お前らのJupyterはダサい - Qiitaはじめに ネタタイトルすみません笑 軽い記事です。 デフォルトのJupyter Notebookってちょっとダサいですよね。 ローカルのJupyter Notebookを簡単にカッコよくする方法を紹介します。 jupyterthemesをインストールする ターミナルを開き、以下のコマンドでjupyterthemesをインストール
Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視化までの手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 探索的データ解析の流れを確認 まず対話型環境に
JupyterLab is Ready for Users
We are proud to announce the beta release series of JupyterLab, the next-generation web-based interface for Project Jupyter. tl;dr: JupyterLab is ready for daily use (installation, documentation, try it with Binder) JupyterLab is an interactive development environment for working with notebooks, code, and data.The Evolution of the Jupyter NotebookProject Jupyter exists to develop open-source softw
「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
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Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
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