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python - matplotlib プロット バックエンドのランダム シードを設定する
を使用して SVG 画像を生成および保存matplotlibしていますが、可能な限り再現できるようにしたいと考えています。ただし、 と を設定np.random.seedした後でも、SVG 画像random.seedのさまざまなidとの値は、コードの実行間で変化します。xlink:href
これらの違いはmatplotlib、SVG 画像のレンダリングに使用するバックエンドによるものだと思います。コードの 2 つの異なる実行間で同一のプロットが同一の出力を生成するように、このバックエンドのシードを設定する方法はありますか?
サンプル コード (これを 2 回実行し、2 回plt.savefig目の実行では名前を変更します):
ファイルの比較:
python - 再現可能にするために、Jupyter 拡張機能をどのようにインストールして有効にする必要がありますか?
Jupyter のノートブック拡張機能であるRISE aka live_reveal を使用して、インタラクティブなスライド セット (Python でライブ コーディングを行うプレゼンテーション用) を作成したいと考えています。
あまり多くの手動手順を実行せずに (そしてホストされている Jupyter ソリューションに依存せずに)、スライド セットを他のユーザー (および将来の自分) が使用できるようにしたいので、pipenv依存関係を管理することにしました。
私は始めることができます
ただし、pipenv install RISEトレースはローカル ディレクトリ (PipfileおよびPipfile.lock) にのみ残ります。したがって、新しいマシン (またはその後pipenv --rm) でファイルを使用する場合は、
十分ではありません。RISE 拡張機能を有効にし、ボタンを Jupyter ノートブックで使用してプレゼンテーション モードに切り替えるには、2 つのnbextension手順を繰り返す必要があります。
これは自動化できますか？（conda、docker、vagrant、make、その他のビルドシステムなどの追加ツールを使用せずに...）もしそうなら、どのように自動化する必要がありますか?
パッケージのインストール後にこれら 2 つのコマンドを実行するようpipenvに (たとえば で)指示できますか? Pipfileまたは、ノートブック (*.ipynbファイル) に何らかの方法で拡張機能を読み込ませる必要がありますか?