Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
Herokuの無料枠を使ってJupyterサーバを立てる方法 - MyEnigma
プロフェッショナルのための 実践Heroku入門 プラットフォーム・クラウドを活用したアプリケーション開発と運用 (書籍)posted with カエレバ相澤歩,arton,鳥井雪,織田敬子 KADOKAWA/アスキー・メディアワークス 2014-09-19 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Heroku上でJupyterサーバを立てる方法 Heroku Postgresの無料枠をノートブックのストレージにする このシステムの問題点 1. DBからノートブックを抽出したり、ディレクトリを移動させる方法がわからない。 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、Jupyter Notebookが 非常に便利という記事を書きました。 myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.c
クラウドワークス内でPandasとJupyterの布教活動をおこなった話 - クラウドワークス エンジニアブログ
どうも、Androidアプリの開発をやっています、エンジニアの岩木（@YusukeIwaki）です。 社内ではRubyistたちに囲まれながら、孤独にJavaを書いています（誇張ｗ） クラウドワークスでは、施策の事前調査や効果検証などのデータ測定を、エンジニアが率先しておこなう開発プロセスをとっています。 データ収集ではSQLを使う機会が多いのですが、「会員登録した人の、１週間単位での発注率の推移」のような複雑なデータを取ろうとした時に、わりとつらい思いをすることが多かったため、SQL運用のつらみを解決すべくPandasとJupyterの布教活動をおこなった！という話を共有します。 そもそも解決したかった"SQLのつらみ" 「データ収集をいろんなエンジニアがやる」というシーンにおいて クエリの結果の再利用性が低い 「よく使うベースクエリは関数化して、みんなで使い回す」ということができない。
prompt_toolkit がアツい - methaneのブログ
とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用
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
Jupyter Notebook（IPython）のインストールと始め方 - TASK NOTES
Jupyter のインストール方法と実行までの流れをまとめました。 Jupyter（IPython Notebook）とは 最近 Python を初めた方は、私もそうでしたが Jupyter と IPython Notebook の違いについて悩むことと思いますが結論から言うと同じです。元々が IPython Notebook という名前でしたが、最近では多言語の対応もしているため、Jupyter という名前に変更されています。 そもそも IPython とは強力なインタラクティブシェルであり、特に補完機能なんかはとても便利です。それをサーバーで立ち上げてブラウザ上で実行できるようにしたものが IPython Notebook になります。実行結果の画像をインラインで表示したり、履歴を保存しておくこともできますし、Markdownでテキストを表示することも可能です。簡単にトライアルアンドエ
Google Cloud Datalabを使ってBigQueryのデータを分析する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは？ 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。 Cloud Datalabとは？ Cloud Datalabの特徴 Cloud Datalabは、Google Cloud Platform上で起動するJupyter Notebook（旧IPython Notebook）のことです。 特徴としては、 ・BigQuery、Compute Engine、Cloud Storage上にあるデータの分析
Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） - Qiita
今までIPython Notebook上でRを動かそうとするとrpy2やらをごにょごにょやるとかいう方法がありましたが、いちいち%%を打ったりといろいろ不便でした。 が、先月末（2015/02/27）のIPython 3.0のリリースでIPython Notebookが大きく変わり、（まだ開発版ですが）Rとの連携もかなり楽になりました！というか今後はRだけでなく、Juliaや他の言語もカバーする方向に進むそうで、特定の言語に依存しない部分をJupyterという別プロジェクトでやっていくそうです。 代表的な言語のJupyterカーネルとしては以下のようなものが存在する模様。 Python (https://github.com/ipython/ipython) Julia (https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl) R (https://github.c
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