JupyterLabでMATLABとRを使えるようにする方法 (2018/9/20 Julia v1.0追加)

背景

自分の主力はPythonだけど，大学院に入ってからMATLABとRを使う機会がかなり増えた． 授業中の演習でJupyterLabを動かせるとメモを取りつつコードも書けて便利だったので環境構築の方法をメモ．

環境

Windows 10 or macOS

JupyterLabのインストール

最近のAnaconda環境だと標準で入っているっぽい？ 入っていないなら下記コマンドでインストールできる．

$ conda install -c conda-forge jupyterlab

OpenCVのインストール

使用頻度が高いのでついでに．下記コマンドでインストールできる．

$ conda install -c conda-forge opencv

JupyterLabからMATLABカーネルを使えるようにする

参考：https://jp.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/install-the-matlab-engine-for-python.html

以下のパスは例なので，自分の環境に合わせて変えること．

• Windowsの場合

$ pip install matlab_kernel
$ cd C:\Program Files\MATLAB\R2018a\extern\engines\python
$ python setup.py install

• Macの場合

$ pip install matlab_kernel
$ cd /Applications/MATLAB_R2018a.app/extern/engines/python
$ python setup.py install

MATLABをPythonから呼び出す例

Pythonスクリプトと同じディレクトリに以下の内容のファイルmatlab_function.mを用意しておく．

function out=matlab_function(x)
    out = x .^ 2;
end

MATLABエンジンの起動は以下の通り．

import matlab
import matlab.engine

eng = matlab.engine.start_matlab()

ファイルを置いておくだけでMATLABの関数を呼び出せるようになる．

for k in range(0, 5):
    print(eng.matlab_function(k))

出力：

0
1
4
9
16

Numpyのndarrayを渡すときは変換が必要なので注意．

import numpy as np

a = np.arange(10, dtype=np.float64)
a = matlab.double(a.tolist())
a = eng.matlab_function(a)
print(a)

出力：

[[0.0,1.0,4.0,9.0,16.0,25.0,36.0,49.0,64.0,81.0]]

JupyterLabからRを使えるようにする

Rをインストールした後，RのコンソールからIRkernelをインストールすれば良い．

参考：

github.com

1. Rのインストール R: The R Project for Statistical Computing
2. RStudioのインストール Home - RStudio
3. Rのコンソール上で以下のコマンドを実行し，Rのカーネル (IRkernel) を入れる

> install.packages('devtools')
> devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
> IRkernel::installspec()

おわり

追記：JupyterLabからJulia v1.0を使えるようにする

Julia v1.0は以前のバージョンと違って，Pkg.add()ではなくpkgモードを使う．

ターミナルでjuliaを実行してJuliaを起動した後，]を打つとpkgモードとなり， プロンプトが(v1.0) pkg>のようになるので，そこでadd IJuliaを実行すればOK．