[B! Python][jupyter] delegateのブックマーク

東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

delegate 2021/08/30

リンク

matplotlib inline の謎解明！ |「書けと言われたので書いています」から卒業 - YutaKaのPython教室

Jupyter Notebookでmatplotlibを使用する場合には、インポートする前に %matplotlib inline と記述しますよね？では… なぜinlineと入力しているのでしょうか？入力し忘れても動くことがあるのはなぜでしょうか？ %matplotlib notebookというコマンドもあるのをご存じでしょうか？この記事では、matplotlib inlineの謎について解説していきたいと思います！ Jupyte Notebookのmatplotlibの読み込み｜%matplotlib inline %matplotlib inlineを指定したときの挙動グラフがアウトプット行に出力される plt.show()を省略してもグラフが出力される plt.show()でアウトプット行に２つのグラフ表示 %matplotlib inlineの意味はバックエンドの指定バッ

delegate 2021/03/30

リンク

[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

delegate 2020/09/12

リンク

pandasのStyling機能で強化するJupyter実験レポート / PyConJP 2019

PyConJP 2019: https://pycon.jp/2019/ Speaker: [Twitter] @komo_fr (https://twitter.com/komo_fr) [GitHub] @komo-fr (https://github.com/komo-fr) V…

delegate 2019/09/17

リンク

リモートサーバの Jupyter Notebook を SSH Port Forwarding 経由で使う - CUBE SUGAR CONTAINER

一般的に Jupyter Notebook はローカルの環境にインストールして使うことが多い。ただ、ローカルの環境は計算資源が乏しい場合もある。そんなときは IaaS などリモートにあるサーバで Jupyter Notebook を使いたい場面が存在する。ただ、セキュリティのことを考えると Jupyter Notebook の Web UI をインターネットに晒したくはない。そこで、今回は SSH Port Forwarding を使って Web UI をインターネットに晒すことなく使う方法について書く。このやり方ならリモートサーバに SSH でログインしたユーザだけが Jupyter Notebook を使えるようになる。また、Web UI との通信も SSH 経由になるので HTTP over SSL/TLS (HTTPS) を使わなくても盗聴のリスクを下げられる。リモー

delegate 2018/10/14

リンク

PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]

Chainerでディープラーニングここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、

delegate 2018/04/16

リンク

Jupyter notebook (iPython Notebook)を使う時に気をつけるべき10個のこと - 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で検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索目次目次はじめに 1. 環境の独立性を保つために各プロジェクト毎にvirtualenvを使う 2. Python3を使う 3. requirements.txtを保存しておく 4. すべてのimport文とパスの設定は初めのセルに入れる 5. はじめはコードは汚くても良い 6. グローバル名前空間を汚さないために、セルの中の処理は関数とする 7. 長い計算時間の結果をキャッシュするためにJoblibを使う 8. セルの独立性をできるだけ保つ 9. 変数名は短くても良い 10. ユーティリティ関数にはアサーションを使ってテストを書く参考資料 MyE

delegate 2017/10/23

リンク

Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた | AI tech studio

こんにちは、AI Lab の馬場です。このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は

delegate 2017/07/31

リンク

Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法

ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts

delegate 2017/02/12

リンク

【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ

こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の

delegate 2016/12/28

リンク

複雑に絡んだ要因を論理の力で解きほぐす／PythonとJupyter でブール代数アプローチをやってみた

計算は、慣れない人のアタマには負担だが、規則通りに進めていけばいいという利点がある。たくさんの要素を扱ったり、複雑に込み入った推論を進めることもまた、人には負担の大きい作業だが、計算の形に変換することができれば、途中過程を規則的な繰り返し作業に置き換えることができる。たとえば機械に手伝ってもらえる。今回、紹介するのは、数値化／統計的処理が難しい事象や、質的研究について、計算＝演算の力を導入するとどんなことができるかという一例※である。 ※　続くかどうかわからないが Sociology on Pythonシリーズの第一弾でもある。ブール代数アプローチ(boolean algebra approach) ブール代数アプローチは、 Ragin(1989)によって、真理表とブール代数に依拠した比較分析の手法として、質的比較分析(Qualitative Comparative Analysi

delegate 2016/06/13

リンク

はてなブックマーク

タグ

関連タグで絞り込む (11)

Pythonとjupyterに関するdelegateのブックマーク (12)

お知らせ

今週のはてなブックマーク数ランキング（2025年7月第2週）

今週のはてなブックマーク数ランキング（2025年7月第1週）

月間はてなブックマーク数ランキング（2025年6月）

公式Twitter

キーボードショートカット一覧

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス