macでのライブラリのインストール方法

プログラミング 有機化学

化学で機械学習をするに当たって、必要になるライブラリをインストールしていきます。

 

ただ、現在のところ、m１チップでは、いくらか入らないライブラリがあるようです。ただ、python3.9にアップデートしておくと、制限付き（下の注意事項欄に記載）ですが、いくらか対応できるみたいです。早く、まだ開発されたばかりなので、できないこともあるようです。私の場合は、大方インストールできたので、問題はなさそうです。あと、処理がやっぱり早いですね。

 

1. numpy

通常の方法では、インストールできませんでした。知らなかったので、control+Cで、無限ループを止めるはめになりました。そこで、調査結果、m1では、いくつかのライブラリがまだ未対応のようで、特別な方法で、インストールしていくことになりました。

  • pip install cython
  • pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

 

2.pandas

 

3.matplotlib

matplotlibは、一度、libjpegをインストールしないと、入らないみたいでした。また、control+Cで無限ループを止める羽目に。。。

  • brew install libjpeg
  • pip install matplotlib

4. scikit-learn

  • pip install scikit-learn

 

 

 

注意：

pandas, scikit-learnはx86_64上でしかインストールできませんし，実行できません。対してnumpy, matplotlibはarm64上でもx86_64上でも動きます。よってこれらを同時に使いたい場合は，インストール時も実行時もアーキテクチャをx86_64に統一しましょう。
現在のところはプロジェクトやディレクトリ単位で，どちらのアーキテクチャ上で行うかを逐一自分で覚えておきながら実行するということになりそうです。

 

 

2021.05.29

化学、有機化学、機械学習、ディープラーニング

 

 

 

python3.9のダウンロード　方法

プログラミング 有機化学

インストールした、jupyter notebookでは、matplotlibなどがインストールできなかったので、pythonのverをアップデートすることにしました。現在のverは、 python -Vで確認できます。Python3.9なら、色々とサポートしてるみたい。

 

まず、ダウンロードするために、

  1. Homebrewをインストールします。

でまずはverを確認します。自分は、インストールしていなかったので、存在しませんと返されました。そこで、以下のコマンドを入力し、インストールします。

エンターキーやPWを入力する必要があるので、適宜行います。

brew -v でインストールできたか、確認すると、まだ存在しないと出てきました。そこで、よくよくコマンドを見てみると、「Next Step」が記載されていました。また、pathを通さなければいけないみたいです。今回は、分かりやすく追加方法もコマンドに記載されていたので、以下のように、コマンドを入力します。

  • export PATH="$PATH:/opt/homebrew/bin/"

これで、再度　brew -Vと入力すると、homebrew のverが返ってきました。

  1. pyenvのインストール

次に、python 3.9をダウンロードするために、pyenvのインストールをします。

  • brew install pyenv

でダウンロードを開始します。頑張って、brewのpathを通したおかげで、brewを認識してくれましたね。インストール後、ビールがいっぱい出てきます。その後、

  • pyenv -v

を入力し、インストールできていることを確認し、verも問題ないことが分かりました。

  • 実行結果が /bin/zsh の場合、以下４つのコマンドを実行してください。
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
何をしたのかと言うと、「.bash_profile」もしくは「.zshrc」というファイルに設定用のコードを追加しました。何が起きているかよくわからないかと思いますが、ここは気にしなくて大丈夫です。
  1. pythonのインストール

まずは、インストール可能な、pythonのverを確認しましょう。最新版をインストールして良いでしょう。

  • pyenv install --list

多くのpythonのverが開発されてきたので、たくさんのlistが出てきます。この中で、最新版は、3.9.5だと分かったので、ダウンロードしていきます。

  • pyenv install 3.9.5

これで、ダウンロード完了です。次に、以下のコマンドを入力します。 新たなバージョンをインストールしたあとはこれをしないとshimsコマンドが再構成されないらしいです。

  • pyenv rehash

適当なフォルダ上で、ダウンロードできているか、確認してみます。

  • python3 -v

私の場合、python3.9.5をダウンロードしたので、python3.9.5と返ってきました。無事、インストールできたみたいです。

 

 

 

化学、有機化学、機械学習、ディープラーニング

 

 

macでプログラミングを始めてみよう(有機化学での機械学習)−２

プログラミング 有機化学

前回、macでのjupyter notebookのpathを通す作業をしましたが、どうも前回の方法では、一時的なルートを作成しただけだったようでした。再度、jupyter notebookと打ち込んで見ると、「そんなもの定義されてないよ」と返ってきました。なので、解決策を調べました。 

おそらく、pathを通すだけなので、色々と試行錯誤すれば、設定することができるみたいですが、最も簡単で単純な方法は、管理者権限で、jupyter notebook をインストールする方法みたいでした。以下がコマンドのようです。

sudo -H pip3 install jupyter

パスワードを求められると思いますが、PCのpwを入力しましょう。問題なく、インストールが開始されます。３分ほどかかるでしょう。一度、jupyter notebookをインストールしているので、再構築しました。と警告が表示されると思います。（初めての場合は、表示されないと思います）

ーH の意味は、以下のようだそうです。

別のユーザーとしてコマンドを実行する-H

-H（HOME）オプションは、セキュリティポリシーがHOME環境変数を、パスワードデータベースで指定されているターゲットユーザー（デフォルトではroot）のホームディレクトリに設定することを要求します。ポリシーによっては、これがデフォルトの動作になる場合があります。

Python - Jupyter NotebookをMac M1 搭載機にインストールする - デジタル推進課

 

 

その後、ターミナルをquit()で終了し、再度立ち上げて、起動するか検証しました。

jupyter notebook 

無事、立ち上げに成功しました。ですので、管理者権限で、pipインストールを行った方がよかったようでした。。。

 

 

 

python 有機化学、化学、機械学習、ディープラーニング、初期設定、初めて、やり方、設定方法

 

macでプログラミングを始めてみよう(有機化学での機械学習)

プログラミング 有機化学

mac m1 で有機化学の機械学習をしてみよう。

m1チップは、高速な処理が可能なので、有機合成のような、プログラミングには、もってこいだと思います。windowsでの経験もありますが、macの方が、使いやすいなと個人的には感じます。

 

まずは、pythonの環境構築から設定してみます。

 

 

1. macのFinderでterminal app.を開きます。

 

2. 以下を実行してみましょう。

  • ターミナル.appで叩いたコマンドと結果

    • ターミナルの場所：Finderでアプリケーション>ユーティリティ>ターミナル.app

  • python -V -> Python 2.7.16

  • which python -> /usr/bin/python

  • python3 -V -> Python 3.8.2

  • which python3 -> /usr/bin/python3

    • missing xcrun at :/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun
    • というエラーになったら、それはXcode Command Line Toolsがインストールされてないようなので
    • コマンド xcode-select --install を叩いて まずCommand Line Toolsをインストールしてみてください
  • インストールには、１０分程度かかりました。 
    python3 --version

で、pythonのverが、最新になっていることを確認しても良いでしょう。

 

 

3. 化学分野で機械学習をするには、jupyter notebookが使いやすいので、インストールします。

  • pip3 install jupyter

pipのverが古いようなので、インストールできなかった場合は、一度pipをアンインストールします。アップグレードしようと試みましたが、そもそも、pipが古いverなので、アップグレードはできませんでした。なので、アンインストールが必要です。

  • Sudo pip uninstall pip

アンインストールします。すると、なぜかpipのverが新しくなったファイルが作成されました。

  • sudo pip3 install jupyter

やっと、jupyter notebook をインストールできました。これには、3分程度かかります。

  • jupyter notebook 

これで、jupyter notebookのサイトに飛ぶはずです。ここで、飛ばない場合は、pathが通っていません。pathを通す作業が必要になります。

pip3 show jupyter

でpathを確認します。おそらく、Location: /Library/Python/3.8/site-packagesとなっています。

echo $SHELL

デフォルトのシェルを確認します/bin/zshになっているはずです。そりゃ、path通らないなと。。。早く、ディープラーニングで、有機合成を体験してみたいと思っているでしょうが、少し辛抱します。では、pathの設定をしていきます。

まずは、ターミナルを新規で開いきます。
その後、　vi .zprofile 　　を入力。export PATH=$PATH:~/Library/Python/3.8/binのpathを入力することで、通ります。設定反映コードは、source .zprofileですが、入力しなくても、なぜかpathの設定をすることができました。

 

  • jupyter notebook 

ちゃんと、jupyter notebook を開くことができましたね。これで、初期の環境構築は、できました。他の必要なことについて、インストールしていきましょう。

m１チップになり、intelと違う点もあるようなので、環境構築の方法について、記載しました。

 

 

資産運用　20代　2021年5月

2021年5月末の運用実績

20代前半サラリーマンの資産ポートフォリオ

割と大雑把な金額です。

 

---市況--

5月は、金利上昇と中国における仮想通貨の禁止がありました。よって、株価低迷と仮想通貨の大暴落が引き起こされました。

--前回の変更点--

株から、資金を引き抜き、仮想通貨の大暴落前に、仮想通貨を購入しました。よって、資金が目減りしました。ただ、ステーブルコインの購入比率が高かったので、そこまで影響はなかったと思います。

 

日本円　300万円

米国ドル　4万円

日本株(個別株) 100万円

米国株(ADR株含む) 110万円

積立nisa 50万円

自社株　60万円

仮想通貨　70万円→50万円

 

 

 

 

入社1年後　貯金、資産

お金・仮想通貨

2020年4月入社の大学院卒、新卒社会人1年目の資産額を公開します。

 

日本円　300万円

米国株　4万円

日本株(個別株) 100万円

米国株(ADR株含む) 150万円

積立nisa 50万円

自社株　60万円

仮想通貨　1万円

 

金額は、おおよその値です。2020年は、株式投資、仮想通貨のリターンが、かなり良かったです。結果、資産が爆上がりしました。また、社会人になったこともあり、給料が入ったので、資産増加に繋がりました。

 

とは言うものの、なぜこんなに増えるのか、疑問を抱く方もいると思います。以下、一年間の支出を記載していきます。

 

まずは、一般的な収入例

厚生労働省の令和元年賃金構造基本統計調査結果によると、学歴別の初任給はこちら。
・大学院修士課程修了：23万8900円
・大学卒：21万200円
・高専・短大卒：18万3900円
・高校卒：16万7400円

だいたい20万円前後ですね。

 

私は、上記の院卒の金額より少し多く頂いています。また、ボーナスが支給されます。一方、上記の記載内容は、額面の値段なので、手取りだと8〜9割の金額になります。(一年目は、住民税がかからないので、手取りは少し多い)

 

1ヶ月の支出割合

食費　3〜4万円

交際費　2〜3万円

通信費　5000円

車代　2万円

服や雑費　4万円

家賃　1万円

保険代　2万円

 

単純計算、1ヶ月当たり10万円程度貯金や投資に回せ、一年当たり100万円程度。さらに、ボーナスを考慮すると、150〜250万円程度になります。

これに、投資リターン10%(仮値)/年を考慮すると、資産は、170〜280万円増加します。

私は、たまたま株式、仮想通貨の投資が上手くいった為、資産が増加しました。

 

以上、大学院卒社会人1年目のお金事情でした。

 

 

 

 

化学メーカーってホワイト？ブラック？

就職 有機化学

 

院卒の新卒社会人です。社会人生活が、1年経過し、会社の内情に詳しくなった為、化学メーカーの実際の仕事内容について紹介します。

 

結論は、ホワイト。(研究所)

研究職での採用ですが、仕事内容は、学生時代と大きく変わりません。報告会や取引先との仕事が少し増加する。

 

大学院卒の場合、給料は、ネットや有価証券取引に記載している金額より、少し多くもらえると思います。なぜなら、化学メーカーは、工場勤務の高卒や専門卒スタッフさんがおり、下振れが生じる為です。

また、残業代は、問題なく支給される上、有給休暇もかなり取得しやすいです。新卒1年目ですが、ほぼ20日取れました。

また、その他の手当もかなり充実している企業が多いと思います。

 

人間関係は、良好な場合が多いと思います。理系が多いせいか、性格が温厚な人が多いです。そもそも、研究職は対人の仕事があまりない為、大きく心配する必要はありません。