くっそ使えるpython/jupyterで通知機能を使おう！ notify.run - Qiita概要 機械学習なり、重い処理を用意してそれを実行してすることはpythonを使っていると割と良くあります。こんなときに、通知が携帯に飛んでくれたらと思うことはあると思います。 それを簡単にやってくれるのがnotifyです。
%macro/%store を組み合わせてJupyterでのライブラリ読み込みを劇的に効率化する - フリーランチ食べたい
Jupyterで読み込むライブラリを毎回書いてませんか？ 機械学習やデータ解析をJupyterで行うときに読み込むライブラリって大体決まっていますよね。 毎回1、2つ目のセルにライブラリ読み込み処理をズラッと書いてないですか？ 人によってはスニペットアプリなどで管理している方もいるかもしれませんが、Jupyterの %macro と %store を使うことでもっと短く、シンプルに、効率的にライブラリの読み込みを行うことができるので紹介したいと思います。 Notebookの最初のセルはこんな風になっていませんか？ これは自分がいつも読み込むライブラリ群で、自分はAlfredのsnipetを使って呼び出せるようにしていました。 %load_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline from IPython.display import I
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です． はじめまして．今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です． 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 本記事の想定読者：普段Jupyter notebook・Jupyter Lab，Google Colaboratoryを使っている方，またこれから使おうと考えている方 本記事の概要：jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年，データの重要性が様々な
[作業効率化] Jupyterの拡張機能を全部調べてみた - Qiita
今までも、いくつか拡張機能は使っていたものの、大部分は使わずに過ごしていたため、食わず嫌いはいけないな・・と思いドキュメント読みながら使ってみてまとめます。 まえおき 拡張機能（nbextensions）自体や、過去の記事で触れたHinterlandやTable of Contents (2)などはそちらの記事（Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集）をご確認ください。 結構抄訳などしています。（浅く広く。詳細はドキュメントに任せるとして、こんな拡張機能あるのか、程度にご使用ください） nbextensionsを入れたときに最初から入っている拡張機能を対象とします。 全部といっても、nbextensionsの設定画面を表示するための拡張機能だったり、基本的にデフォルトで有効で、且つ変えることがほぼなさそうなものは割愛します。 環境は「Python 3.6.5 :: Anacond
![[作業効率化] Jupyterの拡張機能を全部調べてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7051e96f1fa538cee9c1c13ba575a4782ce132ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU0JUJEJTlDJUU2JUE1JUFEJUU1JThBJUI5JUU3JThFJTg3JUU1JThDJTk2JTVEJTIwSnVweXRlciVFMyU4MSVBRSVFNiU4QiVBMSVFNSVCQyVCNSVFNiVBOSU5RiVFOCU4MyVCRCVFMyU4MiU5MiVFNSU4NSVBOCVFOSU4MyVBOCVFOCVBQSVCRiVFMyU4MSVCOSVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRiVFMyU4MSU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NTI5OTM5NDhiNWRjMTg0YmVkOGIxMzY2ZTVkYjE5Nzk%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaW1vbnJpdGNoaWUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTAzNTFhOWFiMzVlNjQwNDIxNzY0MDEzZTMzZTZhNmZk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8ccfc5b5c5eac000afcf931f941d7e75)
東大松尾研、データサイエンティスト育成講座の演習を無料公開
東京大学大学院工学研究科の松尾研究室は3月19日、データ解析からモデルのアウトプットまで学べる講座「GCIデータサイエンティスト育成講座」（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附口座）で利用している演習コンテンツをWebで無償公開した。個人で学習する目的に限り、誰でも無料で利用できる。「無償公開によって、実社会で価値を生むことができるデータサイエンティストの育成拡大を目指す」としている。 Jupyter Notebook形式で作成された全15章の演習コンテンツ。データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学べるという。データサイエンスの主要言語Pythonの基礎から学べるほか、統計的数値計算や機械学習に関する技術、SQLやMongoDB、分散処理フレームワークのSparkなど、ビッグデータ解析に関する技術も学習できる。 個人で学習する目的のみで無償で利用で
オープンソースのWebIDE「JupyterLab」がベータ公開、Python/R/Scalaなどに対応。データ解析環境から統合開発環境へと進化
Notebookの機能にターミナル、ファイルブラウザなどを統合 そのJupyter Notebookのメジャーバージョンアップ版として開発されているJupyterLabは、Notebookの機能だけでなく、ターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能が統合され、それらをタブによって同時にいくつも開くことができるようになり、統合開発環境と呼ぶべきツールへと進化しました。 拡張機能によって機能をあとから追加することも可能（JupyterLabの基本機能であるNotebookやファイルブラウザ、ターミナルも拡張機能として実装されていると説明されています）。すでに、JSONやCSVの読み込み機能、JSONフォーマットで地図情報を記述するgeoJSONによる地図表示などが用意されています。 JupyterLabは今年後半に正式版となるバージョン1.0がリリース予定。また、現バー
PyCharmの scientific modeがスゴい！Jupyter Notebookいらないかもよ
PyCharmの scientific modeがスゴい！Jupyter Notebookいらないかもよ はじめに# Kaggleで、scriptを書く人と、Jupyter Notebookを書く人がいるのだけれども、どっちが生産性がいいのかなというのが、ふと自分のなかに疑問として湧き上がった。自分は、Jupyter Notebook派だ。しかし、別の方法も試してみるのも、気分転換になるかもとおもい、しばらくぶりにPyCharmを使おうとした。 すると、2017/11に出た最新版 2017.3 で Professional Editionに追加された機能、Scientifc modeがなんだかスゴそうだったので、今回紹介する。 Scientific Mode# まずは、公式サイトからの紹介を翻訳。 [https://www.youtube.com/embed/OHwh0c8UsW4?sta
JupyterNotebookにVimの力を加えると、光と闇が両方そなわり最強に見える - Qiita
前回まででMacにJupyter Notebookを入れ、そのExtensionも追加し、効率的に分析ができる環境を作りました。今回は色やフォントなどの見た目変更、そしてVimで編集をできるようにします。ちなみにタイトルの元ネタはこれです。 (前回までの記事) 僕がpyenv+anaconda3+jupyter notebookを選んだ理由と、その導入 Jupyter notebookのスニペット機能を使って機械学習案件の生産性をあげる 以下の順に沿って記していきます。 見た目の変更 Vimの導入 cssの調整 前提となる環境として、自宅で使っているMacBooK Airを用います。 2011 MacBook Air 3,1 1.4 GHz Intel Core 2 Duo 2 GB 1067 MHz DDR3 128 GB SSD High Sierra 10.13.2 またpyenv
CentOS7にJupyter NotebookをインストールしてローカルPCから接続 - 薮蛇なエンジニアの開発備忘録
はじめに 最近データ加工などのためにローカルPCでJupyter Notebookを使っています。 でも、時間のかかる処理が必要なこともあるため、そういうときはサーバ側で実行したいです。 そこで、CentOS7にJupyter Notebookをインストールして、ローカルPCから接続するまでの方法を調べてまとめました。 環境 CentOS 7.2 anaconda3-4.3.1 さくらのvpsに新規でCentOS7を立ち上げた状態からJupyter Notebookをインストールして、ローカルPCから接続する想定です。 セキュリティの設定 まずはOS再インストール後すぐに、さくらVPSのCentOS7のセキュリティ設定を見て対応していきました。 （参考サイト：チュートリアル：CentOS 7（さくらのVPS）サーバ作成直後に設定しておくべき初期セキュリティ設定 – さくらのVPSニュース）
初心者向けPython実行環境Jupyter Notebook入門 - paiza times
(English article is here) こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 Pythonは、CSVなどのデータ処理、Webサービスの開発、スクレイピング、ボット作成など幅広い目的で使われているプログラミング言語です。特に最近は、機械学習・AIのなどの開発に適したライブラリが充実していることもあって注目が高まっていますよね。 ただ、Pythonを単体でインストールしても、表やグラフを作ったり、データなどを整理したりする機能はありません。 そこで、Jupyter Notebookというツールがあります。 Jupyter Notebookを使うと、ブラウザ上で簡単にプログラムを実行できるうえ、表やグラフなども表示できます。 また、Markdownなどで文章も書けるため、プログラムと文章をわかりやすくまとめることができます。このまとめたノートは
野球データ分析を支えるPythonなノウハウ〜Jupyter notebookとpandas,SQLを添えて - Lean Baseball
※2017/12/19 20:45 この分析結果の詳細スライドを追加 Top写真（サムネイル）は雰囲気です,あまり気にしなくてOK.*1 Jupyter Advent Calendar 2017 19日目の記事です. ここでは,本年私がやった野球ネタの主に分析環境まわりについての話をサンプルや選定理由を絡めて紹介します. 本日開催されたBaseball Play Study 2017冬の発表資料「うわっ...アイツの年俸、高すぎ...？」を作った時のコードスニペットから作成しています. speakerdeck.com Python初学者〜中級者および,私と同じく野球が好きでたまらないンゴな方の参考になると嬉しいです. 上級者および強者の方には是非もっといい方法があったらコメント頂けると嬉しいです. 申し遅れましたこんにちは,私が「野球の人」ことshinyorke（シンヨーク）です. この記
あなたのパンダ（pandas）止まってませんか？ 〜 Bokeh と ipywidgets でインタラクティブ Jupyter のススメ - akiyoko blog
この投稿は 「Jupyter Advent Calendar 2017 - Qiita」 の 22日目の記事です。 こんにちは、パンダ好きの akiyoko です。 上野動物園の赤ちゃんパンダ、シャンシャン可愛いですよね〜。 Ueno Panda Live.jp というサイトで、開園日なら毎日（ただし開園時間のみ）パンダのライブ映像が見れる（オススメは３カメ！）のは皆さんもうご存知ですよね。しかしながら、たまに小一時間ほどパンタ達がじーーーっと動かないことがあるんですね。ただ寝てるだけという。こっちはあのモフモフが愛くるしく動く姿が見たいのに！！ 見たいだけなのにぃ！！！！ （親子水入らずで全く動かない様子。キャプチャ元：Ueno Panda Live.jp） ハァハァ。少々取り乱してしまいましたが、ところで、あなたのパンダ（pandas）も止まってしまっていませんか？ というのが今回のテ
jupyterのテーマカラーが超簡単にかっこよくなる『jupyterthemes』 - プロクラシスト
jupyterがどう便利なのかは、以前の記事に書きましたので、知らない方はどうぞ！ www.procrasist.com 一つ不満があるとしたら、背景色がクールじゃないことです。 別に背景色がクールだからといって進捗が無限に発生する！わけではないんですが、気持ちの問題です。 簡単にできないのかなぁと思って調べていたら、驚くほど簡単だったので、メモしておきます。 Jupyter theme 利用可能なテーマ テーマを変える テーマ見本 chesterish grade3 gruvboxd gruvboxl monokai oceans16 onedork solarizedd solarizedl まとめ Jupyter theme まず、テーマをpipでインストール pip install jupyterthemes コレで、背景色を変える準備が整いました。簡単！ 利用可能なテーマ jt
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