Important This documentation covers IPython versions 6.0 and higher. Beginning with version 6.0, IPython stopped supporting compatibility with Python versions lower than 3.3 including all versions of Python 2.7. If you are looking for an IPython version compatible with Python 2.7, please use the IPython 5.x LTS release and refer to its documentation (LTS is the long term support release). From IPy
Timing and Profiling in IPython Timing and profiling code is all sorts of useful, and it’s also just good ol’ fashioned fun (and sometimes surprising!). In this post, I’ll introduce how to do the following through IPython magic functions: %time & %timeit: See how long a script takes to run (one time, or averaged over a bunch of runs). %prun: See how long it took each function in a script to run. %
As I know, %debug magic can do debug within one cell. However, I have function calls across multiple cells. For example, In[1]: def fun1(a) def fun2(b) # I want to set a breakpoint for the following line # return do_some_thing_about(b) return fun2(a) In[2]: import multiprocessing as mp pool=mp.Pool(processes=2) results=pool.map(fun1, 1.0) pool.close() pool.join What I tried: I tried to set %debug
I am using iPython notebook. When I do this: df I get a beautiful table with cells. However, if i do this: df1 df2 it doesn't print the first beautiful table. If I try this: print df1 print df2 It prints out the table in a different format that spills columns over and makes the output very tall. Is there a way to force it to print out the beautiful tables for both datasets?
If you have a question about IPython, (now Jupyter) the programming language written by scientists for scientists with an eye towards presentation, we want you here. If you have tips, Notebooks you want to share, or you want feedback we want you here. We welcome posts about the all versions of the IPython IDE, plus Markdown and LaTex. We discuss the popular libraries Mathplotlab, SciPy, NumPy, & S
Jupyter Notebookの拡張機能を使ってみる Jupyter Notebook をさらに拡張してくれるIPython-notebook-extensions を使ってみたのでメモ。 環境 Windows 10 conda 4.0.5 Jupyter 4.1.0 IPython-notebook-extensions のインストール 今回は、「IPython-notebook-extensions」をインストールする。 github.com 管理者でコマンドプロンプトを実行して、 文字コードが変わっている場合はchcp を戻しておく。 chcp 932 インストール方法は書いてある通り、pip でできる。 anaconda でインストールしたjupyter にも問題なかった。 pip install https://github.com/ipython-contrib/IPytho
Jupyter qtconsole and notebook Ubuntuでcondaコマンドを使ってipython qtconsoleとipython notebookを入れた。両方共jupyterというプロジェクト?になっているらしい。matplotlibのグラフをinline表示したいときのコマンド $ ipython qtconsole --matplotlib inline これが使えない。qtconsoleでもnotebookでも、起動してから %matplotlib inline とコマンドを打てば、inline表示が有効になる。 毎回コマンドを打つのめんどくさい 自動でinline表示モードにしたい。 参考サイト ArchLinuxでIPython環境(Jupiter & QtConsole)をpyvenvで構築するwww.progresslog.net プロファイルを設定
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに Jupyter Notebook (iPython Notebook)とは? インストール Notebookデータのバックアップ&マルチアカウントアクセスする設定 Jupyter Notebookのショートカット コマンドモードのショートカット Editモードのショートカット セルを上から全部実行する Markdownで文章を入力する 数式を入力する 数式の計算をする 画像をドロップアンドドラッグで挿入できるようにする 目次を見出し情報から自動生成する レポートタイトルを入力する方法 PDFに出力する Ma
データ分析ツールJupyter入門posted with カエレバ掌田津耶乃 秀和システム 2018-05-31 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに reveal.js reveal.jsでのプレゼンスライド操作 Jupyterにおけるプレゼンテーションスライド作成 1.スライド用のJupyterノートブックを作成する 2.スライドの設定 3.スライドをブラウザに表示する 注意点 nbviewerを使ってプレゼン資料を公開する 使い方 nbviewerのプレゼン資料が更新されない場合 ブラウザでGUIを使ってプレゼン資料を作る 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、 Pythonのブラウザインターフェイス、 Jupyter (iPython) を使って 技術ノートを作る方法を紹介しましたが、 myenigma.ha
Jupyter nbconvert(ファイル変換)メモ Jupyter Notebook のファイルを別形式に変換してくれるnbconvertコマンドについてのメモ。 環境 Windows 10 conda 4.02 Jupyter notebook 4.1 「Download As」での変換 「File」→「Download As」からノートファイル(.ipynb)をDL(変換)できる。 .ipynb ファイルから変換できる形式は、以下の5種類である。 「Download As」から変換できる形式 Python(.py) markdown cell で書かれた部分はコメントアウトされ、 code cell の入力(In[X])部分のみが有効になっている。 HTML(.html) markdown cell で書かれたhtmlやcssの部分もそのまま有効になるので、 最も互換性の高い変換に
テンプレートの書き方 Jupyter notebookがインストールしてあれば, PYTHONDIR/site-packages/nbconvert/templates/latex/ あたりにデフォルトテンプレートがあるはず. 今回は article.tplx を参考にして,日本語pLaTeX用テンプレート jsarticle.tplx を作る. % Default to the notebook output style ((* if not cell_style is defined *)) ((* set cell_style = 'style_ipython.tplx' *)) ((* endif *)) % Inherit from the specified cell style. ((* extends cell_style *)) %====================
こんばんは.1000chです. 先日友人にCheck iOを紹介したところ,「せっかくプログラミングで問題解くなら,実行時間測らないと面白くないよね〜」と言われました. 確かに言われてみると,今まで実行時間なんて考えず,「とりあえず解けりゃいいや!」くらいの感覚でした. てなわけで,今回はIPythonの機能を活用して,コードの実行速度を測ってみようと思います. (「Pythonによるデータ分析入門」を参考にしています) 実行時間の計測 まずは,普通にPythonのtimeモジュールを使って実行時間を測るコードを書いてみましょう. #coding:utf-8 import time start = time.time() # 実行時間を測りたい処理を記述する # ここまで elapsed_time = time.time() - start シンプルです. 実行時間を測りたい処理の前後でt
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