PyConJP 2019: https://pycon.jp/2019/ Speaker: [Twitter] @komo_fr (https://twitter.com/komo_fr) [GitHub] @komo-fr (https://github.com/komo-fr) Video: https://www.youtube.com/watch?v=T8lL9Nb3hMM GitHub: https://github.com/komo-fr/PyConJP2019_pandas_styling nbviewer: https://nbviewer.jupyter.org/github/komo-fr/PyConJP2019_pandas_styling/blob/master/notebooks/styling.ipynb Togetter: https://togetter.c
クラウドワークス内でPandasとJupyterの布教活動をおこなった話 - クラウドワークス エンジニアブログ
どうも、Androidアプリの開発をやっています、エンジニアの岩木（@YusukeIwaki）です。 社内ではRubyistたちに囲まれながら、孤独にJavaを書いています（誇張ｗ） クラウドワークスでは、施策の事前調査や効果検証などのデータ測定を、エンジニアが率先しておこなう開発プロセスをとっています。 データ収集ではSQLを使う機会が多いのですが、「会員登録した人の、１週間単位での発注率の推移」のような複雑なデータを取ろうとした時に、わりとつらい思いをすることが多かったため、SQL運用のつらみを解決すべくPandasとJupyterの布教活動をおこなった！という話を共有します。 そもそも解決したかった"SQLのつらみ" 「データ収集をいろんなエンジニアがやる」というシーンにおいて クエリの結果の再利用性が低い 「よく使うベースクエリは関数化して、みんなで使い回す」ということができない。
JavaScript環境で使えるJupyter Notebook風のWebサービス「Dnotebook」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回はJavaScript環境で動くJupyter Notebookのような無料Webサービスをご紹介します。 インタラクティブに動作するJavaScriptを活用したドキュメント作りが可能であり、学習用途はもちろんのことデータ分析・可視化・機械学習・プロトタイプ作りなど、さまざまな用途に活用できるのが特徴です。 JavaScriptを使ったドキュメント作りにご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ちなみにJavaScriptの基本は、paizaラーニングの「JavaScript入門編」で学ぶことができます。 【 Dnotebook 】 ■「Dnotebook」の使い方 それではさっそくですが、「Dnotebook」をどのように使っていけばいいのか詳しく見ていきましょう。 「Dnotebook」はnpmからインストールしてローカル開発環境で
Pythonによるデータ解析入門一覧
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Python pandas + folium + Jupyter でリーフレット / コロプレス図を描きたい - StatsFragments
引き続き、 R の可視化を Python に持ってくるシリーズ。R には以下のようなパッケージがあり、地図上へのリーフレット配置やコロプレス図の描画がカンタンにできる。それぞれの概要はリンク先を。 {leaflet}: リーフレット配置 Leaflet for R - Introduction (英語) {choroplethr}: コロプレス図の描画 choroplethrで大阪市のコロプレス図を描く - Technically, technophobic. これを Python でやりたい。調べてみると folium というパッケージが上記 両方をサポートしているようなので使ってみる。 github.com インストール pip で。 pip install folium 準備 以降の操作は Jupyter Notebook から行う。まずはパッケージをロードする。 import nu
米マイクロソフト（Microsoft）は現地時間11月11日、「Visual Studio Code（VS Code）」用の新しい「Jupyter」拡張機能を発表した。Visual Studio Codeに、データ分析用のツール「Jupyter Notebook」を導入できる。 Visual Studio Codeの「Python」拡張機能では、1年以上前からJupyterをサポートしていた。一方で、Jupyterは「R」「Julia」「Scala」など、Python以外のプログラミング言語でも使用されている。このような状況を踏まえ、マイクロソフトは今回の発表にいたったとしている。 ＞＞GitHub ＞＞ニュースリリース Visual Studio Code用のPython拡張機能に「debugpy 1.0」が追加なお、米マイクロソフトは現地時間10月28日、Windows、Linux、m
連載目次 前回は、ColabCodeモジュールを使って、Google Colab上でVisual Studio Code（以下、VS Code）のサーバ版ともいえる「code-server」を実行する方法を見ました。今回は、colab-sshモジュールを使って、ローカル環境で実行しているVS CodeからGoogle ColabにSSH接続する方法を紹介します。 colab-ssh インターネットを「vscode colab」などの語で検索すると、VS CodeからGoogle ColabにSSH接続するための情報が数多く見つかります（もちろん、colab-sshモジュールを使った方法も見つかります）。それらの情報の多くは少し手間がかかるものです。ここでは、なるべく手間がかからないように、colab-sshモジュールを使うことにしました。 colab-sshはGoogle ColabへのS
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に | CyberAgent Developers Blog
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に AI事業本部のインフラ組織SIAでエンジニアをしている牧垣です。 はじめに Jupyter Notebookは機械学習・データ解析の分野ではすっかり空気のようなインフラになりました。仮説・実験・考察のサイクルを回しやすいので、科学分野では昔から人気があります。コードと結果が可視化できるという基本機能そのものに、作業ログや手順書・使い方ドキュメントなど、他分野での需要もあります。 夢を膨らませると用途はまだまだ思いつきそうですが、つまり「複数人で同じものを見て、同じ認識をすることができる」というのがJupyter Notebookの良いところです。「あの件、どうだった？」「あ、たぶん大丈夫だと思います」といったあやしげな状態になりにくくなります。また、可視化が容易な点も
ブログの「内部リンク」と「はてブ情報」をPythonで分析・可視化する方法と結果 - karaage. [からあげ]
自分のブログを分析してみようと思い立った そういえば、自分のブログとか分析したこと無かったと思ったので、やってみることにしました。正確には、一応Google Analyticsは登録して設定はしているのですが、画面がたくさんあって何を見れば良いのかも分からず、あんまり興味も湧かなかったので放置していました。 そんな中、Pythonでブログを分析している人をみかけて「Pythonだったら、自分でソースも多少はいじれそうだし面白そう！」と思い、とりあえず試してみることにしました。具体的には、以下2つの記事を参考に、ほぼそのままやってみました。 ただ、いつものように自分の環境だとそのまま動かなかったり、多少工夫したりしたところがあるので、結果と合わせて備忘録として記録を残しておきます。 対象は、はてなブログを想定していますが、今回の内容なら多分他のブログプラットフォームでも多分大丈夫と思います（
![ブログの「内部リンク」と「はてブ情報」をPythonで分析・可視化する方法と結果 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06c0a68eb1cbc8ba8eccbb47fa87eba42233ea69/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180103%2F20180103184316.png)
RunKit is Node prototyping
RunKit is a node playground. Full node environment, right in the browser with every npm package already pre-installed Create a Notebook Prototype and explore your ideas RunKit notebooks completely remove the friction of trying new ideas. With one click you'll have a sandboxed JavaScript environment where you can instantly switch node versions, use every npm module without having to wait to install
はじめに 2020年7月、Plotly 4.8.2 時点の情報で全面的に書き直しました。 Pythonから利用できるライブラリ、Plotlyの初歩的な使い方、とりわけ特に頻繁に用いる折れ線グラフ（散布図）の作り方を記述します。Plotlyを用いると、下図に示すようにぐりぐり動かせるグラフを作ることができます。 この記事では扱っていませんが、Plotlyは、折れ線グラフ以外にも様々な種類のグラフを描くことができます。また、Plotly ExpressというPlotlyの高レベルのAPIや、DashというPlotlyを用いたWebアプリケーションフレームワークもあります（例）。 令和時代のPython作図ライブラリのデファクトスタンダードPlotlyExpressの基本的な描き方まとめ 可視化ツールDashのチュートリアル - Part1: インストール～描画 - インストール pip ins
![[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d01cdbdade5cb18bd12868234e9455bfd0675c30/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwUGxvdGx5JUUzJTgxJUE3JUUzJTgxJTkwJUUzJTgyJThBJUUzJTgxJTkwJUUzJTgyJThBJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTlCJUUzJTgyJThCJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz04MTAxZTVkYTc2ODAxOWY3MjY4OWUzMTY3NDRiYTczZg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpbm9vcnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTkyMzAyMDA3MTFkN2Q1ZjhmMmUzNzJjMTJiMDliOGVi%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9fa762940c046f073b64293ff344a5ca)
by Matthew Seal, Kyle Kelley, and Michelle Ufford At Netflix we’ve put substantial effort into adopting notebooks as an integrated development platform. The idea started as a discussion of what development and collaboration interfaces might look like in the future. It evolved into a strategic bet on notebooks, both as an interactive UI and as the unifying foundation of our workflow scheduler. We’v
Jupyter Blog
Open Community CallWe want to see all the cool things you’re doing with Jupyter, so we’re holding an open call with the community for people to chat, and share their creations and work. Think of it as a “virtual JupyterCon”: It’s a place to announce and share fun things happening in the Jupyter community.
こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
tqdm/tqdm: A fast, extensible progress bar for Python and CLI
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Jupyter Notebook Viewer
このモデルは、林祐輔氏（@hayashiyus）がTwitterで公開されたSEIRモデル[1]を参考に、ダイアモンド・プリンセスにおけるCOVID-19発症日別報告数[2]を観測データとして、最適化ツールOptuna[3]を用いてパラメターフィッティングを行ったものである。 https://twitter.com/hayashiyus/status/1231154537030774785 国立感染症研究所, 現場からの概況：ダイアモンドプリンセス号におけるCOVID-19症例(2020年2月19日掲載)https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/2484-idsc/9410-covid-dp-01.html https://optuna.org/ ダイアモンド・プリンセスは乗客2,666人、乗員1,0
GitHub + Jupyter Notebooks =
ProductGitHub + Jupyter Notebooks = <3Communicating ideas that combine code, data and visualizations can be hard, especially if you're trying to collaborate in realtime with your colleagues. Whether you're a researcher studying Wikipedia, an astronomer… Communicating ideas that combine code, data and visualizations can be hard, especially if you’re trying to collaborate in realtime with your colle
Iodide
Iodide notebook
はじめに Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているツールである、Google Colaboratoryを試してみました。 Jupyter Notebook環境が無償で！使うことができるようです。 詳しくは以下を参照。 Google Colaboratoryよくある質問 Google Colaboratoryの起動 Google Colaboratoryにブラウザでアクセスするだけです。 ブラウザはGoogle Chromeを使用するとのこと。 アクセスすると、「最近のノートブック」と表示され、最近使ったファイルを参照することができます。 新規作成 ノートブックを新規作成 > PYTHON 2の新しいノートブック または, PYTHON 3の新しいノートブック を選択します。 リソースの確認 "!"をつけることで、Linuxのコマンドを実行することができます。 コードセルを追加し
技術,野球,Pythonを続けること - DevLOVE Xで話したこと - Lean Baseball
縁あって,DevLOVEの十周年記念イベント「DevLOVE X」にて, 技術 野球 Python をテーマに,このブログの話をさせていただきました. devlove.wixsite.com ちなみに資料はこちらです. スライド風に読めるやつ 元ソース(Jupyter notebook) TL;DR 継続は力なり, ホームランは狙って打て⚾ ざっくり言うとそういう話でした. おしながき TL;DR おしながき 登壇のきっかけ 何を話そう？ スライドをJupyter(Python)でやる この発表で言いたかったこと 継続は力なり（何があっても続ける） TO BEを目指すならホームランを狙う DevLOVE Xの感想 登壇のきっかけ 3月中旬ごろにお話をいただき, スケジュール的にも行けそうだったので条件付きでお受けしました. 出した条件は, 「主催しているもくもく会（#rettypy）を行う
word2vec可視化するやつをipython notebookから見れるようにした - once upon a time,
オライリーから出てる、word2vec本の付録についてくる id:nishiohirokazu さんが書いた可視化のコードがあります。 word2vecのword-analogyを可視化した - 西尾泰和のはてなダイアリー これを、ipython notebookから扱えるようにしました。 Visualizer word2vec data for ipython notebook 今回ipython notebookから使えるようにしたのは、厳密には上記のコードではなくて、こちらのコードなのですが、ある単語の周辺にある単語をPCAで2次元に縮退させて可視化してくれます。 大きくする ipython notebookに関しての説明は、過去の記事を参照してください。 Docker上にnbviewerを立ててiruby+Nyaplotで描いたグラフを共有できるようにしてみた - once upo
Learn more about all the notebooks experiences from Microsoft and GitHub You can enjoy powerful, integrated Jupyter notebooks with the following products and services from Microsoft and GitHub. Notebooks in Visual Studio Code VS Code is a free code editor and development platform that you can use locally or connected to remote compute. Combined with the Jupyter extension, it offers a full environm
Notebookの差分をhtmlで出力するGithub Actionsを作った - kuromt blog
diff-notebooks Notebookの差分をArtifactとして生成するdiff-notebooksをGithub Actionsとして公開しました。 github.com 想定する使い方はpull_requestをトリガーとするGithub Actionsへの組み込みです。 実行すると画面のようにNotebookの差分結果がArtifactとして保存されます。 中身はhtmlになっておりブラウザ上で開くとこのように差分を確認できるので、プルリクを受け取ったときのNotebookの差分チェックがGithub上の操作で完結します。 nbdiff-notebooksの中身 このGithub Actionsの中では、nbdiff-webで生成した差分のhtmlをファイルとして出力する自作ツールnbdiff-web-exporterを実行しています。 github.com nbdiff
Jupyter Notebookの小ネタ (display, tqdm, SSHポート転送) - くじらにっき++
この記事は jupyter notebook Advent Calendar 2016 の12月13日の記事です。 qiita.com Jupyter Notebookを使う上で，この機能を知らない人を見つけたら教えてあげたくなるような小ネタをいくつか紹介します。 IPython.display.display Jupyter Notebook上でpandasのDataFrameを表示すると，HTMLのtable要素として見やすく表示してくれます。活用している方も多いかと思います。 df[df['f'] == 'C'] と df[df['f'] == 'T'] を表示したいのですが，Jupyter Notebookで表示されるのはそれぞれのセルで最後に評価されたものだけです。そのため，表示したいDataFrameごとにセルを分ける必要があります。 gist.github.com しかしなが
Jupyter Notebookは、Pythonのコードを含んだWebページ(ドキュメント)を作成できる機能です。 Pythonコードは単純なテキストではなくきちんとPythonコードとして実行されるため、実行可能なコードとその結果を併せて保存しておくことができます。その上Webページのリッチな装飾で解説を入れ、公開／共有できるという至れり尽くせりなツールなのです。 nbviewerはGithub/Gistに上げたJupyter Notebookを参照できるサイトで、こちらを見ればどんな感じで仕上がるのかを見ることができるます。 これを使わない手はない、ということでその使い方について解説します。 インストール Installing Jupyter Notebook なお、Numpyなどの計算系ライブラリとセットで扱う場合は、AnacondaかMinicondaを利用したほうがよいと思います
Jupyter Notebook標準サポートが正式版にVisual Studio Code用拡張機能「Python」
Microsoftは現地時間2021年8月6日、Visual Studio Code用拡張機能「Python バージョン2021.8.1105858891」をリリースした旨を公式ブログで報告した。最新の拡張機能は先のマーケットプレイスや、Visual Studio Code内の拡張機能ギャラリーからインストールできる。新バージョンはJupyter Notebook標準サポート機能が正式版となり、Pythonインタプリターのソート機能を改善した。 以前からJupyter Notebookとの親和性を高めてきた本拡張機能だが、Jupyter Notebookの刷新に対応することで、セルの変更を検査にしている。また、変更したキーバインディングがipynbファイル編集時にも反映され、本拡張機能に関する設定の検索も容易になった。 設定ページから「Notebook」と検索することで、利用可能な設定項目
ColabCodeを使って、Google Colabの上でVS Codeを使ってみよう：Visual Studio Codeで快適Pythonライフ（1/2 ページ） Google Colab上でVS Codeを動かす幾つかの方法のうち、ColabCodeというモジュールを使ってお手軽にこれを実現する手順を紹介します。
Sparkを実行できるWebUIをいくつか比較してみました。 対象としたのは下記の３つです。 Apache Zeppelin pyspark + Jupyter(iPython Notebook) spark-notebook Spark付属のSpark Web Interfaceは実行状況のモニタリングやRDDの状態が可視化されていて非常に便利なものなのですが、上記とは毛色が異なるため今回比較対象に入れていません。 Hueのnotebookやdatabricks cloudに関してはまた今度。。。 まずはそれぞれの概要を少しご紹介します。 Apache Zeppelin Apacheが作っているnotebook形式のWeb UIで、対話型実行ができます。 この記事を書いている時点での最新バージョンは0.6.0です。 Scala, Python, SQL(Spark), SQL(Hive)
Streaming Dataframes
This work is supported by Anaconda Inc and the Data Driven Discovery Initiative from the Moore Foundation This post is about experimental software. This is not ready for public use. All code examples and API in this post are subject to change without warning. Summary This post describes a prototype project to handle continuous data sources of tabular data using Pandas and Streamz. Introduction Som
GitHub - streamlit/streamlit: Streamlit — A faster way to build and share data apps.
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ipywidgetsとbokehで『jupyter』の更なる高みへ 【インタラクティブなグラフ描画】 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです！ 以前の記事でも、pythonのモジュールであるjupyterについて、その素晴らしさを熱く語りました。 研究・プログラミングメモはもうこれで完璧。markdownもtexもpythonを一緒に使える jupyterが超便利!! - プロクラシスト 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 今回は、jupyterの使いやすさを知った皆さんを更なる高みへと導くためのTipsです。 インタラクティブなグラフ表示方法がほしい！ ipywidgets インストール方法 bokeh インストール方法 ipywidgets & bokeh コード デモ インタラクティブなグラフ表示方法がほしい！ jupyterのおかげで、pythonの実行がインタラクティブになり、 試行錯誤が飛躍的にしやすくなりました。 しかし、
Jupyter Blog
Open Community CallWe want to see all the cool things you’re doing with Jupyter, so we’re holding an open call with the community for people to chat, and share their creations and work. Think of it as a “virtual JupyterCon”: It’s a place to announce and share fun things happening in the Jupyter community.
PythonにはIPython NotebookというWebブラウザで利用可能なインタラクティブシェルがあります。これは編集内容を保存できたり、過去に実行した内容を繰り返し実行できたりなど、ちょっとしたコードを試したり学習用途には最適なものです。 IPythonは言語非依存部分がJupyterとして独立しており、サードパーティによってPython以外にも様々な言語用のカーネルが開発されているようです。jupyter-scalaを使うとIPython NotebookでScalaを使うことができました。 インストール&実行方法は簡単で、予めIPythonをインストールしたのち、jupyter-scalaのサイトからアーカイブをダウンロードし、適当な場所に展開後、展開したディレクトリのbinディレクトリに含まれているjupyter-scalaというシェルスクリプトを実行します。これでScala
StatsFragments
著者の松浦さんから「StanとRでベイズ統計モデリング」をいただきました。ありがとうございます！ 書籍では Stan の R バインディングである RStan を利用していますが、Stan には Python 用の PyStan もあります。松浦さんが書籍 5.1節の PyStan での実行例を書かれています。 statmodeling.hatenablog.com 補足 PyStan については過去にも書いた内容があります。 sinhrks.hatenablog.com 同じように、「StanとRでベイズ統計モデリング」の内容を Python で実施してみました。 11.3 ゼロ過剰ポアソン分布 以降、書籍 "11.3節 ゼロ過剰ポアソン分布" の流れに沿って Python のスクリプトを記載します。ロジックや処理自体の説明は書籍をご参照ください。データと Stan のスクリプトは Gi
GitHub - nlp-with-transformers/notebooks: Jupyter notebooks for the Natural Language Processing with Transformers book
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Abasyn University, Islamabad Campus Alexandria University Amirkabir University of Technology Amity University Amrita Vishwa Vidyapeetham University Anna University Anna University Regional Campus Madurai Ateneo de Naga University Australian National University Bar-Ilan University Barnard College Beijing Foresty University Birla Institute of Technology and Science, Hyderabad Birla Institute of Tech
2018/09/01 に発表した資料です。 GDG DevFest 18 Tokyo Machine Learning Session site: https://tokyo2018.gdgjapan.org/ml 発表資料 Google Slide: https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQoGOjPBxkcPLnpRvI39OXbILRAu_Amea_Z9wvhs7pIH6bH5_KQFa4HIwYKGYU8w-x1C-0eiV-k9GCL/pub?start=false&loop=false&delayms=3000Read less
[Python, Julia] Jupyter で 3D 表示 - Mayavi ライブラリ - Qiita
【メモ2019/12/24。2019年末になっても本記事に「イイね」や「ストック」して頂きありがとうございます。以下の内容に基本は変わりませんが、Python 3.x、Julia 1.x の時代ですので、最新状況を追っていただくようにお願いします。 】 Jupyter Advent calendar 2016 12日目の記事です。 Jupyter で 3Dグラフィックスを表示できます。Python の Mayavi ライブラリを使います。 Mayavi は、Python用の 3次元グラフィックス表示ライブラリです。科学技術分野の可視化を念頭に開発された vtk をグラフィックスエンジンとしています。デモを見て頂くと、どのような絵が描けるか分かるでしょう。-> デモ, MRI example お膳立て Mayaviライブラリの出力を Jupyter で表示するためには、以下の二つの条件が整っ
![[Python, Julia] Jupyter で 3D 表示 - Mayavi ライブラリ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b7da318209a76d12d5870d423b6b69c0413816d7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTJDJTIwSnVsaWElNUQlMjBKdXB5dGVyJTIwJUUzJTgxJUE3JTIwM0QlMjAlRTglQTElQTglRTclQTQlQkElMjAtJTIwTWF5YXZpJTIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJTk2JUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUFBJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0wMDMyZWY4NjMxMzQ3YTczNmFkN2VmOTk4N2M0NTU4YQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDB0ZW5mdTJ0ZWEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWNkZDUwZjQ5ZDZkN2E2YzVkMDk0NmNkMTBiZTJjMjMz%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df9706a2aee97de5d8a424c7b340330d3)
［Python入門］モジュールの作り方
def fact(x): result = 1 if x == 0: return result for num in range(1, x + 1): result *= num return result def fizzbuzz(x): result = str(x) if x % 3 == 0 and x % 5 == 0: result = 'FizzBuzz' elif x % 3 == 0: result = 'Fizz' elif x % 5 == 0: result = 'Buzz' return result def fib(x): if x == 0: return 0 elif x == 1: return 1 return fib(x - 1) + fib(x - 2) PI = 3.14159
Kindleの蔵書リストをGoogle Colaboratoryでデータ分析してみた - karaage. [からあげ]
XMLをパースする方法に関して追記しました 何故か以前の方法でうまくいかなくなってしまったので、別の方法に切り替えました。うまくいかない人は、以下記事参考にしてみてください。 Kindleの蔵書リストを手に入れたのでデータ分析してみたくなった Kindleの蔵書リストの入手の仕方という面白い記事をみつけました。 早速Kindleのリストをcsvで入手できました。ただ、入手しただけでは面白くもないので、これを題材にデータ分析してみることにしました。分析はGoogle Colaboratoryで行いました。Google Colabに関して詳しく知りたい方は以下の記事参照ください。 Kindleの蔵書リストをデータ分析した結果 蔵書数 613でした。思ったより少なかったです（1000は超えていると思ってました）。感覚は当てにならないですね。 蔵書リストの入手の仕方の記事書いている人、1万冊超えて
![Kindleの蔵書リストをGoogle Colaboratoryでデータ分析してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e1d48c4944578c0bcf53ed79dc6fdccb898e203d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200719%2F20200719144507.png)
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pandasのStyling機能で強化するJupyter実験レポート / PyConJP 2019
マイクロソフト、Visual Studio Codeに「Jupyter」拡張機能を追加 Python以外でも導入可能に | Ledge.ai
colab-sshを使って、VS CodeからGoogle Colabに接続してみよう
[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作る - Qiita
Part 2: Scheduling Notebooks at Netflix
Juliaを使いたいのに、環境構築に失敗してブチ切れたからDockerで優勝した
Google Colaboratory事始め - Qiita
Notebooks at Microsoft - Visual Studio
はじめるJupyter Notebook - Qiita
ColabCodeを使って、Google Colabの上でVS Codeを使ってみよう
Apache SparkのWebUI、いろいろ比較してみた
IPython NotebookでScalaを使う - たけぞう瀕死ブログ
Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation
Kubeflowで何ができて何ができないのか #DEvFest18