IPython 2.0のリリース記念に使い方を紹介します。 IPythonて何だよクソが IPythonは、Pythonの対話型インタプリタを強力に(本当に強力に)拡張したものです。 といってもただの拡張に留まらず、大きく分けると以下の機能を持っています。 拡張された対話型シェル 分離型プロセス間通信モデル 並列コンピューティング機構 ですが、まずここはやはり、IPythonの強力な対話型シェルについて使い方を簡単に書いていきます。 では、まずはインストールしましょう。
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今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標(2015/1/11)にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Documentation¶ We welcome contributions to our documentation via GitHub pull requests, whether it’s fixing a typo or authoring an entirely new tutorial or guide. If you’re thinking about contributing documentation, please see How to Author Gensim Documentation. Core Tutorials: New Users Start Here!¶ If you’re new to gensim, we recommend going through all core tutorials in order. Understanding this
IPython notebook を利用すると Web アプリケーションとして動作しブラウザのみで IPython の対話環境を使うことができるようになります。 サーバーサイドで IPython を起動しておけば良いだけなので、いくつかのメリットがあります。 クライアントとなる計算機にブラウザ以外の特別なソフトウェアをインストールする必要がない (特に matplotlib で) 描画した図や表がインラインで表示される セッションを保存し、たとえばプレゼンテーションなどに利用することができる このあたりは以前に書いた IPython Notebook の使いどころの通りです。 IPython notebook では以下の画像のようにプロットした画像がすぐに表示されます。このため探索的にデータを分析していくような作業に向いています。 IPython notebook のサーバーを用意する あ
BeakerX is a collection of kernels and extensions to the Jupyter interactive computing environment. It provides JVM support, Spark cluster support, polyglot programming, interactive plots, tables, forms, publishing, and more. BeakerX supports: Groovy, Scala, Clojure, Kotlin, Java, and SQL, including many magics; Widgets for time-series plotting, tables, forms, and more (there are Python and JavaSc
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