Python: ipywidgets で Jupyter に簡単な UI を作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Jupyter を使ってデータを可視化していると、似たようなグラフを何度も描くことがある。 そんなとき、変数の値を変更しながらグラフを描画するセルを実行しまくるのは効率があまりよくない。 そこで、今回は ipywidgets を使って簡単な UI を作ることで、Jupyter でインタラクティブな操作ができるようにしてみる。 グラフの描画には、今回は主に Matplotlib を使うことを想定している。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.2.2 BuildVersion: 20D80 $ python -V Python 3.9.2 $ pip list | grep widgets ipywidgets 7.6.3 jupyterlab-widgets 1.0.0 widgetsnbextension
Jupyter Notebook と VS Code でバッハの平均律第1番を分析する - miso_soup3 Blog
Jupyter Notebook で、楽譜を表示したり、その楽譜を再生してみたり、曲を分析したりしてみました。そのことについて書きます。分析といっても簡単なものです。 目次 Code, .ipynb 環境 VS Code で Jupyter Notebook music21 とは 曲の作成と表示 バッハの平均律を分析 分析 後半 参考 追記 Code, .ipynb Jupyter Notebook: https://mybinder.org/v2/gh/hhyyg/miso.py.music21bach/master ここにある2つの .ipynb ファイルから確認できます ただし、画像・音声生成部分などは再実行ができません GitHub: https://github.com/hhyyg/miso.py.music21bach 環境 Mac Visual Studio Code Pyt
リモートサーバ上の Docker コンテナで Jupyter Notebook を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、以下のエントリの続き。 blog.amedama.jp 上記の記事でやったことを Docker コンテナにしてみる。 使った環境は次の通り。 まずは Docker ホストとして使う Ubuntu 18.04 のマシンから。 こちらも前回と同じように Vagrant で構築している。 vagrant $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 DISTRIB_CODENAME=bionic DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.1 LTS" vagrant $ uname -r 4.15.0-29-generic そこに接続するクライアントは次の通り。 client $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です． はじめまして．今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です． 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 本記事の想定読者：普段Jupyter notebook・Jupyter Lab，Google Colaboratoryを使っている方，またこれから使おうと考えている方 本記事の概要：jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年，データの重要性が様々な
Jupyter Notebookを起動するとAttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized'とエラーが出る
Jupyterをインストール後、Jupyter Notebookを起動すると、下記のようなエラーが出てしまいます。 AttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized' GitHubにはissueがすでに上がっているそうで、 https://github.com/ipython/ipython/issues/8374 下記コマンドを実行して、tornadoというソフトをダウングレードすることで、一時的に回避できるそうです。 pip3 uninstall tornado pip3 install tornado==4.5.3
Google Colaboratoryを使えばブラウザ上でPythonの実行環境が簡単に手に入る - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
MySQLのデータをJupyter Notebook上でグラフにする - oinume journal
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 インストールが成功したら、こんな感じでJupyter Notebookを立ち上げる。 ./jupyter/bin/jupyter notebook 立ち上がったらブラウザから適
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 -
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
機械学習の現場で重宝する多機能WebエディタJupyter Notebookの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回となる前回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。今回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明します。なお、本稿では、Pythonのバージョンは3.x系であるとします。 Jupyter Notebook
TreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。 - Qiita
はじめに TreasureDataは、アプケーションログやセンサーデータなど時系列のデータを簡単に収集・保管・分析が行えるクラウドサービスです。 現在は、分析エンジンの一つとして、Prestoが利用できるようになり、収集したデータをインタラクティブにSQLで分析が行えるようになりました。 しかし、SQLでデータを分析したデータを元に可視化をするという機能自体はTreasureDataでは備えていないため、ExcelやTableauなどの外部ツールを使って、可視化を行う必要があります。 そこで今回は、Pythonのライブラリとして人気があるPandasと、WebブラウザでインタラクティブにPythonを実行できるJupyterを利用して、TreasureDataとインタラクティブにSQLを実行して集計・可視化を行っていきます。 セットアップ 利用環境 Ubuntu 14.04 Python
Jupyter事始め - Qiita
はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
Jupyter演習環境の準備手順 - めもめも
この手順では、メモリが4GB以上、CPUが4コア以上の環境を前提としています。 macOSを使用する場合 macOS用のDockerが対応しているのは、Yosemite以降のバージョンです。ここで紹介する手順は、El Captitanで動作確認をしています。 はじめに、Dockerの公式Webサイトから、macOS用のDockerをダウンロードします。「Getting Started with Docker」のリンクからダウンロードページを開いて、「Download Docker for Mac」をクリックすると、インストーラーファイル Docker.dmgがダウンロードできます。インストーラーを開いて、DockerアイコンをApplicationsフォルダーにコピーした後、ApplicationsフォルダーからDockerを起動します。初回の起動時は、インストール処理のポップアップが表示
Jupyterノートブック上でJavaScriptからカーネルのコードを実行する方法 - めもめも
qiita.com これは、jupyter notebook Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 何の話かというと IPython.displayモジュールのHTML関数を使うと、次のように、Jupyterノートブック上でJavaScriptを実行することができます。 from IPython.display import HTML javascript = ''' <script type="text/javascript"> alert("HOGE") </script> ''' HTML(javascript) # ポップアップウィンドウを表示 この時さらに、JavaScriptからノートブックを実行中のカーネルを呼び出して、任意のコードを実行することが可能です。また、JavaScript側でコードの実行結果を受け取ることもできます。具体的には、次のように
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
