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
JupyterNotebook + almondで Scala 環境を構築する - ぶらっ記ぃ
仕事でたまたま、整形の難しいアプリケーションログを追うことになった。 テキストをいじくるとき、自分はAmmoniteをよく利用するのだが、 （これってもしかして、JupyterNotebookが使えるのでは…?） とふと思い立った。 色々調べたところ、almondというものを使うと良さそうだった。 github.com インストール (ちょっと調べた感じだとDockerImageが見当たらなかった…) Macです。 Jupyterのインストール $ brew install jupyter coursierのインストール almondのインストールに使用します $ brew install --HEAD coursier/formulas/coursier almondのインストール 公式の手順に従います $ SCALA_VERSION=2.12.7 ALMOND_VERSION=0.1.
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
Juno - メニューバーからJupyter Notebookを呼び出し
PythonやR使いの方はJupyter Notebookを使っている方も多いでしょう。コードとテキストを一つのドキュメントに仕上げられるので、開発者向けのドキュメントを作るのに最適です。 そんなJupyter Notebookをメニューバーから呼び出せるのがJunoです。 Junoの使い方 メニューバーからJupyter Notebookを呼び出せます。 Jupyter Notebookは別途用意しておく必要があります。 Junoを立ち上げておけば、メニューバーから素早くJupyter Notebookにアクセスできます。ブックマークしておいても良いのですが、メニューバーからアクセスできる方が手軽でしょう。よく使う方ほど、必携のソフトウェアと言えるでしょう。 Junoはnode/JavaScript製のオープンソース・ソフトウェア（MIT License）です。 uetchy/juno:
VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう
VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） Python人気を支えるツールの1つ「Jupyter Notebook」。VS Codeからこれを使ってみよう。Jupyter拡張機能が提供する機能も一覧する。 連載目次 前回はVisual Studio Code（以下、VS Code）でPythonコードをデバッグする上での基本を見た。今回はVS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう。なお、本稿ではWindows版VS Code（64ビット）のバージョン1.24およびJupyter拡張機能のバージョン1.1.3で動作を確認している（macOS版でもある程度の確認は行っている）。 VS CodeでJupyter Notebookを使うために必要なもの Jupyte
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
lgo - Go の Jupyter Notebook 環境と REPL | yunabe.jp
最近、データサイエンスや機械学習などの分野で Python+Jupyter Notebook を使うことが多くなっていると思いますが、こういう分野でも Python の代わりに Go が使えたらなと思い趣味で Go の Jupyter Notebook 環境を作りました。 yunabe/lgo - Go REPL and Jupyter notebook kernel Edit (GitHub) 特徴 Go を Python のようにインタラクティブに記述・実行できます。 Juyputer Notebook からの利用 Go の言語機能を全てサポート コード補完とドキュメントの表示 Linux のみをサポート。Mac, Windows 上から使いたい場合は Docker を使って下さい。 Jupyter Notebook 上での動作はこのような感じになります lgo を使った Jupyte
JupyterNotebookにVimの力を加えると、光と闇が両方そなわり最強に見える - Qiita
前回まででMacにJupyter Notebookを入れ、そのExtensionも追加し、効率的に分析ができる環境を作りました。今回は色やフォントなどの見た目変更、そしてVimで編集をできるようにします。ちなみにタイトルの元ネタはこれです。 (前回までの記事) 僕がpyenv+anaconda3+jupyter notebookを選んだ理由と、その導入 Jupyter notebookのスニペット機能を使って機械学習案件の生産性をあげる 以下の順に沿って記していきます。 見た目の変更 Vimの導入 cssの調整 前提となる環境として、自宅で使っているMacBooK Airを用います。 2011 MacBook Air 3,1 1.4 GHz Intel Core 2 Duo 2 GB 1067 MHz DDR3 128 GB SSD High Sierra 10.13.2 またpyenv
lgo - Go (golang) をインタラクティブに実行するための Jupyter Notebook環境 - Qiita
この記事はGo4 Advent Calendar 2017の19日目の記事です。最近、趣味でGo (golang) をJupyter Notebook上でインタラクティブに実行するプロジェクトを作っていて、ある程度きちんと動くようになったので紹介します。 yunabe/lgo - Go (golang) REPL and Jupyter notebook kernel (GitHub) ブラウザ上でGo (golang) を実行している様子: コンソールからも使えます: >>> jupyter console --kernel lgo In [1]: a, b := 3, 4 In [2]: func sum(x, y int) int { : return x + y : } In [3]: import "fmt" In [4]: fmt.Sprintf("sum(%d, %d) =
【Day-6】ゼロからJupyterの達人に！使い方の総まとめ。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー6日目。 当ブログもJupyterに関するメモをたくさん記してきました。 今回は保存版ということで、Jupyterの基礎事項から、ちょっとしたTipsなどを総まとめしておきます。この記事を読めばJupyterの使い心地もかなりUPするでしょう。 事始 コレだけは知っておくべきチートシート 起動 実行 補完 ショートカット % : マジックコマンド ? : イントロスペクション エディタとしてのJupyterをかっこよく グラフのインタラクティブな操作 Jupyterでイケてるプレゼンをする 種々のこと Colaboratory Jupyterhub まとめ 事始 インストール方法、実際に一通り実行してみるところまで行える。 www.procrasist.com コレだけは知っておくべきチートシート 以前自分のQiitaで書い
【Day-5】Jupyterでできる！イケてるプレゼンスライドの作り方 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 MSのツールの中でも、パワポだけは優れたツールだと思っているんですよ。 けれど、せっかく技術者ならば、そこら辺も新しいツールを使ってみたいものです。 最近エンジニア界隈では、reveal.jsを使ってHTMLでプレゼン資料を作っているのをチラホラと見かけます。 あれ、かっこよい。。。 なので、今回は、Jupyterでプレゼン資料を作る方法`をまとめておきます。 jupyterをスライドにする(利用編) インストールと設定 使い方 実行 出力 アップロード ブログ等htmlで埋め込む まとめ jupyterをスライドにする(利用編) RISEをつかう。 インストールと設定 コマンド側はたったこれだけ。簡単、超簡単 pip install RISE jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix jupyter-
Jupyterでデータ分析を全力で楽しむ！（2）最小二乗法 - Qiita
お疲れ様です。 今回は第2弾、データセットを使って簡単なデータ分析をしてみたいと思います。 最小二乗法とは 測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。 (Wikipedia:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95) ライブラリを読み込む まずはデータの読み込みや分析、グラフに必要なライブラリを読み込みます。 基本的なライブラリは下記のURLを参考にしてきましたので、今回もこれらのライブラリをまず読み込みます。 https://logics-of-blue.com/p
「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
![「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dd83bde82246005469ada833231ae457bdf5b3e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fs%2Fshinyorke%2F20171001%2F20171001170611.png)
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 - paiza times
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
Jupyter (iPython) Notebookを使って技術ノート環境を構築する方法 - MyEnigma
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
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
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
