JupyterNotebook：Windows10に実装 | さぷりぺんたんの備忘録
はじめに JupyterNotebookは、セル単位でコードを実行できるので、開発にとても便利です。 Windowsだと、PowerShellとWSLの両方でインストールし、 併用すると便利です。 PC環境 Windows10 pro (Windows Insier Program) マウスコンピューター製G-Tune E5-144 CPU：インテル(R) Core(TM) i7-10875H プロセッサー ( 8コア / 16スレッド / 2.30GHz [ 最大5.10GHz ] / 16MBキャッシュ ) メモリ：32GB メモリ [ 16GB×2 ( PC4-21300 / DDR4-2666 ) / デュアルチャネル ] SSD (M.2)：512GB NVMe SSD ( SAMSUNG PM981a / M.2 PCIe Gen3 x4 接続 ) グラフィックス：NVIDIA
Windows10にJupyter Notebookをインストールする（RとPower ShellやC#なども併せて) - Qiita
(執筆 2021/5/9) WindowsへのJupytere Notebookのインストールは、Anacondaを使うのが簡単です。ですが、RやRStudioは、パッケージをダウンロードしてきてインストールする方がよさそうな気がしたので、以下、手順を記載します。最小限のインストールです。 Anacondaをインストール https://www.anaconda.com/ へ行き、上部 Products にマウスを合わせるとメニューが開くので、Individual Edtion Open Source Distribution を選択。 Download をクリックすると、ページのずっと下に飛ばされます。 環境に合わせて、Windows 64bit Graphic Installer を選択すると、ダウンロードが始まります。 ダウンロードしたファイルを開くと、Anacondaのインストール
GitHub - dotnet/interactive: .NET Interactive combines the power of .NET with many other languages to create notebooks, REPLs, and embedded coding experiences. Share code, explore data, write, and learn across your apps in ways you couldn't before.
Since .NET Interactive is capable of running as a kernel for notebooks, it enables a polyglot (multi-language) notebook experience. When using the .NET Interactive kernel, you can use different languages from one cell to the next, share variables between languages, and dynamically connect new languages and remote kernels within a notebook. There's no need to install different Jupyter kernels, use
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
Jupyter Notebook で C# や PowerShell を実行する - BEACHSIDE BLOG
.NET Interactive で C# が Jupyter Notebook 上で動くのは結構前からありましたが、PowerShell も使えるようになったらしいので試してみました。 （ちなみに普段 PowerShell は滅多に使いまてん...） 準備 conda update .NET Core 3.1 SDK のインストール dotnet-interactive のインストール Jupyter で C# / Power Shell を動かしてみる 参考 今回はローカル環境で Jupyter Notebook で動かすのを試しますが、普段 Python の環境なんて使わないとローカルでこの環境を作るのはめんどいかもですね。そんな時は MyBinder とか使ってオンライン上で Jupyter Notebook で実行するのが良いかもしれませんね。 準備 conda update ロ
Getting started with Local PowerShell Jupyter Notebook - darrenjrobinson - Bespoke Identity and Access Management Solutions
darrenjrobinson – Bespoke Identity and Access Management Solutions Enterprise Microsoft and SailPoint Identity & Access Management Architect Update 10 July 2020: See this post for how to run PowerShell Jupyter Notebook locally in a Docker Container or online using Binder. This post details how to run Local PowerShell Jupyter Notebook on Windows. You may also be interested in my Microsoft Reactor s
Jupyter Notebook ファイルのままdiffをとったり、マージしたり出来るツール nbdime - Qiita
Jupyter Notebook の問題点 Jupyter Notebook は、ソースコードとアウトプットが一つの ノートブックファイル.ipynb で管理・実行することができるので、非常に便利です。しかし、その代償として、.ipynb ファイルにはソースコード以外のメタデータやアウトプットデータが含まれる為に、ソースコード部分の差分が非常に分かりにくくなってしまいます。 jupytext等で、.pyファイルにエクスポートして diffを取ることも考えられますが、.pyファイルが増えてしまい、本来の .pyファイルと混じって、これはこれで管理しづらい。 結構困った問題です。 ノートブックdiffツール nbdime ノートブックのままdiffをとったりマージしたり出来ないかと思っていたところ、nbdime というツールでばっちりそれができるらしい。 Github リポジトリ https:
Jupyterで計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
サムネイルで出してる内容がそのままこのエントリーのテーマです. Pythonアドベントカレンダー2020の9日目です. JX通信社のシニアエンジニアで, 趣味で野球*1とヘルスケア*2なデータを分析してるマンの@shinyorkeと申します. ちょっとしたデータサイエンスでもガチのR&Dでも何でもいいのですが, プレゼンするためのスライド作るとか, デモのアプリを作るのって相当ダルくないっすか? いやまあ大事な仕事なので不可避かつちゃんとやろうぜっていうのは事実*3なのですが, 手を抜くところは手を抜くべきだなというのが持論としてありますし, 「怠惰・傲慢・短気」というプログラマーの三大美徳からするとプレゼンの準備は最も「怠惰」であるべきとまで僕は思っています. そんな中, 今年はStreamlitという, 「データを見せるアプリを雑に作ろうぜ」っていうライブラリがめっちゃ流行りました（っ
JupyterをRESTから操作する - Qiita
はじめに JupyterNotebookはブラウザで操作できるので、普通はRESTで操作できる必要はないです。 個人用の備忘録なのですが、こんなのが役に立つのは、Jupyterを使ったシステムを作っているか、 それらの保守等で、自動構築やテスト自動化などが必要な人たちですね。 なんて、マニアックなんだ。 前提 まず、Jupyter Notebook の バージョンは 5.7.2 となる。 色々試してみたが、どうにもパスワード認証がうまくいかなくて、token で動かすとうまくいった。 トークンを取ってくる token とは、Security in the Jupyter notebook serverのページに登場する token= の後に続く文字列の事です。 [I 11:59:16.597 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
Version 1.93 is now available! Read about the new features and fixes from August. 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
ゼロからはじめるPython(22) PythonでGmailのメールを確認しよう
業務でGmailを活用している場面は多いことだろう。今回は、Pythonを利用してGmailのメールを確認する方法を紹介する。Googleは開発社向けに、さまざまなAPIを公開しており、Gmailを操作するAPIもその一つだ。GmailをPythonで処理できれば便利な場面も多い。今回は、Gmail APIを使うための設定を行い、簡単な新着メールの要約を表示するところまでを紹介しよう。 PythonでGmailを扱う三つの方法 さて、最初に、PythonでGmailの受信を行う手順を確認しておこう。PythonでGmailを表示する方法には、三種類の方法がある。一つは、Googleが公開しているAPIを経由してメールを操作する方法、二つ目は、電子メールの汎用的なプロトコルIMAPを使う方法、そして、三つ目は、同じく汎用的なプロトコルであるPOP3を使う方法だ。 実は、三つ目のPOP3を使う
[k8s]JupyterHubを使ったマルチユーザー環境をHelmを使って簡単にデプロイする | DevelopersIO
コンニチハ、千葉です。 マルチユーザーで利用するための、Jupyter環境を検証しています。今回は、Kubernetes上にJupyterHub環境をデプロイしてみます。 JupyterHubとは、認証機能、Jupyter環境をユーザーごとに立ち上げしプロキシしてくれるような素敵な機能です。 参考：https://zero-to-jupyterhub.readthedocs.io/en/latest/architecture.html JupyterHubは、Kubernetes上に簡単にデプロイできる仕組みが用意されています。ハードルは全然高くないです。 デプロイ方法としては、Kubernetesでのパッケージ管理Helm(yum的存在)を使ってJupyterHubチャート(チャートはrpm的存在)をデプロイします。 やってみた Jupyter Hubのセットアップ Helmの設定 He
![[k8s]JupyterHubを使ったマルチユーザー環境をHelmを使って簡単にデプロイする | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/846134b75d31fe1195ccc7a602d8838193dfb2de/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F04%2Fjupyter-sq-text.jpg)
衝撃のDatalore〜圧倒的な使いやすさを誇るクラウド上のJupyter Notebook - より良いエンジニアを目指して
Dataloreの魅力 blog.jetbrains.com 要はクラウド上で動かせるJupyter Notebookといったところです。 ホーム画面 この手のサービスでは、Google ColaborateryやAzure Notebooksがあります。 それらのサービスがありながらも圧倒的な存在感のあるサービスです。 とにかく、使いやすいです。 JetBrainsはチェコの企業だけあって、どうしても日本では馴染みが薄いと思いますので、この記事を見て、興味を持っていただければ幸いです。 インテリセンス 使いやすさの最大の理由として、JetBrainsならではのインテリセンスが提供される点にあります。 Jupyter Notebookにおいて気になっていた点としては、インテリセンスがない点です。 前に書いたソースをコピペ 真面目に英語のAPI仕様書を見る ということがあります。そうした手間
ExcelにPythonが搭載？その後 - xlwings を使おう - Qiita
マイクロソフトが Excel に Python を搭載することを検討しているというニュースが流れたのは１年前のことで、結構話題になりました。昨年の Python Advent Calendar 2017 では、ExcelにPythonが搭載されることを期待して「ExcelにPythonが搭載？」という記事を書きましたが、今回は、その続編を書きます。 そのニュースというのは、マイクロソフトが Excel に Python を搭載するかどうかを検討するためアンケートを実施したということなのですが、詳しく知りたい方は、Publickeyの「ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中」という記事がわかりやすいので、そちらをみてください。 その後どうなったかというと、マイクロソフトが運営しているコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」に投稿されて
20歳の18新卒がPerlエンジニアとして働くまで
美容院・美容室・ヘアサロン・ネイルサロン・マツエクサロンのスタッフ予約サービス。豊富なヘアカタログ・デザイン・口コミからあなたにぴったりのサロンスタッフ・メニューを探せます。「なりたい自分」を叶えるならminimo（ミニモ）で予約。 私は2018年4月にミクシィに新卒エンジニアとして入社し，minimoのサーバサイドエンジニアとして働いています．主にminimoのWeb版サービスの開発を担当しています． この記事で書くことミクシィの新卒研修についてPerlを書くようになるまでどのような教えを乞うてきたかどのような環境で仕事をしているかこの記事では書かないことPerlという言語の良し悪しPerlの文法に関する細かいこと※ なお，記事中に研修や配属の内容がありますが，それらはその年の新入社員の人数やレベル感，エンジニア組織の体制を鑑みて最適な方法やスケジュールを毎年検討しているため，必ずしも今
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プログラミング言語のコードを逐次実行できるノートブック環境「JupyterLab」がスタンドアロンアプリに／Windows、Mac、Linux（Debian/Fedora）で利用可能
nbdime – diffing and merging of Jupyter Notebooks — nbdime 4.0.2 documentation
Microsoft、「Visual Studio Code」の新しい拡張機能「Jupyter」を発表／「Python」言語拡張と切り離して、それ以外のプログラミング言語でも利用可能に
Setup Jupiter to work with IST IdP SAML servers · Issue #45 · ualbertalib/jupiter
Jupyter + redash + Docker + git で作るデータ分析の知見をチーム内で共有しやすい環境
