python 最強エディター決定 vscode なぜなら jupyter notebookが内蔵されたから！！ | (=^・^=) 猫にビットコイン
[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
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Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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「Nbexten
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
データサイエンスプロジェクトのディレクトリ構成どうするか問題
あるいは、論文 "Best Practices for Scientific Computing" および "Good Enough Practices in Scientific Computing" について。 TL;DR 標題の件について、未だに答えは見えていないのだけど、自分の現状と他の人の例を文字で残しておく。 こういう話で「あーその手があったかー！」と知ったときの興奮はすごいので、みなさんもっとオープンにいきましょう。 大切なのは、ソフトウェア開発と同じ要領でデータサイエンスのプロジェクトを捉えて、分析と言う名の“開発”を行うつもりでディレクトリを掘ること。 必要なものリスト ナウいデータサイエンス/機械学習プロジェクトの中には（経験上、ぱっと思い浮かぶだけでも）次のようなファイル群があって、僕たちはそれらを良い感じに管理したい。 ソースコード 役割がいろいろある： 前処理（こ
A gallery of interesting Jupyter Notebooks · jupyter/jupyter Wiki · GitHub
This page is a curated collection of Jupyter/IPython notebooks that are notable. Feel free to add new content here, but please try to only include links to notebooks that include interesting visual or technical content; this should not simply be a dump of a Google search on every ipynb file out there. Important contribution instructions: If you add new content, please ensure that for any notebook
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