Machine Learning và Artificial Intelligence đã trở thành những từ buzz mới trong thế giới công nghệ; theo nghĩa đen, mọi người dường như đã nhận ra tầm quan trọng của lĩnh vực nghiên cứu này.


Một nhà khoa học dữ liệu sẽ đồng ý rằng bạn hầu như không thể làm gì nếu không sử dụng máy tính xách tay Jupyter tại một số thời điểm, tốt, nếu không phải mọi lúc. Một loạt các kỹ sư AI / ML đã áp dụng việc sử dụng Máy tính xách tay Jupyter như một công cụ họ sử dụng để viết và kiểm tra các thuật toán / mô hình.

Nhưng Jupyter là gì? Và tại sao nó được gọi là Notebook?

Theo Wikipedia, sổ ghi chép là một cuốn sách hoặc cuốn sổ giấy, thường được cai trị, được sử dụng cho nhiều mục đích như ghi chú hoặc ghi nhớ, viết, vẽ hoặc đặt chỗ phế liệu.

Về cơ bản, chúng ta có thể nói một cuốn sổ được sử dụng để thể hiện một bối cảnh, ý tưởng hoặc kiến ​​thức cụ thể bằng cách sử dụng văn bản, sơ đồ, hình vẽ, hình ảnh, phương trình, bảng hoặc thậm chí biểu đồ.

Tại sao sau đó Jupyter được gọi là một máy tính xách tay?

Bởi vì nó làm chính xác những gì đã nêu ở trên! Nó được sử dụng để phác thảo các tài liệu, mã, văn bản, hình ảnh, phương trình, biểu đồ phác thảo, và trực quan hóa và thậm chí vẽ bảng.

Máy tính xách tay Jupyter là gì?

Jupyter Notebook là một ứng dụng web nguồn mở cho phép bạn tạo và chia sẻ các tài liệu có chứa mã trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và văn bản tường thuật. Nó sử dụng bao gồm làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, mô phỏng số, mô hình thống kê, trực quan hóa dữ liệu, học máy và nhiều hơn nữa.

Thông thường, Notebook Jupyter được sử dụng trong môi trường Python. Chúng có đầu ra rất tương tác và có thể dễ dàng chia sẻ, giống như một máy tính xách tay thông thường.

Jupyter Notebook có thể được sử dụng để làm gì?

Viết nhiều ngôn ngữ.

Hệ thống Jupyter hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ lập trình (được gọi là Kernels, trong hệ sinh thái Jupyter), bao gồm Python, Java, R, Julia, Matlab, Octave, Scheme, Xử lý, Scala và nhiều ngôn ngữ khác. Bạn có thể chia sẻ mã được viết trong Notebook với người khác.

Dưới đây là một vài ngôn ngữ có thể được viết trong sổ ghi chép Jupyter.

Con trăn

Trong số tất cả các ngôn ngữ có thể được viết bằng Jupyter, python là ngôn ngữ phổ biến nhất với máy tính xách tay. Hầu hết mọi người viết mã trong môi trường Jupyter đều viết Con trăn. Theo mặc định, Jupyter hỗ trợ Python trong môi trường của họ mà không cần sử dụng các lệnh ma thuật đặc biệt.

def hello_world ():
in("Chào thế giới!!!")
Chào thế giới()

Và, đầu ra sẽ là:

Chào thế giới!!!

JavaScript

JavaScript nổi tiếng với web và cũng có thể được viết bằng Jupyter. Không giống như Python, JavaScript được hỗ trợ theo mặc định. Bạn phải sử dụng một lệnh đặc biệt nhất định để thông báo cho ô mà bạn đang chạy nó trong đó đây là mã JavaScript. Các lệnh này thường được gọi là lệnh ma thuật. đối với JavaScript, lệnh là %% javascript.

Cũng có giới hạn đối với mã JavaScript nào bạn có thể chạy trong Jupyter Notebook, không giống như python.

javascript %%
const văn bản = "Chào thế giới"
cảnh báo (văn bản)

Java

Nó cho phép tích hợp hạt nhân khác – ngôn ngữ. Một hạt nhân như vậy có thể được cài đặt bằng cách làm theo các hướng dẫn cài đặt đây. Sau khi cài đặt, hãy chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối Jupyter của bạn nếu trên Linux.

bảng điều khiển jupyter –kernel = java
Bảng điều khiển Jupyter 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: Hạt nhân IJava 1.1.0-SNAPSHOT
Giao thức v5.0 được thực hiện bởi jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
Trong 1]:

Matlab

Matlab là một ngôn ngữ hiệu suất cao cho máy tính kỹ thuật; Nó tích hợp tính toán, trực quan hóa và lập trình trong một môi trường dễ sử dụng, nơi các vấn đề và giải pháp được thể hiện trong ký hiệu toán học quen thuộc.

Để sử dụng Matlab trong Jupyter Notebook, trước tiên bạn phải cài đặt Jupyter-Matlab. Điều đầu tiên chúng ta cần làm là tạo ra một môi trường ảo.

  • Mở dấu nhắc Jupyter của bạn trên windows hoặc chỉ thiết bị đầu cuối của bạn trên Linux và nhập lệnh sau

conda tạo -vv -n jmatlab python = 3,5 jupyter

  • Hãy chắc chắn rằng bạn vẫn ở trong thiết bị đầu cuối này, sau đó nhập mã

nguồn kích hoạt jmatlab

  • Sau đó cài đặt kernel Matlab cho Python

Pip cài đặt matlab_kernal
cài đặt python -m matlab_kernel

  • Kiểm tra xem kernel đã được cài đặt đúng chưa

danh sách jupyter kernelspec

  • Tìm thư mục MATLAB của bạn. Ủng hộ / Ứng dụng / MATLAB_R2017a.app.
  • Chuyển đến thư mục con extern / engine / python, và cài đặt công cụ Python.

cd / Ứng dụng / MATLAB_R2017a.app / exo / engines / python
cài đặt python

  • Bắt đầu máy tính xách tay Jupyter

cd your_usiness_directory
máy tính xách tay jupyter

Sau khi ra mắt, bây giờ sẽ có một tùy chọn cho cả Matlab và python.

Đánh dấu

Jupyter notebook rất hữu ích khi viết markdown và điều này có thể rất hữu ích khi bạn muốn đưa ra một lời giải thích chi tiết hoặc chi tiết về một đoạn mã, viết tài liệu hoặc từ điển cho một tập dữ liệu cụ thể.
Nhập mã dưới đây vào một cuốn sổ tay.

* [Gấu trúc] (# gấu trúc),
Được sử dụng để phân tích dữ liệu
* [Numpy] (# numpy),
Được sử dụng để phân tích số
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu

Đầu ra phải như sau;

Bash Script

Jupyter Notebooks cho phép sử dụng tập lệnh bash bằng cách sử dụng lệnh ma thuật %% bash.

Để kiểm tra, hãy cho phép tạo một thư mục trong thư mục làm việc hiện tại của bạn. Nhập mã sau vào ô Notebook.

%% bash
mkdir Test_Folder

Chạy mã, bây giờ kiểm tra thư mục làm việc của bạn bằng cách nhập mã

%% bash
ls

Bạn sẽ thấy thư mục Test_Folderhas đã được thêm vào nó. Bạn cũng có thể điều hướng đến thư mục vật lý để kiểm tra.

Trực quan hóa dữ liệu

Với việc sử dụng các thư viện Python như matplotlib, bạn có thể chạy và hiển thị trực quan hóa dữ liệu ngay trong trình duyệt của mình.

Hãy cùng cố gắng thực hiện một hình ảnh trực quan rất cơ bản bằng matplotlib.

Trước tiên chúng tôi sẽ nhập thư viện

từ pyplot nhập khẩu matplotlib như plt
% matplotlib nội tuyến

Sau đó nhập các mã sau

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
plt.plot (x, y)
Trực quan Matplotlib.

Thậm chí hấp dẫn hơn là chúng ta có thể thực hiện trực quan 3d!!
Trước tiên chúng ta cần nhập thư viện trực quan 3d

từ mpl_toolkits nhập mplot3d
nhập numpy như np

Sau đó thực hiện chiếu 3d

fig = plt.f hình ()
ax = plt.axes (chiếu = ‘3d’)

Đầu ra của chúng ta sẽ trông như thế này

Chiếu 3d
Bây giờ, chạy các kịch bản sau đây.

def f (x, y):
trả lại np.sin (np.sqrt (x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace (-6, 6, 30)
y = np.linspace (-6, 6, 30)
X, Y = np.meshgrid (x, y)
Z = f (X, Y)

ax = plt.axes (chiếu = ‘3d’)
ax.plot_surface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = ‘viridis’, edgecolor = ‘không’)
ax.set_title (‘bề mặt’);

Sơ đồ 3d

Ký hiệu toán học và khoa học

Chúng ta có thể sử dụng các công cụ như latex ngay bên trong phương trình toán học và khoa học của Jupyter Notebook.

LaTeX là một hệ thống sắp chữ chất lượng cao; nó bao gồm các tính năng được thiết kế để sản xuất tài liệu khoa học và kỹ thuật. Bạn có thể tìm hiểu thêm về latex tại đây đây. Hãy cùng cố gắng chạy một số mã LaTex đơn giản.
Nhập các lệnh LaTex sau

## $ J (\ theta_0) = \ frac {1} {2m} \ sum_ {i = 0} ^ {m} (h_ \ theta (x ^ {(i)}) – y ^ {(i)}) ^ 2 đô la

Đầu ra phải là loại này

Phần kết luận

Bài viết này chỉ nói sơ qua về bề mặt của những gì có thể đạt được khi sử dụng Máy tính xách tay Jupyter. Bạn có thể tìm thấy hầu hết các ví dụ trong bài viết này trong sổ ghi chép Jupyter này mà tôi đã tạo ở đây trên hợp tác

THẺ

  • Con trăn

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me