtもインストール
sudo port install py26-pyqt4
以前に Mac mini 用にビルドした Cocoa Emacs のイメージファイルをそのままコピーしようかと思いましたが、MacBook Air の処理能力を見ておこうと改めてコンパイルしてみました。
ところが、前回ビルドした時と状況が結構変わっています。最新の安定版が 23.2 に上がっていますので、敢えてリポジトリからでなく安定版の tar ball をダウンロードします。また、よくよく見ると、今年の初夏にはリリースされていますね、emacs23.2。何を寝ぼけていたのだろう。安定版用 inline patch も用意されていますのでこれを適用します。
結局のところ、こちらで紹介されている方法そのままでまったく問題ありませんでした。
curl -O http://ftp.gnu.org/pub/gnu/emacs/emacs-23.2.tar.gz curl -O http://jaist.dl.sourceforge.jp/macemacsjp/47986/inline_patch-23.2-beta3.tar.gz tar xvfz inline_patch-23.2-beta3.tar.gz tar xvfz emacs-23.2.tar.gz cd emacs-23.2 patch -p 0 < ../inline_patch-23.2-beta3/emacs-inline.patch ./configure --with-ns --without-x make bootstrap make install open nextstep/Emacs.app
先月のAppleスペシャルイベント前の噂からずーっと心を奪われていたMacbook Airをやっと買いました。今月の初めに初めてApple Store(心斎橋)へ行って見てきたのですが、11.6インチと13.3インチのどっちを買うかで延々と悩み、あまりの悩みっぷりを利用して店員の兄ちゃんを釣り上げ、あれこれ調子の良いことを更に延々と話倒しながらも何も買わずに帰るという極悪非道なことをしてきたのですね。それからも悩み続けたのですが、結局「どこでもプログラム書きに使いたい」というのが自分の一番強い欲求な訳ですので、素直にそれに従ってついうっかり「一番いいのを頼む」をやってしまったわけです。
決心したのは先々週だったのですがオーダしたのは先々週の日曜の深夜。次の日の昼間に「カード会社から拒否された」とメールが。まったく理由がわからなかったので、これでダメならカード会社に連絡しようと登録されていたはずのと同じカード番号を再入力。何故かこれはちゃんと通った。そもそも同じカード情報で一日前にiPhoneアプリ購入できているので、拒否されたこと自体が謎。きっちり３営業日後の金曜日に上海を出発。で、一昨日の日曜日に到着。直ぐに開封したかったのだけど、その日は買い物に出かけたりしておあずけ。昨日になってやっと開封してインストール作業に入った訳です。
まずは最近仕事で使ってみている Evernote, Dropbox, XMindをインストール。特にDropboxについては、こちらを参考に、選択したフォルダのみを同期するようにしてみました。現時点でダウンロードできるβ版(0.8.114)についてForumの内容を確認しながらダウンロードしてインストール。後は先に書いたXcodeや最近購入したOffice for Mac 2011をインストールしたり。
現在、行きつけのお店でDDを使って書き込み中。最近ずっとバッテリが２時間持たないノートPCばかり使っていたので少なくとも５時間以上は持ちそうな機械は久しぶり。PHSの通信が遅いことを除けば結構快適だと思うです。今のところは満足。
XcodeをインストールしようとApple Developerに行って、「そういえばデベロッパ登録する必要があるんだよな」とか思ったら案の定登録を迫られたので、必要項目を記載して晴れて開発者登録を済ませ、さてダウンロード…と思ったら「Access denied for download.」とかご無体なことを仰る。特にやましいことはないはずなのに。
こちらを見ると「キーチェーンアクセスを確認せよ」と仰っている。仰せのままに確認してみると、本来あるはずらしい「connect.apple.com」のエントリが全然見当たらない。登録時に何かしくったのかもしれない。試しに手入力でconnect.apple.comエントリを作成して、名称と場所に「connect.apple.com」、アカウントに登録したEmailアドレス、あとはパスワードを入力。再びダウンロードを試みると、何事もなかったようにダウンロードを開始した。
簡単にできるかと思ったのにググっても情報が出てこないので、試行錯誤して到達したことを記録しておこうと。後で思い出そうとしても絶対忘れる。
こんな乱暴なことして大丈夫かと思ったけど動いてしまった。
先週は職場のお祭りで限界近くまで疲労を蓄積して、微妙に何もできていない。日曜に新しいヨドバシを覗いてみようかと思ったけど、しんどいからやめ。しばらく止まっている事を少しでも進めようかと、まずは目の前の気になる事から片付けてみる。
以前にCocoa Emacsをインストールしたときに、以前から使い続けている.emacs/init.elをそのままコピーして、元々入っていたEmacs 22.1.1を起動すると、"Symbol's function definition is void: set-scroll-bar-mode"というエラーが帰ってくる。No-GUIなバイナリから使う場合は仕方が無いので、分岐処理をするように修正する。
(cond (window-system
(set-scroll-bar-mode 'right))) emacs lispとかあんまりいじれない(他の人から設定方法を教わらないと設定できない)ので、少しずつ使えるようにならないと。
一息つく間もなく次の仕事の準備でお買い物作業。先輩からこのサイトを教わった。なかなか良い品揃え。個人的にも買い物したいなと思ったけど、個人相手はしていない。残念。
KAISER+KRAFTa = numpy.random.randint(0,10,50) numpy.arange(len(a))[a==5]
savefig(filename, transparent=True)では、それ以外(print_figure()を使うとか)では？ こちらにFigureオブジェクトの属性を操作する方法が紹介されています。これを参考に以下のようにして対処することにしました。
fig = matplotlib.figure.Figure(figsize=(8,6), dpi=100) fig.patch.set_alpha(0.0) fig.clf() ax = fig.add_subplot(1,1,1,position=[0.15,0.15,0.8,0.8]) ax.plot(…) canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig) canvas.print_figure(filename, dpi=300)
個人的にFirefoxから離れられない最大の要因であるScrollbar AnywhereのGoogle Chrome用相当品っぽい拡張機能を偶然見つけた。名前も同じ。使ってみた感じ、chromeTouchよりも、慣れた感触に近くていい感じ。chromeTouchの作者さまには申し訳ないけど、こちらに移行します。
Chrome定住化計画がこれでまた一歩前進するかな…あとtiddly snipがあればなぁ。
やっぱり先のエントリでこのコードを動かすとmatplotlibのウィンドウが余計に出てしまうのは未解決と書きました。
そもそも、これは解決容易な問題かどうかです。これまで出回っているサンプルコードが自分のMac環境で正常に動作するか確認してみました。コードはこちらとこちらから使用しました。結論だけいうと、何の問題はありません。極めて正常に動作しています。つまりは、自分のコードが悪いという事です。
実は気になる心当たりがありました。
fig = matplotlib.pyplot.figure()実はこれはここのオリジナルのコードと意図的に変えています。
fig = matplotlib.figure.Figure()これを変えた理由は、作成したグラフをPyQtに埋め込んで表示すると同時に、グラフの画像ファイルを生成して保存する機能を盛り込みたかったからです。自分が修正したコードでは、figから画像ファイルを生成することができます。
fig.savefig(filename)ところが、ここをオリジナルのコードに戻しますと、matplotlibのウィンドウ複数表示がなくなり、目下の問題は解決します。要するに原因はココだったわけです。しかし、オリジナルに戻しますとfig.savefig()が使えなくなります。これでは元の木阿弥です。
解決する方法はありました。画像を生成する方法を変えればいいのです。以前から目にはなんとなく入っていたprint_figure()というものを使ってみます。こちらを参考にして修正してみます。グラフの画像ファイルを生成する部分はPyQtで表示するのとは別のバックエンド用canvasオブジェクトを生成するようにすればいいようです。
canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig) canvas.print_figure(filename)以前のサンプルコードを修正したフルコードは以下のようになります。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# for command-line arguments
import sys
# Numpy functions for image creation
import numpy
# Matplotlib Figure object
import matplotlib
import matplotlib.pyplot
# Python Qt4 bindings for GUI objects
import PyQt4.QtGui
# import the Qt4Agg FigureCanvas object, that binds Figure to
# Qt4Agg backend. It also inherits from QWidget
#from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import matplotlib.backends.backend_qt4agg
import matplotlib.backends.backend_agg
# import the NavigationToolbar Qt4Agg widget
#from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QTAgg as NavigationToolbar
class ApplicationWindow(PyQt4.QtGui.QMainWindow):
"""Example main window"""
def __init__(self,figs):
# initialization of Qt MainWindow widget
PyQt4.QtGui.QMainWindow.__init__(self)
# set window title
self.setWindowTitle("Matplotlib Figure in a Qt4 Window With NavigationToolbar")
# create a tab widget
self.tab_widget = PyQt4.QtGui.QTabWidget(self)
for fig, label in figs:
# instantiate a widget, it will be the main one
self.main_widget = PyQt4.QtGui.QWidget(self)
self.tab_widget.addTab(self.main_widget, label)
# create a vertical box layout widget
vbl = PyQt4.QtGui.QVBoxLayout(self.main_widget)
# instantiate our Matplotlib canvas widget
qmc = matplotlib.backends.backend_qt4agg.FigureCanvasQTAgg(fig)
# instantiate the navigation toolbar
ntb = matplotlib.backends.backend_qt4agg.NavigationToolbar2QTAgg(
qmc, self.main_widget)
# pack these widget into the vertical box
vbl.addWidget(qmc)
vbl.addWidget(ntb)
# # set the focus on the main widget
# self.tab_widget.setFocus()
# set the central widget of MainWindow to main_widget
self.setCentralWidget(self.tab_widget)
def draw():
figs = []
# Standard Matplotlib code to generate the plot
# fig = matplotlib.pyplot.figure()
fig = matplotlib.figure.Figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(1*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 1"))
# fig = matplotlib.pyplot.figure()
fig = matplotlib.figure.Figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(2*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 2"))
# fig = matplotlib.pyplot.figure()
fig = matplotlib.figure.Figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(3*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 3"))
return figs
# Create the GUI application
qApp = PyQt4.QtGui.QApplication(sys.argv)
figs = draw()
# save image file of matplotlib graph
canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(figs[0][0])
canvas.print_figure("qt4mpl.png")
# Create the Matplotlib widget
mpl = ApplicationWindow(figs)
# show the widget
mpl.show()
# start the Qt main loop execution, exiting from this script
# with the same return code of Qt application
sys.exit(qApp.exec_())多分これで良さそうです。
先のエントリにおいて、Pythonでの整数型の精度でハマったことについて触れました。それは確かに間違いないと思いますが、何がどう問題なのかについては放置したままです。気になりましたので、別エントリにして自分のために明記します。
こちらを見れば明らかなように、Pythonでの整数型の精度はCでのlongとして実装されているようです。これまで仕事で使用していた環境はUbuntu 10.04 32bit環境です。この場合、intもlongも32bitです。Windows XP 32bitでも動作させていましたが、この場合もint, longともに32bitです。X64ではというと、やはりintもlongも32bitですので、恐らくは問題ありません(環境は用意がありますが、まだ動作させていません)。64bit Linuxは複数のデータモデルがありますが、Ubuntu 10.04 amd64版ではintは32bitでlongは64bitでした。Snow Leopardではというと、intは32bitでlongが64bitです。
Pythonに限りませんが、バイナリファイルを扱う際には特にこれらデータモデルに気を付けてコーディングしなければなりませんね。
仕事で書いたPythonコードをMacで動かす事を考えた理由は２つ。一つはコードのポータビリティを確保したい事。もう一つは、仕事のコード書きに使っているUbuntuをインストールした私物のノートPCを持ち歩かずに自宅でコード書きを続けたい、という欲求を満たすためです。
とりあえずそのまま起動してみましたが、残念ながら動きません。このコードはとあるフォーマットで作成されたバイナリファイルを読み込み、解析して表示するプログラムです。そのデータを読み込むのに一部scipy.io.numpyio.fread()を使用している(こちらを参考に)のですが、何故かMacPortsでインストールしたSciPyにはnumpyioがありません。インストールに失敗しているのかインストーラにバグがあるのか、暫く悩んでいたのですが、そもそもないように思われます。一瞬「これは困った」と考えましたが、考えてみますとscipy.io.numpyio.fread()はscipy.io.fromfile()で完全に代替可能です。何の問題もありません。
さらにプログラムが動かない理由を突き止めるべく、読み込んだデータの一部をそのまま覗いてみると、期待通りの数値になっていません。データを読み込む際にscipy.io.fromfile()のdtypeを指定する事で型指定しますが、符号付き整数を読み込む際に'l'を指定しておりました。よく考えますと、この整数型の精度はシステム依存です。32bit Linuxで正常に動いていても64bit Snow Leopardで正常に動く訳がありません。ここの整数型指定はnumpy.int32とすべきです。あと念のために'H'をnumpy.ushortに変更しておきます。これでデータを正常に読み込む事ができ、一つの問題を残して使用に問題ない形で正常な動作を得る事ができました。
一つの問題とは何かですが、先のエントリで示しましたPyQt4にmatplotlibのグラフを埋め込んで表示するコードをMacPortsバイナリで実行してみますと、確かにmatplotlibのグラフがPyQt4のウィンドウに埋め込まれた形で表示されますが、それと同時に全く同じグラフが独立したウィンドウで表示されてしまいます。Ubuntuで動かした場合は期待通りに動作し、複数のウィンドウが開かれる事はありません。恐らくは、mpl.show()がPyQt4バックエンドとしてのmatplotlib.pyplot.showIOと同義な動作をしているのではないかと推察します。残念ながらこの問題の解決方法は判りません。
PyQtの話というよりQtの話ですよね。Ctrl-QとかCtrl-Wとかでお手軽にGUIプログラムを終了できるようにしたい、という極めて安易なこと考えてみましたが、結構手間がかかりました。
調べるとsetShortcut()という関数があるので、これを使うのが早いと考え、試してみます。
fileMenu = PyQt4.QtGui.QMenu("&File", self)
self.action_close = fileMenu.addAction("&Close")
self.action_close.setShortcut("Ctrl+W")
self.menuBar().addMenu(fileMenu)
self.connect(self.action_close, PyQt4.QtCore.SIGNAL("triggered()"), self.quit)
def quit(self):
sys.stdout.write("close.\n")
qApp.quit()一応できたにはできました。ここで、一見メニュへの登録は不要な様に見えるので取り除いてみますが、残念ながら動きません。 self.action_close = PyQt4.QtGui.QAction("&Close", self)
self.action_close.setShortcut("Ctrl+W")
self.connect(self.action_close, PyQt4.QtCore.SIGNAL("triggered()"), self.quit)できればメニュなしでもショートカットが使えるようにしたいと思います。悩んだ結果、キーボードイベントを捕まえることで解決を図りました。#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# for command-line arguments
import sys
# Python Qt4 bindings for GUI objects
import PyQt4.QtGui
class ApplicationWindow(PyQt4.QtGui.QMainWindow):
def __init__(self):
PyQt4.QtGui.QMainWindow.__init__(self)
self.setWindowTitle("test")
fileMenu = PyQt4.QtGui.QMenu("&File", self)
self.action_close = fileMenu.addAction("&Close")
self.action_close.setShortcut("Ctrl+W")
self.menuBar().addMenu(fileMenu)
self.connect(self.action_close, PyQt4.QtCore.SIGNAL("triggered()"), self.quit)
def quit(self):
sys.stdout.write("close.\n")
qApp.quit()
def keyPressEvent(self, ev):
if ev.key()==PyQt4.QtCore.Qt.Key_Q:
if (ev.modifiers() and PyQt4.QtCore.Qt.ControlModifier):
sys.stdout.write("quit.\n")
qApp.quit()
# Create the GUI application
qApp = PyQt4.QtGui.QApplication(sys.argv)
# Create the Matplotlib widget
mpl = ApplicationWindow()
# show the widget
mpl.show()
# start the Qt main loop execution, exiting from this script
# with the same return code of Qt application
sys.exit(qApp.exec_())意外にもキーボートイベントからのCtrl-Q押下の捕捉によってメニュへのショートカット(Ctrl-W)が潰される事はなく、共存して動作します。QMainWindow自体に独自のキーボードイベントはないと思いますし(あくまでも推測)、子ウィジェットからキーボードイベントが伝搬されていることが期待できるならば、この対応で問題はないかなと思うのですけど、どうなんでしょう？
我ながら無謀と思いつつやってみた。これに書いてあったコードを殆どそのまま参考にする。
すでに書いているmatplotlibを使ったコードの転用が容易になるように、matplotlibのコードとPyQtのコードをできるだけ分離を試みてみた。(追記：以下のコード抹消、こちらに修正コード)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# for command-line arguments
import sys
# Numpy functions for image creation
import numpy
# Matplotlib Figure object
import matplotlib
import matplotlib.pyplot
# Python Qt4 bindings for GUI objects
import PyQt4.QtGui
# import the Qt4Agg FigureCanvas object, that binds Figure to
# Qt4Agg backend. It also inherits from QWidget
#from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import matplotlib.backends.backend_qt4agg
# import the NavigationToolbar Qt4Agg widget
#from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QTAgg as NavigationToolbar
class ApplicationWindow(PyQt4.QtGui.QMainWindow):
"""Example main window"""
def __init__(self,figs):
# initialization of Qt MainWindow widget
PyQt4.QtGui.QMainWindow.__init__(self)
# set window title
self.setWindowTitle("Matplotlib Figure in a Qt4 Window With NavigationToolbar")
# create a tab widget
self.tab_widget = PyQt4.QtGui.QTabWidget(self)
for fig, label in figs:
# instantiate a widget, it will be the main one
self.main_widget = PyQt4.QtGui.QWidget(self)
self.tab_widget.addTab(self.main_widget, label)
# create a vertical box layout widget
vbl = PyQt4.QtGui.QVBoxLayout(self.main_widget)
# instantiate our Matplotlib canvas widget
qmc = matplotlib.backends.backend_qt4agg.FigureCanvasQTAgg(fig)
# instantiate the navigation toolbar
ntb = matplotlib.backends.backend_qt4agg.NavigationToolbar2QTAgg(
qmc, self.main_widget)
# pack these widget into the vertical box
vbl.addWidget(qmc)
vbl.addWidget(ntb)
# # set the focus on the main widget
# self.tab_widget.setFocus()
# set the central widget of MainWindow to main_widget
self.setCentralWidget(self.tab_widget)
def draw():
figs = []
# Standard Matplotlib code to generate the plot
fig = matplotlib.pyplot.figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(1*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 1"))
fig = matplotlib.pyplot.figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(2*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 2"))
fig = matplotlib.pyplot.figure()
axes = fig.add_subplot(111)
x = numpy.arange(0.0, 3.0, 0.01)
y = numpy.cos(3*numpy.pi*x)
axes.plot(x, y)
figs.append((fig,"tab 3"))
return figs
# Create the GUI application
qApp = PyQt4.QtGui.QApplication(sys.argv)
figs = draw()
# Create the Matplotlib widget
mpl = ApplicationWindow(figs)
# show the widget
mpl.show()
# start the Qt main loop execution, exiting from this script
# with the same return code of Qt application
sys.exit(qApp.exec_())
個々のfigに対して画像ファイルとして保存するには、
fig.savefig(filename, dpi=300, transparent=True)とかすると良い。実はこのあたり結構悩んだ。
複数タブに貼り付ける様にしているのは、任意数の複数グラフを同時表示できるようにしたかったのだけど、貼り付けたいグラフが結構メモリを消費してしまうため、結局のところ必要な分を一辺に貼り付けるのは無理だった。
忙しさにかまけて古新聞を整理も処分もせずに玄関に放置していたら、表層雪崩が起きてしまった。家に着いて玄関口で一瞬途方に暮れてみたが、事故に伴い不幸にもトイレへの現在唯一の動線が遮断されてしまった。しかも帰宅の途中で尿意に襲われ、急ぎ帰宅した矢先にその状況を目にし、激しく焦燥感に苛まされることなった。最低限の動線確保をなさぬ限り、タイムリミットを設けられたこの状況を回復する事は困難であると思われた。
まずは多少の汚れや汗が問題にならぬ様下着姿となり、当面邪魔にならない場所に新聞紙を積み上げる最低限の場所を確保し埃を拭い払って、足下にある新聞紙を丁寧に広げながら一部づつ積み上げを開始した。崩れた新聞紙の総量は見かけ以上にあり、気付いたら新聞紙は自分の胸下辺りまで達する事となった。
とりあえずはトイレまでの動線は確保され、無事に用を足す事ができた。ただ、雪崩が起きる程の量の新聞が現在もなお玄関先に鎮座し続けている事を鑑みるに、問題の根本的な解決には全く達してはいない事は明白である。この事実を明示的に提示すべく、現在も状況の復旧作業はあえて不完全なままに保持する事とした。可及的速やかに時間を見つけ、状況の回復に向けて現実的な行動を行わなければならない。
状況は現在も切迫している。
