もうJupyterに戻れない。次世代Notebook“marimo”を使ったら革命だった / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
この記事は GMOインターネットグループ Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 こんにちは！ GMOインターネット株式会社の杉浦巧です。 今回は最近触って感動したmarimoに関して紹介します！ はじめに Python で分析や可視化をするとき、セルごとに実行できる Notebook 形式は本当に便利ですよね。 みなさんは普段、どの Notebook を使っていますか？ 多くの方は Jupyter や Google Colab を使っているのではないでしょうか。 そんな中、最近 “次世代ノートブック” と呼ばれる marimo を触ってみたところ、あまりにも快適で驚きました。 「え、もう Jupyter に戻れない…」と本気で感じるレベルです。 marimoとは何か？ marimo は オープンソースの Python ノートブック で、 従来のノートブックが抱えてい
Jupyter in Visual Studio Code – April 2021 Release - Microsoft for Python Developers Blog
We are pleased to announce that the April 2021 release of the Jupyter Extension for Visual Studio Code is now available. If working with Python, we recommend installing the Python extension directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python or Jupyter extensions installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more
ExcelのPythonJupyter Notebook
ExcelのPythonJupyter Notebook JupyterをMicrosoftExcelに埋め込み、VBAの代わりにPythonを記述します 以前は、ExcelとPython JupyterNotebooksの間の「どちらか/または」の選択でした。PyXLL-Jupyterパッケージの導入により、両方を並べて使用できるようになりました。 この記事では、Excel内で実行されるJupyterNotebookをセットアップする方法を紹介します。2つの間でデータを共有し、ExcelワークブックからJupyterノートブックに記述されたPython関数を呼び出すこともできます。 入門 まず、ExcelでPythonコードを実行するには、PyXLLアドインが必要です。PyXLLアドインを使用すると、PythonをExcelに統合し、VBAの代わりにPythonを使用できます。PyXLL
Notebooks are getting revamped! - Microsoft for Python Developers Blog
The Python Extension for VS Code Insiders is excited to announce the new preview for Native Notebooks! Native Notebooks are VS Code’s newest implementation of notebooks and the Python Extension is leveraging the Native Notebooks API to revamp the data science experience! Users can now benefit from the new functionalities below: The same extensions that users rely on when editing source code or mar
Visual Studio Code Insider用Python extensionで"Notebook"が刷新
Microsoftは米国時間2020年7月27日、Visual Studio Code Insider用拡張機能「Python extension」を更新し、Notebook APIのネイティブサポートを追加した。Visual Studio Code Insiderユーザーはマーケットプレースもしくは、拡張機能ギャラリーからダウンロードできる。公式ブログによれば、コードやMarkdown編集時に依存関係にある拡張機能が利用可能になった。同社は一例として、「たとえばVimのキーバインドや配色を適用できる」と説明する。また、Notebookの読み込み時間を改善し、以前の環境では約7秒を要した読み込み時間を1秒未満に短縮した。さらにファイル管理機能やショートカットキーの追加、セル操作などUI面の変更も加わっている。 利用時は「Open in Preview Notebook Editor」を使用
データ分析のためのPythonを学び始める時につまずかないための6つのステップ | DATA VIZ LAB｜データビズラボ
独学でデータ分析をPythonで始めてみたいけれど、情報が散在しているせいで、どこから手をつけるべきかわかりにくいですよね。私もそうでした。 ド文系かつ独学で勉強をしてきた私は、今となっては実務でシミュレーションなどまでできるようになったものの、最初は結構手こずりました。「あ、これって始める前に知っておけばよかった・・・！誰か最初に教えてくれよ・・・！」というポイントが振り返るとたくさんあります。本記事ではこのような私の経験を踏まえ、Pythonを使ったデータ分析の仕方を効率的に学習するためのロードマップをご紹介いたします。 これを知っておけば、私のように無駄な時間をかけることなくPythonでの学習をスムーズに行えるはずです！ また、データ分析そのものについては以下の記事をご参照くだ。 データ分析とは？目的や重要性などデータ分析の基礎知識を解説
[VS Code Python拡張] データサイエンスチュートリアルをやりながらVS CodeでのJupyter Notebookの使い方をマスターする | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 下記の記事を見てVS CodeのPython拡張でJupyter Notebookが使えることを知り便利そうだなーとしばらく直感的に使っていましたが、そろそろちゃんと使いこなしたいので用意されているデータサイエンスチュートリアルを参考にしならが使い方をマスターしていきたいと思います！ Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた データサイエンスチュートリアルとは VS Codeの公式ページあるチュートリアルです。March 2020 (version 1.44)のアップデートで公開されたようですね。 https://code.visualstudio.com/docs/python/data-science-tutorial チュートリアルを参考にしながら使い方を確認していく さっそくチュートリアルを進めていきます。あ
![[VS Code Python拡張] データサイエンスチュートリアルをやりながらVS CodeでのJupyter Notebookの使い方をマスターする | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0c797fa9ba8774188a4d378f38872b64a6b28100/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F06%2Fvscode-2019-eyecatch-1200x630.png)
A visual debugger for Jupyter
Most of the progress made in software projects comes from incrementalism. The ability to quickly see the outcome of an execution and iterate has been one of the main reasons for the success of Jupyter, especially in scientific exploratory workflows. Jupyter users like to experiment in the notebook, and to use the notebook as an interactive communication tool. However, for more classical software d
Python統計テクニック集 ～Pythonで抗う統計解析～ - Qiita
これは、Open and Reproducible Science Advent Calendar 2019：13日目の記事です。 記事の目的 統計解析といえばRです。 しかし私のようにPythonだけでなんでもやりたい人もいます。 そんな人に向けて、Pythonで統計解析を行う上で便利なライブラリやテクニックをご紹介します。 同じテーマの記事や書籍も多々ありますが、他ではあまり紹介されていないものを中心にまとめるつもりです。 各ライブラリ・テクニックの詳細についてはなるべく別記事を紹介する方針です。 対象：Pythonを使ったことはあるけれどガチではない人 Jupyter Notebook / Lab 様々な記事で紹介されているド定番ですが、一応ご紹介します。 なぜ私たちはSPSSのようなGUIベースでなく、PythonやRのようなプログラムベースの統計ソフトを使うのか。 それは高価だか
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
PyCon JP 2019で見たセッションの聴講記録20個分 / 資料・動画・関連リンクなど - フリーランチ食べたい
2019年9月16日/17日に開催されたPyCon JP 2019で自分が直接/YouTubeで聴講したセッションについてのまとめです。主に下記の内容を書いています。 スピーカーURL 配信動画 スライド 発表内で出てきたライブラリなどのURL 自分の感想 「あのセッションで話していたライブラリなんだっけ」と思い出したい方やざっくり内容が知りたい方に読んでいただければ幸いです。PyCon JPに自分も発表者としても参加し、スタッフとして参加し、Webサイトの開発もしたので、それについては改めて書きたいと思います。 pycon.jp PythonとAutoML / 芝田 将 スピーカー: https://twitter.com/c_bata_ 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Whkwu46DgBs スライド: https://www.slideshar
日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート | gihyo.jp
4月23～24日、東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy、matplotlib、Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで、本場アメリカでは、2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日本で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが、5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在、多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか、Jupyter NotebookやApache Arrow、Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり、濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。 1日目：初心者向けチュートリアル 「Hands-on TensorFlow 2.0」 1日目のチュートリアルは、TensorF
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anacondaをインストールすれば、Pythonと各種ライブラリは同時にインストールされます。 また、集計対象である、テーブル形式のcsvデータは既に用意されているものとします。 ↓Excelで表示すると、こん
全プログラマに捧ぐ！図解「ノートブック」 - Qiita
ノートブックの用途 ノートブックは非常に用途が広いので、プログラミングにおける様々な場面で活用することができると思います。以下の図は思いついた用途です。 まとめ 以下、「ノートブック」のまとめです。 「ノートブック」はコードと実行結果とコードのメモをまとめたものである 「ノートブック」の実体はファイルである 「ノートブック」はMarkdown、Asciidoc、LaTeX、HTML、PDF、実行スクリプト、スライドなど様々な形式に変換できる 「ノートブック」を利用できる複数のクラウドサービスが存在する 「ノートブック」にはプログラミング全般に幅広い用途がある Jupyter Notebookはデータサイエンスの分野ではほぼ必須とまで言われるようなツールになりましたが、一般のプログラマへの浸透具合はいまいちと感じたので、データサイエンスの文脈からなるべく切り離して解説をしてみました。 本記事
木星を継ぐもの 〜JupyterLab よこんにちは〜 | Research Blog
AI Lab で主に NLP を担当している張です。 突然ですが、まだ Jupyter Notebook で消耗していませんか？ 2011 年に IPython Notebook (現 Jupyter Notebook) の登場1によって研究やデータサイエンスの環境は一変しました。 それまではソースコードの実行やグラフの出力、メモやノートなどをすべて別々に取っておく必要があったものが、このツールによって一箇所にまとめて表示できるようになり、管理や閲覧が一元化され圧倒的に便利になりました。IPython Notebook の登場は研究者やデータ分析する人に革命的な効率改善をもたらしたのです。まさに働き方改革です。 2019 年現在、初登場から約 8 年もの年月が過ぎました。この 8 年の間に Python のバージョンは 3.2 から 3.7 にあがり、GPU は GTX 500 番台から
Jupyter NotebookでTellusを使ってみた〜雪質解析(1)解析準備編～ | 宙畑
Tellusに搭載されているAPIを引っ張ることができるようになったので、雪質の解析をしながらJupyter Notebookの機能をご紹介していきたいと思います！ 記事作成時から、Tellusからデータを検索・取得するAPIが変更になっております。該当箇所のコードについては、以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/access/traveler_api_20220310_ firstpart.html 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 本記事はTell
DockerコンテナでPython3、Jupyterの入ったデータ分析環境を作成 - Hello, Data Science
背景 データ分析コンペに参加した時に、爆速で Docker コンテナにデータ分析環境を生成するテンプレート を作りましたを参考に、DockerコンテナにJupyter notebookが使える環境構築をしたのでその手順についてまとめました。めちゃくちゃ早く環境構築ができるのと、Dockerコンテナを利用することで環境の再現性が出る等のメリットがあります。 プロジェクトディレクトリ作成 cookiecutterのインストール $ pip install cookiecutter プロジェクトディレクトリの作成 $ cookiecutter git@github.com:docker-science/cookiecutter-docker-science.git project_name [project_name]: xxxxxxxxxx project_slug [national_par
ipywidgetsの使い方
Jupyter Notebookでインタラクティブな操作を実現するためのライブラリであるipywidgetsを紹介する。 インストール Jupyter Notebook自体のインストールについてはJupyter notebookをセットアップする - kivantium活動日記を参照。 READMEのInstallの項目に従ってipywidgetsをインストールする。自分の環境では pip install ipywidgets jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension とするだけで十分だった。 使用例 Jupyter Notebookを起動して %matplotlib inline from ipywidgets import interact import numpy as np def scatter
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