Python の基礎
雑多な情報 シェルコマンドとマジックコマンド シェルコマンドは Windows のコマンドプロンプトや Mac, Linux のターミナルで利用できるコマンドです．シェルコマンドは Jupyter Notebook 内で実行できますが，OS ごとに利用できるシェルコマンドが異なるので注意が必要です．一方で，マジックコマンドも Jupyter Notebook 内で実行できるコマンドですが，IPython (Jupyter Notebook) のカーネルによって提供されるので，OS が異なってもマジックコマンドは同じです（ただし，オプショナル引数の設定方法などが異なる場合があります）． 目次に戻る Windows のシェルコマンド Windows でシェルコマンドを実行するには先頭に ! を入力して，その後にコマンドプロンプトで利用できるコマンドを入力します．実行時はやはり Shift +
Jupyter Notebookでシステムコマンドを実行し文字列のリストとして取得 | note.nkmk.me
IPythonでは!lsのように先頭に!をつけることでシステムコマンド（OSコマンド / シェルコマンド）を実行できる。 Built-in magic commands — IPython 7.1.0 documentation IPythonをバックエンドで使っているJupyter Notebookでも同様の操作が可能。 Jupyter Notebookのセル上でシステムコマンドを実行できるだけでなく、その標準出力を文字列のリストとしてPythonの変数に格納して使うことができる。 ここでは以下の内容について説明する。 注意点 Jupyter NotebookではなくIPythonの仕組み 使えるコマンドは環境に依存 マジックコマンドとの関係 !をつけてシステムコマンドを実行 !cdコマンドの注意点 標準出力をPythonのオブジェクト（文字列のリスト）として取得 !lsコマンドの注意点
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
VSCode で快適Jupyter Notebooksコーディング 前編 - Qiita
はじめに この記事は2019/10/8に発表されたAnnouncing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Codeの要約記事＆弄ってみたレポートをしたいと思います。 今回は発表の要約のみ先に掲載させていただきます。 Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Codeで発表された内容の要約 VScodeで.ipynbファイルを直接編集＆Jupyter Notebooksのインタラクティブな出力をそのまま見ることができるようになりました。 以下ではVSCodeが提供するJupyter Notebooksの新しい機能について紹介します。 導入方法 VScodeでJupyterを使い始める方法は以下の通りです。 既存のJupyter No
Jupyter Notebooks in VS Code
Jupyter (formerly IPython Notebook) is an open-source project that lets you easily combine Markdown text and executable Python source code on one canvas called a notebook. Visual Studio Code supports working with Jupyter Notebooks natively, and through Python code files. This topic covers the native support available for Jupyter Notebooks and demonstrates how to: Create, open, and save Jupyter Not
Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今まで仕事で使ってきた、メジャーなものからマイナーなものまで含めたJupyter NotebooksのTIPS集です。 入力補完 とりあえずこれが無いと生きていけません。 Nbextensions（Jupyterの拡張機能）自体が未設定であれば、一旦そちらをインストールして、その後にHinterlandという機能にチェックを入れると有効化されます。 AnacondaのJupyter notebookでnbextensionsを使う ※Nbextensionsインストール後、Jupyterのファイルリスト的な画面で、タブで「Nbexten
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
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