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。
JupyterNotebook上に画像を表示する２つの方法
こんにちは、のっくんです。 今日はJupyterNotebook上で画像を表示する方法をご紹介します。 JupyterNotebook上で画像を表示する方法は2通りあります。 １枚だけ表示したい場合と、複数枚表示したい場合の２パターンをそれぞれ紹介します。 この記事を書くにあたって、Kaggleのハンドジャスチャーの画像を数枚だけピックアップして使わせていただきます。 https://www.kaggle.com/gti-upm/leapgestrecog/version/1 [toc] １枚だけ表示する(IPython.display) １枚だけ表示したい場合には、2行で書けます。 IPython.displayから`Image`というメソッドをインポートして使用します。 from IPython.display import Image Image("./path/hoge.png")
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]'
Jupyter Lab の作業フォルダを変更 : Python勉強ノート
Jupyter Lab を起動した時の作業フォルダは、デフォルト設定では「%USERPROFILE%」（C:\USER\(アカウント名)）になっているようです。 まずは、そのことを確認してみます。 ① Anaconda Navigator から Jupyter Lab を起動 ② 下図のように、「C:\USER\(アカウント名)」にあるファイルが表示されました。 ただ、このフォルダにはPython以外のファイルもあり、ここで作業するのはとても不便そうです。 これを、別途用意したPython用作業フォルダに変更するには、以下のようにすれば良いみたいです： ① 「jupyter_notebook_config.py」の作成 まず、スタートメニューから Anaconda Prompt を起動します： 次に、以下のように打ち込みます： jupyter lab --generate-config す
28 Jupyter Notebook Tips, Tricks, and Shortcuts - Dataquest
Jupyter Notebook is a powerful tool that allows you to create and share documents containing live code, equations, visualizations, and narrative text. It's an essential tool for data scientists, researchers, and anyone who wants to work with data interactively. In this post, we've collected some of the best Jupyter Notebook tips, tricks, and shortcuts to help you become a Jupyter power user in no
Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集 - Qiita
今まで仕事で使ってきた、メジャーなものからマイナーなものまで含めたJupyter NotebooksのTIPS集です。 入力補完 とりあえずこれが無いと生きていけません。 Nbextensions（Jupyterの拡張機能）自体が未設定であれば、一旦そちらをインストールして、その後にHinterlandという機能にチェックを入れると有効化されます。 AnacondaのJupyter notebookでnbextensionsを使う ※Nbextensionsインストール後、Jupyterのファイルリスト的な画面で、タブで「Nbextensions」という選択肢が追加されます。 Azure Notebooksなどだと、最初からインストール不要で選択できるようになっています。 Google Colaboratoryなどでは、そういった設定ができるのかまだよくわかっていません。（ご存じの方コメン
Jupyter Notebookでコードの自動補完をする
Jupyter Notebook はPythonの開発環境として良く利用されますが、デフォルトではコード補完が有効になっていません。 そのためパッケージのimport時には少し困ってしまいます。今回はJupyter Notebookでコード補完をする小ネタを紹介します。 コードを自動補完したい！IDEを使う上で、コーディングをサクサク進めるためにコード補完は重要な機能です。 IDEや人によって オートコンプリート と言ったり、 自動補完 と言ったり、 インテリセンス と言ったり表現は様々ですが機能としては一緒です。 Jupyter Notebook でコーディングするときに自動補完が有効になる方法を調査したので、備忘録として残しておきます。 方法その１: IPCompleter.greedy を使うまず一番簡単な方法を紹介します。 任意のNotebookファイルを開き、以下のマジックコマン
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-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
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
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https://github.com/Azure/cognitive-search-vector-pr/tree/main/demo-python/code
openai-cookbook/examples/Customizing_embeddings.ipynb at main · openai/openai-cookbook
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Deepnote: Analytics and data science notebook for teams.
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GitHub - CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers: aka "Bayesian Methods for Hackers": An introduction to Bayesian methods + probabilistic programming with a computation/understanding-first, mathematics-second point of v
ReviewNB - Jupyter Notebook Code Reviews & Collaboration
MacでJupyter Notebook(Anaconda)を利用する手順 - Qiita
gensim/docs/notebooks/Poincare Tutorial.ipynb at 920c029ca97f961c8df264672c34936607876694 · piskvorky/gensim