Jupyter Notebook Введение для начинающих

Машинное обучение и искусственный интеллект стали новыми модными словами в мире технологий; буквально все, кажется, поняли, насколько важна эта область исследования.


Специалист по данным согласился бы с тем, что вы вряд ли сможете обойтись без использования ноутбука Jupyter в какой-то момент времени, ну, если не каждый раз. Широкий круг инженеров AI / ML принял использование Блокнот Jupyter как инструмент, который они используют для написания и тестирования алгоритмов / моделей.

Но что такое Jupyter? И почему это называется ноутбуком?

Согласно Википедии, записная книжка – это книга или папка с бумагами, часто управляемая, используемая для многих целей, таких как запись заметок или меморандумов, написание, рисование или бронирование записок..

Таким образом, по сути, мы могли бы сказать, что блокнот используется для выражения определенного контекста, идеи или знаний, используя текст, диаграммы, рисунки, рисунки, уравнения, таблицы или даже диаграммы..

Почему тогда Jupyter называют ноутбуком??

Потому что он делает именно то, что сказано выше! Он используется для составления документов, кодов, текстов, рисунков, уравнений, черновых диаграмм и визуализаций и даже для составления таблиц..

Что такое ноутбук Jupyter?

Jupyter Notebook – это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет вам создавать и обмениваться документами, которые содержат живой код, уравнения, визуализации и текст повествования. Он включает в себя очистку и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование, визуализацию данных, машинное обучение и многое другое..

Чаще всего Jupyter Notebook используется в среде Python. Они имеют очень интерактивные выходы и могут быть легко переданы, как обычный ноутбук.

Для чего можно использовать ноутбук Jupyter?

Написание нескольких языков.

Система Jupyter поддерживает более 100 языков программирования (называемых «ядрами» в экосистеме Jupyter), включая Python, Java, R, Julia, Matlab, Octave, Scheme, Processing, Scala и многие другие. Вы можете поделиться кодом, написанным в блокноте, с другими.

Вот несколько языков, которые можно записать в тетради Jupyter.

питон

Из всех языков, которые могут быть написаны с помощью Jupyter, python является самым популярным среди ноутбуков. Почти каждый, кто пишет код в среде Jupyter, пишет питон. По умолчанию Jupyter поддерживает Python в своей среде без использования специальных магических команд.

def hello_world ():
Распечатать("Привет мир!!!")
Привет мир()

И результат будет:

Привет мир!!!

JavaScript

JavaScript широко известен в Интернете и может быть написан на Jupyter. В отличие от Python, JavaScript не поддерживается по умолчанию. Вы должны использовать определенную специальную команду, чтобы сообщить ячейке, в которой вы ее запускаете, что это код JavaScript. Эти команды часто называют магическими командами. для JavaScript команда %% javascript.

Существует также ограничение на то, какой код JavaScript вы можете запускать в Jupyter Notebook, в отличие от python..

%% Javascript
константный текст = "Привет мир"
Оповещение (текст)

Ява

Это позволяет интегрировать дополнительные «ядра» – языки. Такое ядро ​​можно установить, следуя инструкциям по установке Вот. После установки выполните следующую команду в своем терминале Jupyter, если в Linux.

консоль jupyter –kernel = java
Консоль Jupyter 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: ядро ​​IJava 1.1.0-SNAPSHOT
Реализация протокола v5.0 с помощью jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
В 1]:

Matlab

Matlab – высокопроизводительный язык для технических вычислений; Он объединяет вычисления, визуализацию и программирование в простой в использовании среде, где проблемы и решения выражаются в знакомой математической записи.

Чтобы использовать Matlab в Jupyter Notebook, сначала необходимо установить Jupyter-Matlab. Первое, что нам нужно сделать, это создать виртуальную среду.

  • Откройте окно командной строки Jupyter в Windows или просто свой терминал в Linux и введите следующую команду

conda create -vv -n jmatlab python = 3.5 jupyter

  • Убедитесь, что вы остаетесь в этом терминале, затем введите код

источник активировать jmatlab

  • Затем установите ядро ​​Matlab для Python

pip install matlab_kernal
python -m matlab_kernel установить

  • Проверьте, правильно ли установлено ядро

список спецификаций ядра Jupyter

  • Найдите свой каталог MATLAB. «/Applications/MATLAB_R2017a.app».
  • Перейдите в подкаталог «extern / Engineers / Python» и установите движок Python..

cd «/Applications/MATLAB_R2017a.app/extern/engines/python»
Python setup.py установить

  • Запустить блокнот Jupyter

cd your_working_directory
блокнот Jupyter

После запуска должна появиться опция для Matlab и python..

уценка

Блокнот Jupyter пригодится, когда речь идет о написании разметки, и это может быть очень полезно, если вы хотите дать подробное или подробное объяснение фрагмента кода, написать документацию или словарь для определенного набора данных..
Введите приведенный ниже код в блокноте.

* [Панды] (# панды),
Используется для анализа данных
* [Numpy] (# Numpy),
Используется для численного анализа
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Используется для визуализации данных

Вывод должен быть следующим;

Скрипты Bash

Jupyter Notebooks позволяет использовать скрипт bash с помощью команды %% bash magic.

Чтобы проверить, давайте создадим папку в вашем текущем рабочем каталоге. Введите следующий код в ячейку Блокнота.

%% Баш
mkdir Test_Folder

Запустите код, теперь проверьте ваш рабочий каталог, набрав код

%% Баш
Ls

Вы увидите, что к нему добавлена ​​папка Test_Folder. Вы также можете перейти к папке физически, чтобы проверить.

Визуализация данных

С использованием библиотек Python, таких как matplotlib, вы можете запускать и отображать визуализации данных прямо в браузере..

Давайте попробуем сделать очень простую визуализацию, используя matplotlib.

Сначала мы импортируем библиотеку

из matplotlib импортировать pyplot как plt
% matplotlib встроенный

Затем введите следующие коды

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

Еще более интригующим является то, что мы могли бы делать 3d визуализации!!
Сначала нам нужно импортировать библиотеку 3d визуализации

из mpl_toolkits импортировать mplot3d
импортировать numpy как np

Затем сделайте 3D-проекцию

fig = plt.figure ()
ax = plt.axes (projection = ‘3d’)

Наш вывод должен выглядеть так

3d проекция
Теперь запустите следующие скрипты.

def f (x, y):
вернуть 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 (projection = ‘3d’)
ax.plot_surface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = ‘viridis’, edgecolor = ‘none’)
ax.set_title ( ‘поверхность’);

3d-диаграмма

Математические и научные обозначения

Мы можем использовать такие инструменты, как Latex, прямо в наших математических и научных уравнениях типа Jupyter Notebook.

LaTeX – это высококачественная система набора текста; включает в себя функции, предназначенные для производства технической и научной документации. Вы можете узнать больше о латексе здесь Вот. Давайте попробуем запустить несколько простых кодов LaTex.
Введите следующие команды LaTex

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

Вывод должен быть такого рода

Вывод

Эта статья просто царапает поверхность того, что может быть достигнуто с использованием Ноутбуки Jupyter. Вы можете найти большинство примеров в этой статье в этой записной книжке Jupyter, которую я создал здесь на сотрудничество

TAGS:

  • питон

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map