　　　　On a Thread of the Web: Jupyterの検索結果

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2026年5月30日土曜日

Mathics（３）

図：jupyter上のmathics3実行画面

アレコレたいへんのとき，こんなもんいるかと勢いで消したうちの一つがWolframの Mathematica 的なフリーソフトのmathicsだった。そのすぐあとで，Mathics3が登場したというニュースをみかけて，再度インストールする気になったが，前回消したつもりの残骸が残っていてうまくいかない。

中国製の生成AIは，自然科学系が強いという噂を思い出して，Qwenに相談してみた。途中まではよかったのだけれど，jupyterでも使えるようにするところでつまづいてしまい，その度にエラーコードをいれるのだが，にっちもさっちもいかない。相談相手をChatGPTにスイッチするとすいすいとインストールできた。

% brew update
% brew install python@3.12 sqlite3 llvm@18
% python3.12 -m venv venv_mathics3
% source ~/venv_mathics3/bin/activate
> python -m pip install -U pip setuptools wheel
> pip install Mathics3
> mathics3
OK Quit[]
> pip install mathicsscript
> mathicsscript

Mathicscript: 10.0.0, Mathics3 10.0.1
on CPython 3.12.13 (main, Mar 3 2026, 12:39:30) [Clang 21.0.0 (clang-2100.0.123.102)]

Using:
SymPy 1.14.0, mpmath 1.3.0, numpy 2.4.4
cython Not installed,
No matplotlib installed,
Asymptote version 3.09

Copyright (C) 2011-2026 The Mathics3 Team.
This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
This is free software, and you are welcome to redistribute it
under certain conditions.
See the documentation for the full license.

Quit by evaluating Quit[] or by pressing CONTROL-D.

In[1]:=

> python -m ipykernel install --user --name mathics3-py --display-name "Python + Mathics3"
> jupyter lab
(1) カーネルとして Python + Mathics3 を選択する。
(2) ノートブックの最初のセルで以下を実行する。

%load_ext mathics3_kernel.frontend.jupyter

さらに，旧Mathicsと現Mathics3の違いを尋ねるとおおむね以下のようなことだった。

観点　　　　　　｜旧 Mathics　　　　　　　｜Mathics3

基本性格　　　　｜ Mathematica風CAS　　　｜その後継・再設計版

Python　　　　　｜ Python 2時代的な設計が残｜Python 3前提

構造　　　　　　｜一体型に近い　　　　　　｜カーネル、CLI、Web、Jupyter等を分離

インストール　　｜旧環境依存が出やすい　　｜現代Python環境向け

Jupyter連携　　　｜周辺的　　　　　　　　　｜Mathics3-notebook-frontends等で対応

Mathematica互換性｜部分互換　　　　　　｜部分互換。完全互換ではない

現在使うべきもの｜基本的には非推奨　　｜こちらを使うべき

単にコマンドラインでMathematicaを使うのが目的ならば，wolframscriptでよい。もしMathematicaを持っていない人に奨める場合はMathics3もよい。Mathics3では，超越数は3500桁まで，代数方程式の解である冪乗根は7000桁まで可能に見える。例えば，N[Pi+E,3500]やN[Sqrt[3],7000]は可能でそれを超える桁は無理だ。

P. S. なぜか以前は存在していたwikipediaのmathics項目が全言語から消されていた。なぜ？waybackmachineをたどっても，List of computer algebra systems に転送されるだけで，そこにもmathics項目がない。完全に抹殺されている。なぜ？

2026年5月6日水曜日

アレコレたいへん

iCloudもたいへんからの続き

図：アレコレたいへんのイメージ（ChatGPTによる）

今日は今日とて，また一日ややこしい作業に振り回された。それというのも，なまじ生成AI（LLM）が賢いからだ。彼らは簡単にコードを作るだけでなく，ソフトウェアやコンピュータ回りの設定や環境についても，膨大な知識を持って具体的に助言・提案してくれる。

こちらは，エラーメッセージや問題点を丸投げコピペするだけで，解決に近づいていく。まあ，ときどき間違ったこともいうのだが，ほとんど自宅に学生アルバイトのコンサルタントが常駐しているのと同じなのである。これをちゃんと使いこなせれば，老人のIT設定どうしましょう問題も多少改善しそうだが，普通は生成AI（LLM）の設定のところで詰んでしまう。

iCloudの山を越えたことに油断して，MacBookAir M1 の掃除に着手した。自分のホームディレクトリがゴミだらけだったので，そのディレクトリリストを丸投げして助言してもらった。特にhomebrewで次々と実験的にインストールしたソフトウェア断片を何とかしたかったからだ。

アドバイスに従って，作業していくとかなりきれいになったつもりだったが，肝腎のjupyter lab でjuliaやpythonを動かそうとするとこけてしまった。調子に乗ってよけいなものまで捨ててしまったからだ。いや，ChatGPTは注意してくれていたのですよ。それを無視して勝手に暴走した自分が悪い自己責任なのだけど，暴走させたのは彼らだ（それは責任転嫁・・・）。

なんとか復活し，ディスクの使用量が55%からおよそ50%まで削減することができた。まあいっか。

2026年4月21日火曜日

ヒマワリ

ひまわりからの続き

図１：黄金比がつくる向日葵の種のシミュレーション

放送大学の自然科学の授業で，岸根順一郎さんが向日葵の種の配列のシミュレーションを見せていた。自然は黄金比を選んでいるというわけだ。バラメタを少し変えるといろいろな模様が出現する。

自分でも試してみたくて，バイブコーディングに走る。ChatGPT Auto で試したところ，Juliaに慣れていないせいか，なかなかエラーが消えない。しょうがないので，ChatGPT Thinking-5.4 でリセットしてからお願いする。プロンプトは以下のとおり。

Ｑ（koshix）：
Jupyter環境で，次のJulia プログラムをつくってください。向日葵の種（塗りつぶした色つき小円でよい）の分布が 1粒ずつ内側から充足されていくインラインアニメーション。これで意味が分かりますか？なるべく簡素で高速なものにしてください。

種の大きさや色相，パラメタの変更機能などを注文すると，「Julia で毎回 GIF や mp4 を作るより、Jupyter セル内に HTML/JavaScript の小さな UI を埋め込む方がずっと軽くて速いです。」ということで，修正版ができた。饅頭の薄皮だけJuliaで中身の餡子はすべてJavascriptというよくわからないけど，よくあるパターンらしい。

最後に，Gemini Pro に投げてコード全体を簡素化してもらったところ，少しスッキリした。黄金比の部分を変えると，様々なパターンが現われる。

この中からJavascriptのコードを含むhtmlを取り出して，独立で動くように修正し，角度係数αを，1.60〜1.83まで0.01刻みで変化させた結果を合成した画像も，ほとんどそのまま出力してくれた。プロンプトを0.1刻みと間違えて入力しても，正しく解釈してくれる。

図２：α = 1.60〜1.83までの向日葵パターンの変化

using UUIDs

function sunflower_simulator()

uid = "sf_" * replace(string(uuid4()), "-" => "")

html = """

</div>

α を黄金比 φ ≈ 1.618 にすると、回転角 2π/α ≈ 222.5° になります。<br>

ひまわり配列でよく使う黄金角 137.5° とは、向きが逆なだけで本質的に同じです。

</div>

</div>

(function() {

// DOM要素の取得を簡素化

const get = id => document.getElementById(`$(uid)_\${id}`);

const [alphaIn, nIn, stepIn, runBtn, canvas, info] = ["alpha", "N", "step", "run", "canvas", "info"].map(get);

const ctx = canvas.getContext("2d");

let animId = null;

function runOnce() {

if (animId) cancelAnimationFrame(animId);

const alpha = parseFloat(alphaIn.value);

const N = Math.max(1, parseInt(nIn.value));

const step = Math.max(1, parseInt(stepIn.value));

if (!isFinite(alpha) || alpha === 0) {

info.textContent = "α は 0 でない数を入れてください。";

return;

}

info.textContent = `α = \${alpha.toFixed(6)}, 回転角 = \${(360 / alpha).toFixed(3)}°, 粒数 = \${N}, 速度 = \${step}`;

// シード配列の生成 (Array.from でスッキリ記述)

const angle = 2 * Math.PI / alpha;

const seeds = Array.from({length: N}, (_, i) => {

const k = i + 1;

const r = Math.sqrt(k);

return {

x: r * Math.cos(k * angle),

y: r * Math.sin(k * angle),

color: `hsl(\${25 + 55 * (k / N)}, 90%, 59%)` // HSV(h, 78%, 96%) とほぼ同等のHSL色

};

});

const W = canvas.width, H = canvas.height;

const scale = 0.48 * Math.min(W, H) / (Math.sqrt(N) + 1);

const rad = Math.max(0.9, 140 / Math.sqrt(N + 20));

let k = 0;

// 描画とアニメーションループを統合

function tick() {

k = Math.min(k + step, N);

ctx.clearRect(0, 0, W, H);

ctx.save();

ctx.translate(W / 2, H / 2);

for (let i = 0; i < k; i++) {

ctx.beginPath();

ctx.arc(seeds[i].x * scale, seeds[i].y * scale, rad, 0, 2 * Math.PI);

ctx.fillStyle = seeds[i].color;

ctx.fill();

}

ctx.restore();

if (k < N) animId = requestAnimationFrame(tick);

}

tick();

}

runBtn.onclick = runOnce;

// Enterキーでの実行イベントをまとめる

[alphaIn, nIn, stepIn].forEach(el =>

el.addEventListener("keydown", e => e.key === "Enter" && runOnce())

);

})();

</script>

"""

display("text/html", html)

end

sunflower_simulator()

2026年2月14日土曜日

コンピュータ環境

図：コンピュータ環境整備を支援するAI（ChatGPTによる）

【事例１】
MacBook Air M1を使っているが，1TBのSSDの使用領域は半分ほどだった。ところが先日，気がつくと，残量が100GBを切ったという警告が出てきた。えっ。となって，あれこれ不要アプリなどを消したものの，残量は150GBくらいにしかならない。仕方がないので，ChatGPTに相談してみた。

Ｑ（koshix）：
MacBook Air M1 (macOS 26.2)の ~/Library/Application Support/Microsoft/EdgeUpdater が 20 GB 近くもあって，ディスクを占有しているのですが，削除して構いませんか。Excel Word PowerPoint などのMicrosoftアプリはそのまま使い続けたいです。

Ｑ（koshix）：
~/Library/Group Containers が 16 GBもあって，消したいのですけれど，どうですか。

du -h -d 1 "$HOME/Library/Containers" | sort -h | tail -n 30 などで次々と問題点が芋蔓的に見つかった。怪しい部分を個別撃破しようとしたが，そのうち，もっと本質的な問題があったことが発覚した。

Ｑ（koshix）：
SSD領域 1 TB のうち，システムデータで 400 GB，自分のローカルで350 GBつかっているのですけど，システムデータはこんなものですか？

Ａ（ChatGPT）：
400GB の「システムデータ」は 普通ではないです。よほど特殊な使い方（巨大な仮想マシン／開発環境／動画編集のキャッシュ／iCloud・写真のローカル保持／Time Machine スナップショットが大量）でない限り、1TB Mac でシステムデータが 400GB は“異常に大きい側”に入ります。

あらら，そうですか。あれこれ，指示された情報をいれていくと，TimeMachineのスナップショットが主犯であることがわかって，無事にスリム化が完了した。

【事例２】

macOS26.2では，Homebrew でフリーソフトパッケージを管理している。毎朝，brew cleanup; brew update; brew upgrade; brew doctor を実行するのが日課だ。いつからか，jupyterlab だけ，追加の brew link jupyterlab という操作を要求されるようになったが，そのままにしていた。これはどうも不可避のようで，いやならpipx でいれなさいということなのだが，自動で更新してくれないので，ここはパスする。

もうひとつは，このjupyter 環境におけるpythonの利用だ。jupyterlabがバージョンアップすると，毎回 cd /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.5.4/libexec/bin で移動して，./python3.14 -m pip install --upgrade pip 以下各モジュールの入れ直しが発生していた。これもなんとかならないかとChatGPTに相談したところ（早く聞けば良かった），次の代替案が提案された。

Ａ（ChatGPT 5.2 Thinking）：

（前略）

方案A（おすすめ）：“固定の venv” を作って、その Python を Jupyter のカーネルにする。

Homebrew で JupyterLab を更新しても、カーネル側の Python 環境は不変にできます。

ポイントは「Cellar の python じゃなく、別場所の venv を使う」こと。

1) venv を作る（例: ~/venvs/jlab）

python3 -m venv ~/venvs/jlab
source ~/venvs/jlab/bin/activate
> python -m pip install -U pip

> pip install matplotlib japanize_matplotlib pandas reportlab
> pip install cartopy geopandas
> pip install ipykernel

ということで，こちらのほうは無事に解決できた。

2025年9月21日日曜日

９月２０日（２）

Juliaの日時処理からの続き

5年前の国勢調査の記事がないかと調べていたら，それはなくて5年前の自分の誕生日の記事が発掘された。誕生日の曜日を調べるJuliaプログラムの話だ。5年も経っているからもう一度実行してみようと，Jupyterではすぐ動いたが，コマンドラインでどうするのか迷った。

プログラムを実行形式にchmodして，頭に#!/usr/bin/env julia（あるいはjuliaの絶対パス）を書けばいいだけなのだけれど，!に気がつかず，シェルスクリプトのコメントと解釈されてエラーがでた。しかし耄碌しているのですぐに原因に気付けずChatGPT-5にたよることになる。

そんなこんなで，過去の習作コードをChatGPT-5に投げてバイブコーディングして得られたのが次の結果とコードである。プログラミングとはAIとの対話のことだった。

koshi@mba2020 ~ % ./birth.jl

【基礎情報】

今日： 2025年9月21日（日曜日）

誕生日： 1953年9月20日（日曜日）

【差分と年齢】

生誕からの経過日数： 26299日

満年齢： 72歳

【年ごとの誕生日一覧】（*は日曜） ※最終年：2025年

1953年9月20日（日曜日） 0歳 *

1954年9月20日（月曜日） 1歳

1955年9月20日（火曜日） 2歳

1956年9月20日（木曜日） 3歳

1957年9月20日（金曜日） 4歳

1958年9月20日（土曜日） 5歳

1959年9月20日（日曜日） 6歳 *

1960年9月20日（火曜日） 7歳

1961年9月20日（水曜日） 8歳

1962年9月20日（木曜日） 9歳

1963年9月20日（金曜日） 10歳

1964年9月20日（日曜日） 11歳 *

1965年9月20日（月曜日） 12歳

1966年9月20日（火曜日） 13歳

1967年9月20日（水曜日） 14歳

1968年9月20日（金曜日） 15歳

1969年9月20日（土曜日） 16歳

1970年9月20日（日曜日） 17歳 *

1971年9月20日（月曜日） 18歳

1972年9月20日（水曜日） 19歳

1973年9月20日（木曜日） 20歳

1974年9月20日（金曜日） 21歳

1975年9月20日（土曜日） 22歳

1976年9月20日（月曜日） 23歳

1977年9月20日（火曜日） 24歳

1978年9月20日（水曜日） 25歳

1979年9月20日（木曜日） 26歳

1980年9月20日（土曜日） 27歳

1981年9月20日（日曜日） 28歳 *

1982年9月20日（月曜日） 29歳

1983年9月20日（火曜日） 30歳

1984年9月20日（木曜日） 31歳

1985年9月20日（金曜日） 32歳

1986年9月20日（土曜日） 33歳

1987年9月20日（日曜日） 34歳 *

1988年9月20日（火曜日） 35歳

1989年9月20日（水曜日） 36歳

1990年9月20日（木曜日） 37歳

1991年9月20日（金曜日） 38歳

1992年9月20日（日曜日） 39歳 *

1993年9月20日（月曜日） 40歳

1994年9月20日（火曜日） 41歳

1995年9月20日（水曜日） 42歳

1996年9月20日（金曜日） 43歳

1997年9月20日（土曜日） 44歳

1998年9月20日（日曜日） 45歳 *

1999年9月20日（月曜日） 46歳

2000年9月20日（水曜日） 47歳

2001年9月20日（木曜日） 48歳

2002年9月20日（金曜日） 49歳

2003年9月20日（土曜日） 50歳

2004年9月20日（月曜日） 51歳

2005年9月20日（火曜日） 52歳

2006年9月20日（水曜日） 53歳

2007年9月20日（木曜日） 54歳

2008年9月20日（土曜日） 55歳

2009年9月20日（日曜日） 56歳 *

2010年9月20日（月曜日） 57歳

2011年9月20日（火曜日） 58歳

2012年9月20日（木曜日） 59歳

2013年9月20日（金曜日） 60歳

2014年9月20日（土曜日） 61歳

2015年9月20日（日曜日） 62歳 *

2016年9月20日（火曜日） 63歳

2017年9月20日（水曜日） 64歳

2018年9月20日（木曜日） 65歳

2019年9月20日（金曜日） 66歳

2020年9月20日（日曜日） 67歳 *

2021年9月20日（月曜日） 68歳

2022年9月20日（火曜日） 69歳

2023年9月20日（水曜日） 70歳

2024年9月20日（金曜日） 71歳

2025年9月20日（土曜日） 72歳

ChatGPT-5 Thinking が提案してきたコードは以下のとおりである。かなり修正してもらった。

#!/usr/bin/env julia
# birth.jl

using Dates

# --- ヘルパ ---
const WDAY_SHORT = ["月","火","水","木","金","土","日"]
const WDAY_LONG = ["月曜日","火曜日","水曜日","木曜日","金曜日","土曜日","日曜日"]

fmt_date_ja(d::Date; long_wday::Bool=true) = string(
Dates.format(d, dateformat"yyyy年m月d日"), "（",
(long_wday ? WDAY_LONG : WDAY_SHORT)[dayofweek(d)], "）"
)

# 引数: [YYYY MM DD [ENDYEAR]]
function parse_args()
if length(ARGS) == 0
return Date(1953, 9, 20), year(Dates.today())
elseif length(ARGS) == 3 || length(ARGS) == 4
b = Date(parse(Int, ARGS[1]), parse(Int, ARGS[2]), parse(Int, ARGS[3]))
lasty = (length(ARGS) == 4) ? parse(Int, ARGS[4]) : year(Dates.today())
return b, lasty
else
error("使い方: ./birth.jl または ./birth.jl YYYY M D [ENDYEAR]")
end
end

function list_birthdays(birth::Date, last_year::Int)
last_year = max(last_year, year(birth)) # 下限は誕生年
for y in year(birth):last_year
d = Date(y, month(birth), day(birth))
age = y - year(birth)
star = (dayofweek(d) == 7) ? "*" : "" # 7 = 日曜
println(fmt_date_ja(d; long_wday=true), " ", age, "歳 ", star)
end
end

# --- 本体 ---
birthday, list_until = parse_args()
today = Dates.today()

println("【基礎情報】")
println("今日： ", fmt_date_ja(today; long_wday=true))
println("誕生日： ", fmt_date_ja(birthday; long_wday=true))

println("\n【差分と年齢】")
days_elapsed = Dates.value(today - birthday)
age_years = year(today) - year(birthday) - (Date(year(today), month(birthday), day(birthday)) > today ? 1 : 0)
println("生誕からの経過日数： ", days_elapsed, "日")
println("満年齢： ", age_years, "歳")

println("\n【年ごとの誕生日一覧】（*は日曜） ※最終年：", list_until, "年")
list_birthdays(birthday, list_until)

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