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で計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
サムネイルで出してる内容がそのままこのエントリーのテーマです. Pythonアドベントカレンダー2020の9日目です. JX通信社のシニアエンジニアで, 趣味で野球*1とヘルスケア*2なデータを分析してるマンの@shinyorkeと申します. ちょっとしたデータサイエンスでもガチのR&Dでも何でもいいのですが, プレゼンするためのスライド作るとか, デモのアプリを作るのって相当ダルくないっすか? いやまあ大事な仕事なので不可避かつちゃんとやろうぜっていうのは事実*3なのですが, 手を抜くところは手を抜くべきだなというのが持論としてありますし, 「怠惰・傲慢・短気」というプログラマーの三大美徳からするとプレゼンの準備は最も「怠惰」であるべきとまで僕は思っています. そんな中, 今年はStreamlitという, 「データを見せるアプリを雑に作ろうぜ」っていうライブラリがめっちゃ流行りました（っ
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回となる前回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。今回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明します。なお、本稿では、Pythonのバージョンは3.x系であるとします。 Jupyter Notebook
「PythonユーザーのためのJupyter実践入門」はPythonとデータサイエンスをする人の入り口だ - Lean Baseball
待望のJupyter本, 改訂版来ました！ Pythonでデータサイエンスとエンジニアリングするマンとしてかなり待望していた「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」がついに来ました.*1 改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門 作者:池内 孝啓,片柳 薫子,@driller発売日: 2020/08/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ひと足先に読ませていただいたので, 「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」はPythonでデータサイエンスする人にとっての入り口でおすすめの本である Pythonでデータサイエンスをやるなら, 「Pythonと慣れ親しむ」「機械学習に慣れる」「実践する」の目的に合わせて学習・実践したり本を読んだほうがいいよ という話をこのエントリーではまとめていこうと思います. なおこのエントリーは
エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジのお供に「Pythonではじめる数理最適化」は良い教科書になるかもしれない - Lean Baseball
良い本良い魚良いお酒でした 秋も深まり, 緊急事態宣言が解除された今日このごろ, お酒を片手に読書がだいぶ捗るようになりました📖 酒と魚の話はさておき*1, 長いこと友人かつRetty時代の元同僚である岩永さん（とその仲間たち）*2が, 「Pythonではじめる数理最適化」なる書籍を出しました*3. Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon エンジニアな自分が読んだ感想として, 数理最適化でモデリングをする人だけでなく, エンジニアからデータサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も必読なのでは? と思ったので, メモ代わりに感想（とちょっとしたコンテンツ）を残したいと思います. TL;DR 現実の課題・問題（主に仕事）をデータサイエンティストとして解きたい方の参考書
こんにちは、ふた月です。 ナビタイムジャパンで主にサーバーサイドのシステム開発や公共交通データの運用改善を担当しています。 今回は公共交通データの運用改善を進める中で、学習や調査向けのデータ可視化に Jupyter を使用した事例を紹介します。 Jupyter とはJupyter はインタラクティブにプログラミングやデータ分析を行うための Web アプリケーションです。Python で利用されることが多いですが、数十のプログラミング言語に対応しています。JupyterLab や Visual Studio Code を利用してローカル環境で利用する他、 GCP、 Azure といったクラウド環境上でも動作環境が提供されています。機械学習でよく用いられている Google Colaboratory にも Jupyter が利用されています。 向き合いたい課題当社では経路探索や案内情報の提供の
Jupyter事始め - Qiita
はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動
AI Lab で主に NLP を担当している張です。 突然ですが、まだ Jupyter Notebook で消耗していませんか？ 2011 年に IPython Notebook (現 Jupyter Notebook) の登場1によって研究やデータサイエンスの環境は一変しました。 それまではソースコードの実行やグラフの出力、メモやノートなどをすべて別々に取っておく必要があったものが、このツールによって一箇所にまとめて表示できるようになり、管理や閲覧が一元化され圧倒的に便利になりました。IPython Notebook の登場は研究者やデータ分析する人に革命的な効率改善をもたらしたのです。まさに働き方改革です。 2019 年現在、初登場から約 8 年もの年月が過ぎました。この 8 年の間に Python のバージョンは 3.2 から 3.7 にあがり、GPU は GTX 500 番台から
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築 Kubeflow開発チームは、Kubeflow 1.0の正式リリースを発表しました。 Today, Kubeflow 1.0 has been released. Check out this deep-dive to learn the core set of applications included in the open-source release, and the advantages of using it on Anthos for the enterprise → https://t.co/XV0HPvsWX9 pic.twitter.com/O2s5tpzFLz — Google Cloud Platform
Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
Python in Excel Done Right Latest xlwings release: v0.31.7 xlwings is a modern and privacy-first spreadsheet programming package with a beautiful API. Privacy-first: Python can be installed locally or on on your self-hosted server for easy deployment. Cross-platform: Supports Excel on Windows, macOS, and on the Web. xlwings Reader and xlwings Server run everywhere where Python runs, including Linu
翻訳について これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。 この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。 PDF 版と Jupyter Notebook 版について この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。 謝辞 英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。 誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
GoogleColabとVSCodeを用いたデータ分析環境運用Tipsについてお話ししました。 後半では、kaggleのコンペティションに参加する際のTipsなども記載しています。 補足ブログ：https://www.takapy.work/entry/2021/08/17/185047 LTイベント：第３回分析コンペLT会 、オンライン開催 https://kaggle-friends.connpass.com/event/220927/
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
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
データ分析者たちのコードレビュー #とは - 散らかったJupyter notebookを片付けるかどうするか問題を考える - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニアエンジニアの@shinyorkeです. 最近はチームの朝会でよく着ているTシャツにツッコミを受けてます.*1 JX通信社では, いい感じにデータを整備・運用しているデータ基盤を駆使して, BI（Business Intelligence）文脈でのデータ分析・可視化. ダッシュボード作ったり. 機械学習的なアプローチを使ったR&Dと機能開発（分類タスクなど） といった業務・タスクを社員・インターン問わず行っています. データ分析でSQLを書いたり, 「新しいアルゴリズム試すやで！」的なノリでPythonのコードをゴリゴリ書く・動かして結果を見て振り返ってまた臨む...って楽しいですよね. チームの皆さんも, もちろん私もモチベーション高くやってるわけですが！？ あれ, notebookどこ行ったんや...🤔 よくありますよねー（震え） 自分もチームメイトも, 前のめりになっ
By Michelle Ufford, M Pacer, Matthew Seal, and Kyle Kelley Notebooks have rapidly grown in popularity among data scientists to become the de facto standard for quick prototyping and exploratory analysis. At Netflix, we’re pushing the boundaries even further, reimagining what a notebook can be, who can use it, and what they can do with it. And we’re making big investments to help make this vision a
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?! - Qiita
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?!PythonVSCodeJupyterNotebookipynb みなさん、よいPython生活送れていますでしょうか? いきなりですが、普段Pythonのコードを扱う際、どのように扱っていますか? 普通に.pyのファイルを作成して動かしたり、もしくはJupyter NotebookやJupyter Labなどを使ってコードブロックにコードを書いてブロックごとに実行していく、という人も多いと思います。自分は大学の授業で配布されているPythonコードの資料がJupyterで扱える.ipynb形式のファイルなので、今まではJupyter Notebookを使ってコードを閲覧・実行等行っていました。 しかし、みなさん、Jupyter Notebookを立ち上げてブラウザ
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
概要 evcxrはRustのパーサーとコンパイラを外部から呼び出すことでREPLを実現している。セミブラックボックス的なアプローチにも関わらずなかなかの完成度で、今後が期待できる。 evcxr evcxrは最近公開されたRustのREPL (GitHub, redditのpos)である。また、Jupyterのカーネルもあるため、Jupyter Notebook上でRustを書くこともできる。 Evaluation Context for Rust とのことで、 ev + cx + r と思えば覚えられる。 インストール方法 コマンドラインは以下で入る。 cargo install evcxr_repl Jupyter版については公式サイトを参照するとよい。 基本的な動作を試してみる。 $ evcxr Welcome to evcxr. For help, type :help >> :he
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
時系列データ分析の可視化 僕が普段扱っているデータ（エネルギーデータ）の可視化をPythonを使って行うためのメモです。 Githubにまとめもあげています。 エネルギーデータの分析にPythonを使うときの参考になればと思っています。私も勉強中なのでこんなのがあればというものがあれば教えてください。m(_ _;)m ※あくまで、普段使っているエネルギーデータに対応したものなので、適宜変更していただければと思います。また、使用データはGithubに置いています。 概要 エネルギーデータを使用(1h間隔のデータ) 使用言語はPython 可視化は、pandasのplot, matplotlib, seabornなど githubではJupyterNotebookで実現 Pandas,Seabornの両方で行っているものもあります Bokehも使ってインタラクティブなチャートも使いたい 使用デ
「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
![「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dd83bde82246005469ada833231ae457bdf5b3e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fs%2Fshinyorke%2F20171001%2F20171001170611.png)
TreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。 - Qiita
サインアップ こちらのページからサインアップを行います。現在のところ、14日間のトライアル期間があるため、その間はPrestoを利用することが可能です。 Pandasは、公式から引用すると、下記みたいな感じのツールです。 pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pythonのインストール Ubuntu14.04ではPython3.4が入っているが、python3がエイリアスになっていたりして、面倒なので、pyenvで環境構築を行います。 参考: http://qiita.com/akito1986/item
連載目次 本稿ではGoogle Colaboratory（以下、Colab）に搭載されている機能の中で、あまり知られていないと思われるものを厳選して、スクリーンキャプチャ中心で紹介する。以前に「Google ColabユーザーのためのTipsトップ10」という記事を公開しているが、本稿はその第2弾という位置付けになる。 ※本稿を執筆するに当たって、公式YouTube動画「Google Colab features you may have missed（見逃しがちなGoogle Colabの機能）」と公式Twitterアカウント「@GoogleColab」の内容を参考にした。 1. インタラクティブ・テーブル（Interactive Table）による表データ探索 Pythonデータ分析ライブラリー「pandas」のデータフレーム（DataFrame）を使って表データを扱う場合、Colab
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。久保田氏はデバッガの必要性と、jupyter notebookでのdebug方法について発表しました。 debug力があれば軽減されるノートブック入門のあるある 久保田史洋氏（以下、久保田）：今日は5分のLT（ライトニングトーク）なので、5分で終われるかがちょっと不安ですが、急ぎ足で「jupyter notebookでのdebug入門」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 自己紹介も短めです。「Twitter」「Kaggle」を「fkubota」という名前でやっています。バンドルカードの株式会社カンムで、機械学習エンジニアをやっているKaggle Expertです。 コンテンツは、主にビギナーに向けて話します。2本立てで、「debugについて」「jup
GitLocalize - Continuous Localization for GitHub Projects
Here's what makes GitLocalize a great fit for GitHub-based localization projects: Your repository is the single source of truth. GitLocalize tracks changes in both the source and translated documents and pulls them into the project. Translations added on GitLocalize are sent to the repository via a pull request. Have existing translations that need to be imported? No problem! Those will be synced
リモートサーバの Jupyter Notebook を SSH Port Forwarding 経由で使う - CUBE SUGAR CONTAINER
一般的に Jupyter Notebook はローカルの環境にインストールして使うことが多い。 ただ、ローカルの環境は計算資源が乏しい場合もある。 そんなときは IaaS などリモートにあるサーバで Jupyter Notebook を使いたい場面が存在する。 ただ、セキュリティのことを考えると Jupyter Notebook の Web UI をインターネットに晒したくはない。 そこで、今回は SSH Port Forwarding を使って Web UI をインターネットに晒すことなく使う方法について書く。 このやり方ならリモートサーバに SSH でログインしたユーザだけが Jupyter Notebook を使えるようになる。 また、Web UI との通信も SSH 経由になるので HTTP over SSL/TLS (HTTPS) を使わなくても盗聴のリスクを下げられる。 リモー
iPython Notebookの--pylab inlineは使うのをやめようという話 - Wolfeyes Bioinformatics beta
TL;DR ipython notebook --pylab inlineのかわりにipython notebook --matplotlib inlineを使おう．もしくはipythonの始めに%matplotlib inlineを実行しておく． iPython Notebookについて 周知の事実だとは思うが，iPythonは超便利なPythonのインタラクティブシェルだ．その一部としてiPython Notebookというのがあり，ブラウザでコードを実行できたり，実行結果をノートとして保存したり，matplotlibなどで描写したグラフをノートの中にそのまま表示したりできる．RでいうところのRstudio+knitrのような，解析レポートを作るときには重宝するツールとなっている． (http://nbviewer.ipython.org/gist/twiecki/3962843より)
インストールされているライブラリ 今後、他のライブラリのインストールやバージョンアップなどをしていくつもりですが、現状以下のライブラリがインストールされています。 tensorflow 0.12.0chainer 1.19.0scikit-learn 0.18.1gensim 0.13.4word2vec 0.9.1numpy 1.11.3pandas 0.19.2jupyter 4.2.1matplotlib 1.5.3mecab latestjuman++ 7.01 もちろん、上記の依存ライブラリやmecab・juman++用のPythonバインディングもインストールされています。 ちなみにOSはUbuntu 16.04です。 使い方 Pullとコンテナにログイン やり方は以下のコマンドのとおりです。jupyter notebookのパスワードもsudoのパスワードも”ml”になってい
![[機械学習]各種Pythonライブラリ入りの実験用Dockerイメージを作った - zuqqhi2 Tech Memo](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a555efc08e2297c4691697aa97868815f023c63/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fzuqqhi2.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F01%2F20170106_docker_memo4.png)
IPythonデータサイエンスクックブック
本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 IPythonによる対話的コンピューティング入門 はじめに レシピ 1.1 IPython notebook入門 レシピ 1.2はじめてのIPython探索データ分析 レシピ 1.3高速配列計算のためのNumPy多次元配列 レシピ
Jupyter (旧 IPython notebook）の本来あるべき姿を垣間見る - Λlisue's blog
どうも、ご無沙汰しております Pythonista + Vimmer、略して Pythonimmer な有末です。 この記事は Python その2 Advent Calendar 2015 22 日目の記事となります。 Jupyter とは さて、皆様は Jupyter（旧 IPython notebook） というプロジェクトをご存知でしょうか？ 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） や Railsエンジニアに役立つJupyter NotebookとiRuby に代表されるように、現在各界から注目されているプロジェクトとなっております。 簡単に言うと Web ブラウザ上にて Markdown および任意の言語の記述・実行・表示を行うサービス となります。 科学者が使う実験ノートにインスパイアされたプロジェクトであることから
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
この記事は Python Advent Calendar 2016 24日目の記事です。今回はPythonのデバッグのTipsをいくつか紹介します。 print()でデバッグ print()関数を使って確認したい値をstdoutに出力することでデバッグします。これで解決できるのであれば、それに越したことはありません。 FizzBuzzをデバッグします。今回は1から20までの数値を使ってFizzBuzzを出力したいとします。以下のコードには明らかなバグがあります。わかりますか? example_fizzbuzz_buggy.py:: for ii in range(1, 21): if ii % 3 == 0: print('Fizz') elif ii % 5 == 0: print('Buzz') elif ii % 15 == 0: print('FizzBuzz') else: pr
MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
この記事について Pythonを使って、CSVなどのデータを分析・可視化する方法を紹介します。 今回は、インタラクティブにデータの分析ができるJupyter Notebookというツールの使用方法をインストール段階から解説していきます。 目次 この記事について 目次 Jupyter Notebookとは？ インストール方法 使用方法 pandas.DataFrameと相性がいい グラフも表示できる 関連記事 Jupyter Notebookとは？ Jupyter Notebookは、Pythonなどを使ってインタラクティブにコーディングができる環境のことです。 何のことかよくわからないと思うので、実際に動いている様子をご紹介します。 まずJupyter Notebookを開いてノートを作成すると、次のような画面が表示されます。 画像中のテキストボックスに、Pythonのコードを描いていきま
【AIアプリ開発の決定版】Colaboratory+VSCodeによる最小工数の機械学習環境構築手順の紹介 | さくらのナレッジ
こんにちは! テリーです。先日NVIDIA GTCというイベントがありました。GPUテクノロジーカンファレンスの略です。NVIDIAが進めている最新の技術と商品を紹介しているため、AI、動画、音声、その他あらゆる高速コンピューティングのトレンドを理解することができます。年々紹介する分量が増えてきていましたが、今年は特に量が多かった印象です。 さて、機械学習エンジニアやストリーミングエンジニアの諸氏におかれましては、開発環境の維持コストに頭を悩ませている方も多いことでしょう。なぜなら、あまりにも技術の進歩が激しく、去年50万円も出して購入したGPUパソコンでさえ、今年の新商品に搭載されている機能が使えないということが毎年のように繰り返されているからです。最新のGPUとパソコンを渋々買い替えている人が多いと思いますが、セットアップも中古売却もめんどくさいです。なんとかならないでしょうか? 今回
Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code - Python
Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code With today’s October release of the Python extension, we’re excited to announce the support of native editing of Jupyter notebooks inside Visual Studio Code! You can now directly edit .ipynb files and get the interactivity of Jupyter notebooks with all of the power of VS Code. You can manage source control, open multiple files,
Python in Visual Studio Code – January 2019 Release - Python
We are pleased to announce that the January 2019 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. You can learn more about Python support in Visual Studio Code in the documentation. In this release we have closed a total of 62 issues, includin
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