【Python】インストールできない環境でもPythonを動かす・勉強する方法【Win/Mac両方OK】
色んな事情があってパソコンにPythonをインストールできないんですが…それでもPythonを動かしてみたい！ …という方のために、とっておきの方法を紹介します。 ということでこんにちは、20代怠け者(@20sInvest)です！ 例えば学校だったり職場だったりと、自由にソフトやツールをインストールできない、という状況は多いと思います。 管理者権限がなかったり、セキュリティ上の関係でソフトのインストールを禁止していたり、というところですね…。 そんな環境でPythonなどのプログラミングを勉強したい・動かしたいという場合はどうしたらいいんでしょう…？ 今回紹介したいのは、ブラウザ上でPython3を動かして、そのまま実行できるサービス「Google Colab」です。 このサービスを使うと、Windows環境・Mac環境に関わらず、Pythonを今からでも即実行可能になりますよ。
Jupyter (deprecated) - Visual Studio Marketplace
Deprecated This extension is no longer being maintained and all of its functionality has been (or will be) placed into the Microsoft Jupyter extension. Please download the Microsoft Jupyter Extension instead. Feel free to submit new issues or feature requests on the Microsoft Jupyter Extension. Jupyter An extension with rich support for Jupyter Quick Start Install the extension When using Python,
VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう
サンプルコードを実行してみよう 準備が整ったら、Jupyter拡張機能の説明ページにあるサンプルコードを実行してみよう。ここではjupytertestディレクトリを作り、その下にtest.pyファイルを作成して、そこにこのコードを記述している。 #%% import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np x = np.linspace(0, 20, 100) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show()
VSCode+Python+Jupyter Notebookでの開発環境を整える - ひよこになりたい
機械学習（データ分析）をちょっと触りだけやってみようと思い、最近使い始めたVSCodeで環境構築をしてみました Jupyterを使ったことがなかったのでちょっと苦戦しましたが一応動いたので手順を書き記しておきます。 ついでにAnacondaについてくるJupyterを使う場合の手順も記述しておきます。 はじめに Jupyter（Project Jupyter | Home）はWeb上で様々な言語を実行することのできるツールです。実行するとWebサーバーのようなものが立ち上がり、ブラウザでコードを書いてポチポチして実行できます。データ分析の世界ではメジャーなツールらしいです。 とはいえブラウザ上でコード書くのも微妙だし、毎回ブラウザに移動するのも面倒なのでエディタ上で完結できないか調べたところ、 拡張機能を使ってVSCode上でも実行結果を表示することができるようなので、今回はその環境を構築
本格的なPythonデータ解析環境を手軽に！ 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで
対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 Pythonとデータ解析環境の概要 本連載ではPythonによるデータ解析について解説していきます。まずスクリプト言語としてのPythonとデータ解析環境の概要を確認します。 データ解析に適したスクリプト言語 データを集めたり加工したりする過程でよく使われるのがスクリプト言語です。データ解析の場面で必要なデータはさまざまな場所に存在してます。初めて見るデータを扱うことも珍しくありません。サーバーからダウンロードする場合もあれば、API経由で取得するものもあります。他のツールに受け渡すために、加工（前処理）が必要なデータもあります。スクリプト言語はこのような課題を解
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venv 上で jupyter notebookを使う - Qiita