jupyter notebook使用時に「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」というエラーが出た時の対処 - Qiita
jupyter notebook使用時に「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」というエラーが出た時の対処PythonnumpymatplotlibpandasJupyterNotebook エラーが出た状況 環境 macOS Big Sur 11.2 Python 3.7.3 numpy-1.16.2 pandas-0.24.2 matplotlib-3.0.3 Pillow-5.4.1 ソースコード Kaggleのコンペの問題に取り組む為にjupyter notebookを起動し、必要なライブラリのインポートのために以下のコードを実行しました。
リモートサーバでjupyter notebookを起動させローカル環境で使う - Qiita
#やりたいこと 高性能GPU搭載サーバに自分のmacでリモート接続(今回はローカルLAN環境) リモート上でJupyter Notebookを起動しプログラムの実装・実行 #環境 Python 3.5.2 macOS Sierra 10.12.6 #実装 まずJupyter Notebookをインストール pip install jupyter ipythonを起動してJupyterログイン時のパスワードを設定 $ ipython In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: [パスワードを入力] Verify password: [パスワードを再度入力] Out[2]: 'sha1: [ハッシュ化されたパスワード]'
anyenv, pyenv, anaconda, jupyter notebook でゼロから作るディープラーニング - Qiita
anyenv, pyenv, anaconda, jupyter notebook でゼロから作るディープラーニングPythonpyenvanyenvJupyterAnaconda 目的 anyenv, pyenv, anacondaをインストールして、ゼロから作るディープラーニングの開発環境を構築する。 環境 MacBook Pro macOS Sierra ターミナル.app anyenvのインストール 複数言語を開発するならanyenvは必須です。 本書で開発を進めるだけなら確かに必要ないですが、 rubyとかjavaとかgoとかに唐突に触りたくなった時にこれ一本で簡単に導入設定できるのは超便利です。 「いや俺はPython一筋だぜ」という人もとりあえず入れてみるのをお勧めします。 GitHub - riywo/anyenv: all in one for **env git clo
ipywidgetsとBokeh使ってインタラクティブな可視化をする - Qiita
なぜ対話型なのか 何らかのパラメータが入ったグラフを出力したい場合、パラメータを変化させる度に確認する方法としては下記のような方法が考えられます。 出力関数の引数を都度入力してグラフを出力 変化させたいパラメータの全てのグラフを出力 対話型でパラメータを設定してグラフを出力 1の方法は入力が少し面倒です。IPythonのコンソール上ならまだしも、Jupyter notebookで関数を実行して、実行した関数の引数を書き換えて・・・はい、面倒ですね。 2の方法はどうでしょうか。2〜3個のグラフを一度に出力して比較するのは十分実用的と言えそうです。 しかし、みたいパラメータが100個あるような状況では人間の目で確認するのが大変そうです。 ということで、3の方法を実装してみます。 ipywidgetsのインストール Jupyter notebookで対話型のUIを実装するにはipywidgets
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介します - Qiita
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介しますPythonSparkpandasVisualizationJupyter はじめに こんにちわ！石田です。皆様、「PixieDust1 」ってPythonライブラリー、ご存知ですか？昨年出て超便利なのに、なぜか日本ではぜんぜん知られてませんッ2。日本語の記事はQiitaの「これ」くらい。。 Plotlyやipywidgetでシコシコ書くよりぜんぜん楽だし守備範囲も広いので、「このまま埋もれさせるのはモッタイナイ！」と思ってご紹介の記事を書きました。一番ウケそうな「インタラクティブなチャート・ウィジェット」については別記事「Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた」にHow-To含め書き
各種Jupyter Notebook Extensionの作り方 - Qiita
はじめに この記事はjupyter notebook Advent Calender 2016 19日目の記事です。 Jupyter Notebook Extensionとは その名の通り、Jupyter Notebookの拡張です。Jupyter Notebookの拡張というと、nbextensionsという様々な拡張を含んだパッケージが有名かと思います。これをインストールすると色々な便利機能が使えるようになりますが、それでもまだもの足りなかったり、こういう機能が欲しい！というのが出てくることがあります。そこで、本記事では独自の拡張を作成する方法について述べます。 Extensionsの種類 Jupyter Notebookには、3種類のExtensionsがあります。 front end extension server extension bundle extension (あ、あと
jupyter (ipython notebook) のipynbファイルをバージョン管理しやすくする - Qiita
動機：ipynbファイルは差分が絶望的に見にくい コードだけの差分が見たいのに、 以下で無数に差分がでるのが辛い。。。 出力結果 out[1]: hogehoge 実行順番 (In[17]などの 17の部分) セルの区切り具合 方法1（人力：非推奨）: 毎回出力結果をクリアしてからコミットする kernel再起動の時にclear output を選択する。 何もしないよりは見やすくなるが以下の欠点がる。 上記の3に対しては無意味 めんどい 忘れてそのままコミットした時に死ぬ 方法2（こっちが本題）: 自動でpyファイルを生成し、それをバージョン管理する ipynbをセーブした時に自動でpyファイルも更新される！ 基本的に不要な、出力結果や実行順番を消すこともできる！ やり方はここを参考にした。 http://jupyter-notebook.readthedocs.org/en/lates
Anacondaインストール後のJupyterの設定: ブラウザとパスワードの設定・nbextensionsとその他拡張機能の追加・設定 - Qiita
~ ❯❯❯ which anaconda /Users/User/anaconda/bin/anaconda ~ ❯❯❯ anaconda --version anaconda Command line client (version 1.6.0) ~ ❯❯❯ which jupyter /Users/User/anaconda/bin/jupyter ~ ❯❯❯ jupyter --version 4.2.1 ~ ❯❯❯ jupyter notebook [W 17:31:38.060 NotebookApp] server_extensions is deprecated, use nbserver_extensions [I 17:31:38.898 NotebookApp] [nb_conda_kernels] enabled, 3 kernels found [I 17:31:3
JupyterまたはiPython Notebookでデバッグをする方法 - Qiita
某勉強会で少し話題になっていたので、調べてみました。 準備 デバッグしたい行の直前に、以下を追加します。 IPython.core.debuggerのTraceを使っても良いですが、現在ではDEPRECATED(廃止)扱いになっています。 参考: IPython issue #9940 実行 JupyterやiPython Notebookで普通に実行すると、前項で追加した行の直後で実行が中断されます。 ipdb>の後に現れるテキストフィールドに、コマンドを入力します。hでヘルプが表示されます。qで終了します。 ipdbコマンド一覧 参考: Python Ipdb Cheatsheet 移動系 コマンド 説明
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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MacでJupyter Notebook(Anaconda)を利用する手順 - Qiita
Jupyterのショートカットキー一覧を調べてみた - Qiita