JupyterLab + Docker - memo.xight.org
Summary JupyterLab Betaがリリースされた。 dockernize してパスワード作成スクリプトを作っておいた。 Reference github - xight - jupyterlab-docker https://github.com/xight/jupyterlab-docker github - jupyterlab - jupyterlab https://github.com/jupyterlab/jupyterlab via Jupyter - 2018-02-20 - JupyterLab is Ready for Users https://blog.jupyter.org/jupyterlab-is-ready-for-users-5a6f039b8906 Publickey - 2018-03-01 - オープンソースのWebIDE「Jupyte
Jupyter Notebookの小ネタ (display, tqdm, SSHポート転送) - くじらにっき++
この記事は jupyter notebook Advent Calendar 2016 の12月13日の記事です。 qiita.com Jupyter Notebookを使う上で，この機能を知らない人を見つけたら教えてあげたくなるような小ネタをいくつか紹介します。 IPython.display.display Jupyter Notebook上でpandasのDataFrameを表示すると，HTMLのtable要素として見やすく表示してくれます。活用している方も多いかと思います。 df[df['f'] == 'C'] と df[df['f'] == 'T'] を表示したいのですが，Jupyter Notebookで表示されるのはそれぞれのセルで最後に評価されたものだけです。そのため，表示したいDataFrameごとにセルを分ける必要があります。 gist.github.com しかしなが
データ分析を便利にするJupyter notebookとPandas | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、Jupyter notebookとPandasの導入的な話をしようと思います。 とは？の話 Jupyter notebookもPandasもすでに「とは？」を書く必要がないくらい有名どころかもしれませんが一応書いておきます。 とはいえ、今回はこんなものがあるよというご紹介程度の内容となるので、この「とは？」がメインコンテンツとなります。 どちらもpipからインストール可能ですが、Anacondaを利用すると、グラフ描画用のmatplotlibも別途インストールする必要がなくなるため、 今回はAnaconda3-4.2.0を利用しているものとします。 Jupyter notebookとは ブラウザ上で、REPLのようなインタラクティブにプログラムを実行するためのものです。 Jupyter notebookを立ち上げるとブラウザから画像のような環境にアクセスでき
MySQLのデータをJupyter Notebook上でグラフにする
最近少しずつJupyter Notebookやpandas, matplotlibに慣れてきて、PythonによるData Scienceが面白くなってきたと感じてます。今日はMySQLのデータをSQLで持ってきて、Jupyter Notebook上でグラフにしてみる話。 セットアップ Python3はインストールされていることを前提。jupyterなどの必要なソフトウェアを入れる環境を作って、pip でインストールする。 python3 -m venv jupyter source jupyter/bin/activate pip install jupyter pandas matplotlib pymysql
Jupyter NotebookでKerasのTraining進行状況を表示する（keras-tqdm） - shobylogy
Jupyter NotebookからKerasを使用すると、Trainingの進行状況がよくわからなくて不便ですよね。 keras-tqdmというライブラリを使うと、Jupyter NotebookでKerasのfitメソッドの進行状態をprogress barで表示してくれます。 GitHub - bstriner/keras-tqdm: Keras integration with TQDM progress bars インストール方法 pipでインストールできます。 pip install keras-tqdm 使い方 modelのfitメソッドを呼び出す際に、callbackとして渡すだけです。 from keras_tqdm import TQDMNotebookCallback model.fit(X_train, Y_train, verbose=0, callbacks=[
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