How did we serve more than 20,000 IPython notebooks for Nature readers? The IPython/Jupyter notebook is a wonderful environment for computations, prose, plots, and interactive widgets that you can share with collaborators. People use the notebook all over the place across many varied languages. It gets used by data scientists, researchers, analysts, developers, and people in between. As I alluded
IPython, as many of you may already know, is a set of frontends to the Python language and ecosystem which provides powerful interactive shells, inline data visualization, support for GUI toolkits, as well as a beautiful browser-based notebook interface and a number of other nifty features. In particular, I've found that the notebook interface with its inline documentation and easy re-evaluation i
pythonのnotebookが起動したら、これだけでもう何でも出来る気になる・・・ エクセルの分析の代わりにと思って色々調べていたら、このサイトが見つかった。 http://daisukekobayashi.com/blog/python-least-square-method-exponential-approximation/ こちらを参考にさせて頂いて、まずは簡単に「matplotlib」でグラフでも表示してみる。 jupyterの画面の右上の「new」から「Python2」を選択する。 参考サイトからデータも拝借させて頂く jupyterのセルに、一つ一つ入力していく。 ※「Shift + Enter」で、選択中のセルが実行されるので便利。 %matplotlib inline import pandas import matplotlib.pyplot as plt df =
エクセルで売上げデータを広げてみて、 グラフにしたり 近似曲線を入れてみたり R-2乗値をみたり(決定係数、寄与率) などと、やる人は多いと思いますが 自分はエクセルが苦手で、何とかならないかと普段から思っている所に 最近、会社でpythonを触る事があって、pythonについて調べたりしていると pythonには、「pandas」とか「notebook」とか、素晴らしいものがあるという事を知った。 これでエクセルから離れる事が出来るかもしれないと思い、調べながら手順をまとめていく事にした。 まずは、分析の準備から Mac Book (El Capitan 10.11.2) Python (2.7.10) pipインストール easy_install pip zeromqインストール brew install zeromq 必要モジュールインストール pip install pandas
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
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
Jupyter Notebookは、Pythonのコードを含んだWebページ(ドキュメント)を作成できる機能です。 Pythonコードは単純なテキストではなくきちんとPythonコードとして実行されるため、実行可能なコードとその結果を併せて保存しておくことができます。その上Webページのリッチな装飾で解説を入れ、公開/共有できるという至れり尽くせりなツールなのです。 nbviewerはGithub/Gistに上げたJupyter Notebookを参照できるサイトで、こちらを見ればどんな感じで仕上がるのかを見ることができるます。 これを使わない手はない、ということでその使い方について解説します。 インストール Installing Jupyter Notebook なお、Numpyなどの計算系ライブラリとセットで扱う場合は、AnacondaかMinicondaを利用したほうがよいと思います
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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