[python]Jupyter-Notebookを秒でWebアプリ化するパッケージMercuryの使い方 - Qiita
概要 MecruryはJupyter-notebookファイルをそのままWebアプリとして実装できるパッケージである。 GitHub：https://github.com/mljar/mercury 日本語でも既に2件、ハンズオン形式で紹介されている。 早速動かしてみたい人はこちらを参照すると良い。 https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience089/ https://ss1.xrea.com/penguinitis.g1.xrea.com/computer/programming/Python/mercury.html この記事で書いたこと Mercuryの利用シーン(@筆者が働いている大学) Mercuryの基本的な機能の説明 使用した所感 こちらにサンプルコードを載せています。 https://github.com/
![[python]Jupyter-Notebookを秒でWebアプリ化するパッケージMercuryの使い方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/542189a69cf1a7caf8d2285d537572a4696d37df/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-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCcHl0aG9uJTVESnVweXRlci1Ob3RlYm9vayVFMyU4MiU5MiVFNyVBNyU5MiVFMyU4MSVBN1dlYiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBQSVFNSU4QyU5NiVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MyU5MSVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVCMSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCOE1lcmN1cnklRTMlODElQUUlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODQlRTYlOTYlQjkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWEwNWYxZjdkYzE4YWRmMDEwMDExYzU0YTI4YzVmMmY0%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwZ21vcmlraSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MTc0MTdlNTc1ODE2ODM0NGQ1ZGI2MjA2ZjljNDc3ZmE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Daaa1f5bc0dc91ac6fe369dd45171d796)
Amazonで池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか, @drillerのPythonユーザのためのJupyter[実践]入門。アマゾンならポイント還元本が多数。池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか… なおこの記事は、自身のChromebookでLinux(ベータ)が動作していることを前提とします。 インストールまずはAnaconda をインストールします。Pythonに加えて、いろいろなライブラリ（統計処理に使ったり、グラフを書いたりするのに使います）や、Jupyter Notebookなども一緒にインストールしてくれます。 Anaconda インストーラ ダウンロード 注意点としては、Linux版であること、あと特別な理由がない限りはPython3（2019/05/14時点ではPython 3.7）の方をダウンロードすることですかね。 ダウンロードすると、やたらでっか
windows10でJupyter Notebookの初期ディレクトリを変更する方法のメモです。 1. jupyter notebookの設定ファイルを作る Aanaconda Promptで以下を入力 すると，default configがC:\Users\[ユーザー名]\.jupyter\jupyter_notebook_config.pyに生成されるので，それを開く （Macの場合はおそらく~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyになる） 2. 設定ファイルを編集する 202行目にc.NotebookApp.notebook_dir = ''という行があるので，コメントアウトの#を消して，設定したいフォルダのパスを入れる
前提条件 macOS Catalina 10.15.1 anaconda 4.17.12 jupyter-notebook 5.0.0 Python 3.6.9 マジックコマンドとは マジックコマンド（Magic Commands）は、IPythonのカーネルから提供される仕組み。Notebookの動作に関連した機能のほか、ディレクトリ移動やファイル一覧を表示するなどのユーティリティ的な機能を提供する。 マジックコマンドの基本 先頭に%を入力して続けてコマンドを入力する。現在のディレクトリを出力するコマンドは次のようになる。 マジックコマンドの%pwdは、シェルを利用した!pwdと違いがないようにも見えるが、!を利用したコマンド実行はOSのシェルに依存するのに対し、マジックコマンドはIPythonカーネルから提供される機能に依存。 マジックコマンドが何らかの値を変える場合、Pythonの関
Amazon EKSでKubeflowを立ち上げてJupyter Notebookを触るまでの道のり -Kubeflow v1.0.1 Released-
COVID-19でリモートワークが推奨されているため自宅にこもりがちです。self-isolateするだけでなくself-studyに最適な時機なのではないでしょうか。そんなわけで以前より興味のあったKubeflowをEKSのKubernetesクラスタ上に設置して簡単なJupyter Notebookを作るテストを行ってみました。KubeflowはKubernetes上で機械学習のモデル開発やエンドポイントのデプロイをサポートするオープンソースのシステムです。データサイエンスの職能領域は主にビジネス寄りとされるデータサイエンティストとエンジニア寄りの機械学習エンジニアに枝分かれして語られます。機械学習エンジニア領域ではMLOpsの興隆と共に実際に構築したモデルを運用しテストおよび改善していく必要性が以前にも増して高まってきているようです。Amazon Sagemakerのようなマネージド
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
Jupyter Notebookで!sudoマジックコマンドを実行する方法の備忘録メモ - Qiita
pipコマンド pipコマンドもマジックコマンドとして実行可能です。pandasをインストールする場合は以下のコマンドで実行可能です。Jupyter Notebookを使っている時に追加で必要なライブラリを追加する場合以下のコマンドを記載しておけばNotebookの共有時にも安心です。 sudoが必要なコマンドも実行 ここから本題です。管理者権限(sudo)で実行が必要なコマンドを実行してみます。ここではaptを実行してみます。Pythonのライブラリでは時々別途OSのパッケージマネージャーでアプリケーションをインストールを求められる物1が有ります。Notebook上で実行出来ればインストール忘れを防げます。 ステップ1: そのまま実行 そのまま試しに!sudo apt updateを実行してみます。
Jupyter Notebook Viewer
libraries = c("dplyr", "magrittr", "tidyr", "surveillance", "rstan") for(x in libraries) { library(x,character.only=TRUE,warn.conflicts=FALSE,quietly=TRUE) } '%&%' = function(x,y)paste0(x,y) R.Version()$version.string This is surveillance 1.18.0. For overview type ‘help(surveillance)’. Registered S3 method overwritten by 'cli': method from print.boxx spatstat rstan (Version 2.19.3, GitRev: 2e1f913
Jupyter Notebookの使い方
Jupyter Notebook はブラウザ上で Python やその他のプログラミング言語のプログラムを実行したり、実行した結果を保存したり共有したりすることができるツールです。ここでは Jupyter Notebook のインストール方法と基本的な使い方について解説します。
Jupyter Notebook Viewer
Fudan CCDC model (time delay dynamical system): $$ \begin{aligned} \frac{\mathrm{d} I}{\mathrm{d} t} &= r I_{0}(t) \\ \frac{\mathrm{d} J}{\mathrm{d} t} &= r \int_{-\infty}^{t} f_{4}(t-s) I_{0}(s) \mathrm{d} s \\ \frac{\mathrm{d} G}{\mathrm{d} t} &= \ell(t) \left[ \int_{-\infty}^{t} f_{2}(t-s) I_{0}(s) d s - \int_{-\infty}^{t} f_{4}(t-s) I_{0}(s) \mathrm{d} s \right] \\ \end{aligned} $$ $I(t)$: the
Photo by Cafer Mert Ceyhan on UnsplashI’m one of those guys who like writing Python code in a robust IDE like Pycharm and once the job is done copy/paste the code to Jupyter Notebook to continue with my data science project.
◆ apt で jupyter-notebook をインストール ◆ jupyter notebook コマンド ◆ WSL だと Windows の Chrome で起動もできる でも 重いしインストール時間かかるし 専用のコマンドプロンプト使わないとパス関係でうまくいかないしで 機械学習するわけでもないのに Anaconda 入れるのもなぁ という感じです Win10 なら WSL があって Python を Windows 側には入れず WSL だけにできるし と WSL に Jupyter Notebook を入れて使うことにしました インストールpip で入れればいいのかなと思ってましたが Ubuntu では apt にパッケージがありました 検索した感じでは Jupyter Notebook が入りそうなものに jupyter-notebook と python3-notebo
Evcxrを使ってJupyter Notebook（JupyterLab）でRustを実行する | DevelopersIO
EvcxrはRust用のREPLです。GitHubでOSSとして公開されています（Google Organization配下で公開されていますが、Googleのオフィシャルなプロダクトではありません）。 文字通りのREPLを提供するevcxr_replの他、Jupyter Kernel（evcxr_jupyter）もリリースされています。本ブログ記事ではこのevcxr_jupyterを使って、JupyterLab上でRustを実行する手順をご紹介します。 動作環境 今回はDockerを使って環境を構築します。 OS : macOS Mojave v10.14.6 Docker：Docker Desktop Community v2.1.0.3 Rust：v1.38.0 Evcxr：v0.4.5 JupyterLab：v1.1.3 Dockerイメージの作成 今回はJupyterの公式Doc
Pythonや機械学習を利用している人であればJupyter Notebookを知らない人はいないでしょう。Webブラウザ上でコードを実行して、結果を確認できるのは便利ですが、何よりWebブラウザ上で操作しなければいけないのが面倒です。 開発者であればWebブラウザよりもターミナル、そう考える方はnbtermを使ってみましょう。 nbtermの使い方 Jupyter Notebookのファイルを読み込んだところです。 Markdownとコードを混在して書けます。 ヘルプです。 筆者環境で試すとカーネルがなく、コードの実行ができませんでした。それさえ解決できれば、コード実行もできるでしょう。Webサーバを立てるまでもなくPythonのコードを実行して結果を試せるというのは、グラフや画像を必要としないコードを試す際に便利そうです。 nbtermはPython製のオープンソース・ソフトウェア（M
はじめに 機械学習やデータ解析に触れる機会があり、今更ながら今後も必要になりそうなためまずはPythonを実行できる環境を構築しようと思いAnacondaをUbuntuにインストールしました。Anacondaをインストールすることで、PythonとJupyter Notebookの環境を構築できます。ここではその手順をメモします。 環境と前提 ここでは、Vagrant上の仮想マシンのUbuntu18.04にインストールしましたが、Windows Subsystems for Linux（以降、WSL）上のUbuntu18.04でも同様の手順でインストールできました。 OS：Ubuntu18.04 (Vagrantの仮想マシン) できるようになること Pythonの実行環境とJupyter Notebook環境を構築できます。Pythonについては複数の異なるバージョンを動作させることもでき
【小ネタ】[Amazon SageMaker] 既存のモデルを使用した増分学習をJupyter Notebookでやってみました | DevelopersIO
【小ネタ】[Amazon SageMaker] 既存のモデルを使用した増分学習をJupyter Notebookでやってみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です Amazon SageMaker（以下、SageMaker）では、既存のモデルを元に学習を開始する増分学習がサポートされており、ここDevelopers.IOでも既に紹介されています。 上記は、コンソールから物体検出の増分学習の要領が、紹介されていますが、これを、単に、Jupyter Notebookでやってみた記録です。 Jupyter Notebookには、物体検出の増分学習のサンプルとして、Amazon SageMaker Object Detection Incremental Trainingがあり、データ形式がRecordIOとなっていますが、今回試したのは、JSON形式のデータセットです。 参考:
![【小ネタ】[Amazon SageMaker] 既存のモデルを使用した増分学習をJupyter Notebookでやってみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
使い方 CLIで実行する CLIで次のように実行します。第1引数が実行するNotebookで、第2引数が各セルの出力結果を保存するNotebookです。 $ papermill papermill_example.ipynb papermill_example_output.ipynb Input Notebook: papermill_example.ipynb Output Notebook: papermill_example_output.ipynb 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1/2 [00:01<00:01, 1.56s/it] Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/anaconda3/bin/pap
Jupyter Notebook で clear_output() を使って定期的に表示を更新する - kakakakakku blog
Jupyter Notebook を使ってデモ環境を作るときに while と print を組み合わせて，定期的に表示を更新したかった．例を出すと「時計のように」毎秒表示を更新するイメージとなる．調べたところ IPython.display モジュールに clear_output 関数があり，解決できたので，参考までにまとめておく． サンプルコード Python で日付を表示しながら，1秒後に clear_output を実行する． from datetime import datetime from time import sleep from IPython.display import clear_output while True: print(datetime.now()) sleep(1) clear_output(True) 実際に Jupyter Notebook で実行
Jupyter NotebookやJupyter Labといった、Notebookでデータ分析業務をする人が、ここ数年で増えてきました。 Notebook上でデータ分析をするとき、外部のCSVファイルやDBのデータテーブルなどからデータセットを取得する必要があります。 よくあるのが、Pandasを利用し取得したデータセットをデータフレームに格納するケースです。 データ規模が大きいほど、ある問題が起こります。 例えば、メモリの消費の問題です。 データフレームに格納するということは、PCなどのメモリをそれだけ消費します。 多くの場合、読み込んだ直後のデータフレームは、そのままデータ分析に使えることは少なく、何かしらの加工なり処理がなされ整えられます。 ある程度整えられたデータセットの状態で、データフレームとして格納した方が、メモリの消費量は少なくてすみます。 他には、外部DBのパフォーマンス低
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2021-08-30 11:23 「Microsoft Azure」上でNoSQLデータベースを運用している人の多くは、おそらく「Cosmos DB」を使用しているはずだ。そのCosmos DBに重大な脆弱性が発見された。Microsoft自身も、この新たに発見された重大な脆弱性「ChaosDB」が悪用されると、侵入者が全てのデータベースを読み書きでき、全て削除してしまうことさえ可能であることを認めている。 Microsoftがこの問題の影響を受ける顧客に送信したメールでは、「Microsoftは最近、Azure Cosmos DBに、ユーザーが別の顧客のアカウントのプライマリー読み取り／書き込みキーを使用して、その顧客のリソースへのアクセスを獲得できる可能性がある脆弱性が
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
FROM python:3 USER root RUN apt update && \ apt -y install jupyter-notebook ruby ruby-ffi-rzmq && \ gem install iruby && \ iruby register --force ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8 ENV TZ JST-9 CMD ["jupyter-notebook", "--port", "8000", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root"] [I 15:26:42.550 NotebookApp] Kernel started: 70bcadba-f259-40b4-9fd0-1ea479195b0e F, [2020-06-07T15:
dayjournal | Try #028 – Jupyter NotebookとMapbox GL JSを組み合わせて可視化してみた
この記事は、「Python Advent Calendar 2019」の1日目の記事です。 Jupyter NotebookとMapbox GL JSを組み合わせて可視化してみました！ 今回は、Pythonのバージョンはv3.7.2で環境構築しました。 python -V はじめに、各ライブラリをインストールします。 mapboxgl-jupyterをインストール。 pip install mapboxgl pandasをインストール。 pip install pandas jupyterをインストール。 pip install jupyter requestsをインストール。(起動時エラーとなった場合) pip install requests 各ライブラリのインストールが終わったらjupyter notebookを起動します。起動できたらこれで環境構築が完了です。これだけでjupyte
Jupyter Notebook Viewer
ENV["LINES"] = 100 @time using Random: seed! @time using LinearAlgebra @time using StatsBase @time using QuadGK @time using StatsFuns logmeanexp(x) = logsumexp(x) - log(length(x)) @time using StatsPlots @time pyplot() relax(t=0.2) = (backend() == Plots.PyPlotBackend() && PyPlot.clf(); sleep(t)) rd(x, d=3) = round(x; digits=d) mrd(t, d=3) = map(x->rd(x, d), t) @time using Turing #turnprogress(false
今回はdockerコンテナでjupyter notebookを起動してブラウザで見れるようにしました。 また、オンプレのプライベート環境の利用を想定しておりセキュリティ設定は考慮しておりません。 1. docker-compose用のファイルを作成 始めにDockerfileとDocker-compose.ymlをいかの通り作成します。 1.1 Dockerfile pythonが使えるimageを指定して、notebookライブラリをインストールしています。 FROM python:3.9 WORKDIR /app SHELL ["/bin/bash", "-c"] RUN apt-get update & RUN pip install --upgrade pip RUN pip install notebook 1.2 docker-compose.yml コンテナからホストへpor
M1 Macでdocker-composeを用いてjupyter-notebookを動かしたい - Qiita
現状起きているエラー 背景で記述したように、jupyter-notebookを起動してlocalhostにアクセスすることはできるが、画像のようにコードを実行してもそもそも実行されない。 docker-composeを終了してSTATUSを見てみるとexited(143)で終了したことがわかる。この情報から色々調べてみる。 解決策 Docker Desktop for mac 4.0.1にダウングレード いろいろ検索しているうちに私と同じような症状に陥っている記事をみつけたが、どうやらDocker Desktopのバージョンによる問題とのこと。試しにダウングレードしてみる。想定環境であるEngineが18.0.9.1となっているバージョンにする。 結果、以下のようにコードを実行できた。 Docker Desktopとは 参考書籍にはdocker環境の作り方について特に言及されていなかったた
Jupyter Teamは、ブラウザでPythonなどを実行できるインタラクティブな実行環境Jupyter Notebook最新版「Jupyter Notebook 7」のリリースを公式ブログで発表した。 6月にリリースされたJupyterLab 4.0をベースに設計された「Jupyter Notebook 7」ではコードデバッグをセルごとに実行する「Visual Debugger」、他のユーザーと同時に編集可能な拡張機能「Real-Time Collaboration」、ダークテーマをデフォルトとするテーマ機能や各国語language packへの対応などが加わっている。その他、ドキュメンテーションには新機能や改善点が掲載されている。 「Visual Debugger」(公式ブログより) 「Real-Time Collaboration」(公式ブログより) デフォルトとなるダークテーマ(
Jupyter NotebookをUbuntu Linux 18.04 LTSに、Extension入りでインストールする - CLOVER🍀
これは、なにをしたくて書いたもの？ ちょっと、Jupyter Notebookをインストールしてみようかなと。 Jupyter Notebook Jupyter Notebookは、Pythonのエディタと実行環境をまとめたツールで、プログラムや文章を書いたり、実行結果をまとめたりできます。 Project Jupyter | Home Jupyter Notebookをインストールするにあたっての前提条件は、Pythonがインストールされていること、みたいです。 Project Jupyter | Installing the Jupyter Software While Jupyter runs code in many programming languages, Python is a requirement (Python 3.3 or greater, or Python 2.
【rustdef】Rust on Jupyter Notebook で各種統計分布を生成する - guchiBLO はてな
はじめに どうも、最近 Rust を勉強し始めた ぐちお@ihcgT_Ykchi です。 Rust を勉強しだしたのは、huggingface の tokenizer のように、python でコードを書く際にピンポイントで高速化できると良さそうと思ったのが一つですが、正直なところ単に春だし新しい言語勉強するか〜って気持ちになったのが大きいです。 ところで、ちょうど最近同期の @cruelturtle が rust を jupyter notebook で使える rustdef というツールを作ったようで、いい機会なので簡単に記事を書いてみようと思いました。 ちなみに私は Rust を勉強し出してまだ 1 week 程なのでかなり筋の悪い書き方をするかもしれないですが、ご容赦下さい。。 #shinjukurs で話しました。Rust を *jupyter notebook* 上で使う ht
JetBrains、「Kotlin Notebook」を発表 Jupyter Notebook準拠でプロトタイピングに利用可能
統合開発環境（IDE）「IntelliJ IDEA」やプログラミング言語「Kotlin」の開発元であるJetBrainsは2023年7月4日（チェコ時間）、IntelliJ IDEAの「Kotlin Notebook」プラグインの実験的バージョンを提供開始したと発表した。 Kotlin Notebookプラグインは2023年7月時点で、IntelliJ IDEA Ultimateのユーザーが利用できる。IntelliJ IDEA Ultimateは、Java、Kotlin、Web、エンタープライズ開発用の全機能を搭載するIntelliJ IDEAの商用バージョンだ。 Kotlin Notebookプラグインとは 関連記事 オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上 Jupyter Notebookの次世代バージョンであるJ
How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? Would you like to build a data dashboard in 9 lines of Python code? I will show you how to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook. The dashboard will present information about stock for selected ticker (data table and chart). The notebook will be published as a web application. I will use an open-source Mercury framework to con
Software Designの原稿をJupyter NotebookとiPad Proで書いた話 - atsuoishimoto's diary
雑誌 Software Designさんから執筆依頼を頂いた。「Visual Studio Code の Jupyter Notebook実行機能を使ってPythonのテキスト処理などを学べる記事を」ということで、得意なテーマだしスケジュールに余裕のある時期でもあったので、けっこう気軽に引き受けさせていただいた。 この記事は、プログラミング初心者が雑誌を見ながらコードを一文字づつJupyter Notebookに写経して実行する、という読み方を念頭に執筆した。なので、文章を読みながら出てきたコードを入力し、Shift+Enter で実行できるように留意している。そこで、記事文章もJupyter NotebookのMarkdownセルで執筆し、解説とコードと実行結果をすべて Jupter Notebookだけで管理してみた。 せっかくVSCodeとJupyter NotebookをPytho
nbdime : 簡単に Jupyter Notebook の diff を取る - kakakakakku blog
Jupyter Notebook を使っていると「バージョン管理がしにくい」と感じることがある．当然ながら Jupyter Notebook (.ipynb) は JSON なので diff を取ることはできるけど，Notebook 自体のメタデータも含まれてしまって見にくすぎる．今回はそんな課題を解消できる nbdime (Jupyter Notebook Diff and Merge tools) を紹介する． github.com 導入する 詳細な手順はドキュメントに載っている．今回は以下のコマンドを使った．環境によっては依存する JupyterLab も必要になるかも． $ pip install nbdime $ pip install jupyterlab $ nbdime extensions --enable nbdime.readthedocs.io 導入後に Jupyt
Jupyter Notebook ショートカット Jupyter Notebookで h で出てくるショートカット一覧をWindows,Mac共に全て日本語に訳しました。 探しましたが、日本語でWindowsとMacが全部載っている一覧表がなかったので、もしかしたら需要あるかも？ 覚えておいた方が良いコマンドだけ太字にしました。 Windows コマンドモード ショートカットキー 説明
データ解析や、強力なインタラクティブシェルとして使用されるJupyter Notebookのインストール方法を、次の３通り紹介します。 ・Windowsの場合 ・Macの場合 ・Anacondaのインストールで Jupyter Notebookとは Jupyter Notebookとは、ノートに記述する気軽さでPythonを実行できる開発環境です。それも、ただのノートではありません。pandas（表計算ライブラリ）やmatplotlib（グラフ描画ライブラリ）と非常に相性が良く、表やグラフがキレイに、それも簡単に出力されるので、データを扱う場合は手放せなくなります。 Jupyter Notebookの外観 このノートブックを閉じても、記述した内容は自動で保存されます。 Jupyter Notebookのインストール方法 ここで紹介する方法は３つです。 Windowsの場合Macの場合Ana
Jupyter Notebook で画像をダウンロードすることなく、URLから参照してPandas DataFrame内部に表示させる
Jupyter Notebook で画像をダウンロードすることなく、URLから参照してPandas DataFrame内部に表示させる 2021-12-28 データ分析などをしていると、画像はダウンロードせずに特定の CDN (GCP なら GCS, AWS なら S3 など)で提供されている画像を参照して、 Jupyter Notebook 上で良い感じに表示させたいときがありませんか? 例えば、画像と説明文がペアになっているデータを画像自体はダウンロードせずに Jupyter 上で画像と説明文を DataFrame として表示させたいときが多々ある。 元の画像自体は CDN に格納されていて、画像をダウンロードする必要はなく参照するだけのときにはすごく便利。 毎度画像を CDN からダウンロードするのも無駄なので、画像を加工せずに Jupyter 上で表示するだけなら、この方法がベスト
環境 OS: windows 10 Pro Version 1909 (OS build 18363.1082) WSL2: ubuntu 20.04 python: 3.8.2 手順 aptでインストール $ sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y $ sudo apt install jupyter-notebook $ jupyter --version jupyter core : 4.6.3 jupyter-notebook : 6.1.4 qtconsole : 4.7.7 ipython : 7.18.1 ipykernel : 5.3.4 jupyter client : 6.1.7 jupyter lab : not installed nbconvert : 6.0.6 ipywidgets : 7.5.1 nbformat
Python Notebooks to Web Apps Turn your Python Notebook into a Web App with the open-source Mercury framework. Share your results with non-technical users. Sign up for Cloud Check our GitHub Create with You don't need to know frontend frameworks, HTML, CSS or JavaScript. All in pure Python without leaving Jupyter Notebook. The simplest framework No callbacks!Mercury automatically re-executes cells
Microsoftは米国時間2019年8月6日、Visual Studio Code用拡張機能「Python」がバージョン2019.8.29288に更新したことを公式ブログを通じて発表した。先のリンクやVisual Studio Codeからダウンロードできる。 Jupyter Notebookに接続し、リモートデバッグを可能とした(公式ブログより抜粋) Jupyter Notebookのセルをリモートデバッグする機能やInsider Programへの参加機能、デバッグに用いるptvsd(Python Tools for Visual Studio debug server)が未インストールの場合はインストールを試みるオプションなど18項目に及ぶ機能拡張が加わっている。また、42項目のバグフィックスやコード最適化を指すコードヘルスも20項目に及んだ。大幅な改善は米国時間2019年6月25
機械学習の勉強や仕事で実験をしたとき、普通のプログラムのように端末エミュレータ（俗に言う”黒い画面”です）でコードを走らせて結果をメモって・・・という流れ、非効率的ですよね。 そんなとき、Jupyter Notebookが便利です。Jupyter Notebookを使うことで、実験コード、メモ、実験結果をひとまとめにすることができます！ この記事では
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChromebookでJupyter Notebookを動かす―Anaconda
Jupyter Notebookの初期ディレクトリを変更する - Qiita
Jupyter Notebook マジックコマンド自分的まとめ - Qiita
Jupyter Notebookでコードの自動補完をする
Bye-bye Jupyter Notebook. Hello DataSpell!
WSL で Jupyter Notebook を使う : (*x).b=z->a+y/c
nbterm - ターミナルで動くJupyter Notebook
UbuntuにAnacondaをインストールしてPythonとJupyter Notebookを動かすまでの手順
PapermillでJupyter Notebookをコマンドラインから実行する - Qiita
Jupyter Notebook上でSQLをらくらく実行するJupySQL
「Azure Cosmos DB」に重大な脆弱性--「Jupyter Notebook」の利用者は要注意
jupyter notebookをDockerで作成しrubyを動かす - Qiita
Jupyter notebookをdockerコンテナで起動してホストのブラウザから使えるようにする
インタラクティブなPython実行環境「Jupyter Notebook 7」リリース
How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? | MLJAR
【完全版】Jupyter Notebook ショートカット - Qiita
【Python】 Jupyter Notebookのインストール方法【Windows】【Mac】
WSL2(ubuntu: 20.04)で Jupyter notebook インストールメモ
Mercury – Build Data Web Apps in Jupyter Notebook
Jupyter Notebookセルのリモートデバッグも可能になったVSC用拡張機能「Python」
初心者必見！データサイエンスにオススメのJupyter Notebookとは？ | 侍エンジニアブログ