Úvod do Jupyter Notebooku pro začátečníky

Strojové učení a umělá inteligence se staly novým bzučivým slovem v technologickém světě; doslova se zdá, že si každý uvědomil, jak důležitý je tento obor.


Vědec údajů by souhlasil s tím, že sotva zvládnete bez použití notebooku Jupyter v určitém okamžiku, dobře, ne-li pokaždé. Používání AI / ML techniků přijalo široké spektrum Notebook Jupyter jako nástroj, který používají k psaní a testování algoritmů / modelů.

Co je to Jupyter? A proč se tomu říká notebook?

Podle Wikipedie je notebook knihou nebo pořadačem papírů, často ovládaných, používaných k mnoha účelům, jako jsou zaznamenávání poznámek nebo memorand, psaní, kreslení nebo šrotování..

Dalo by se tedy říci, že notebook se používá k vyjádření konkrétního kontextu, nápadu nebo znalostí pomocí textu, diagramů, výkresů, obrázků, rovnic, tabulek nebo dokonce grafů..

Proč je tedy Jupyter označován jako notebook?

Protože to dělá přesně to, co výše uvedené dělá! Používá se k navrhování dokumentů, kódů, textů, obrázků, rovnic, návrhových grafů a vizualizací a dokonce k kreslení tabulek.

Co je Jupyter Notebook?

Notebook Jupyter je webová aplikace s otevřeným zdrojovým kódem, která umožňuje vytvářet a sdílet dokumenty, které obsahují živý kód, rovnice, vizualizace a vyprávění textu. Využívá se k tomu čištění a transformace dat, numerická simulace, statistické modelování, vizualizace dat, strojové učení a mnoho dalšího.

Notebook Jupyter se nejčastěji používá v prostředí Python. Mají velmi interaktivní výstupy a lze je snadno sdílet, stejně jako běžný notebook.

Na co lze Jupyter Notebook použít?

Psaní více jazyků.

Systém Jupyter podporuje více než 100 programovacích jazyků (nazývaných „jádra“ v ekosystému Jupyter), včetně Pythonu, Java, R, Julie, Matlabu, Octave, schématu, zpracování, Scaly a mnoha dalších. Můžete sdílet kód napsaný v Poznámkovém bloku s ostatními.

Zde je několik jazyků, které lze zapsat do poznámkového bloku Jupyter.

Krajta

Ze všech jazyků, které lze psát pomocí Jupyteru, je python u notebooku nejoblíbenější. Téměř každý, kdo píše kód v prostředí Jupyter, píše Krajta. Ve výchozím nastavení Jupyter ve svém prostředí podporuje Python bez použití speciálních magických příkazů.

def hello_world ():
vytisknout("Ahoj světe!!!")
Ahoj světe()

Výstupem by bylo:

Ahoj světe!!!

JavaScript

JavaScript je pro web oblíbený a lze jej také napsat v Jupyteru. Na rozdíl od Pythonu není JavaScript ve výchozím nastavení podporován. Musíte určitému speciálnímu příkazu oznámit buňce, ve které je spuštěna, že se jedná o kód JavaScript. Tyto příkazy se často nazývají magické příkazy. pro JavaScript je příkaz %% javascript.

Na rozdíl od pythonu existuje také omezení, jaký kód JavaScript byste mohli v Jupyter Notebooku spustit.

%% javascript
const text = "Ahoj světe"
upozornění (text)

Jáva

Umožňuje integraci další „jádra“ – jazyky. Takové jádro lze nainstalovat podle souboru instalačních pokynů tady. Po instalaci spusťte v terminálu Jupyter následující příkaz, pokud je v systému Linux.

konzole jupyter – kernel = java
Konzola Jupyter 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: jádro IJava 1.1.0-SNAPSHOT
Implementace protokolu v5.0 pomocí jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
V 1]:

Matlab

Matlab je vysoce výkonný jazyk pro technické výpočty; Integruje výpočet, vizualizaci a programování do snadno použitelného prostředí, kde jsou problémy a řešení vyjádřeny známým matematickým zápisem.

Abyste mohli Matlab používat v Jupyter Notebooku, musíte nejprve nainstalovat Jupyter-Matlab. První věc, kterou musíme udělat, je vytvořit virtuální prostředí.

  • Otevřete výzvu Jupyter v systému Windows nebo pouze svůj terminál v systému Linux a zadejte následující příkaz

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

  • Ujistěte se, že zůstanete v tomto terminálu a zadejte kód

zdroj aktivovat jmatlab

  • Pak nainstalujte jádro Matlab pro Python

pip install matlab_kernal
python -m matlab_kernel instalace

  • Zkontrolujte, zda je jádro správně nainstalováno

seznam jupyter kernelspec

  • Najděte svůj adresář MATLAB. „/Aplikace/MATLAB_R2017a.app“.
  • Přejděte do podadresáře „externí / motory / python“ a nainstalujte Pythonův motor.

cd „/Aplikace/MATLAB_R2017a.app/extern/engines/python“
python setup.py install

  • Spusťte notebook Jupyter

cd your_working_directory
jupyter notebook

Po spuštění by nyní měla existovat možnost pro Matlab i Python.

Markdowns

Notebook Jupyter se hodí, pokud jde o psaní poznámek, a to může být velmi užitečné, pokud chcete podrobně nebo podrobně vysvětlit část kódu, napsat dokumentaci nebo slovník pro konkrétní datový soubor..
Do notebooku zadejte níže uvedený kód.

* [Pandy] (# pandy),
Používá se pro analýzu dat
* [Numpy] (# numpy),
Používá se pro numerickou analýzu
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Používá se pro vizualizaci dat

Výstup by měl být následující;

Bash skripty

Notebooky Jupyter umožňují použití bash skriptu pomocí příkazu %% bash magic.

Chcete-li otestovat, vytvořte složku v aktuálním pracovním adresáři. Zadejte následující kód do buňky poznámkového bloku.

%% bash
mkdir Test_Folder

Spusťte kód, nyní zkontrolujte svůj pracovní adresář zadáním kódu

%% bash
ls

Uvidíte, že do něj byla přidána složka Test_Folder. Můžete také přejít do složky fyzicky a zkontrolovat.

Vizualizace dat

S použitím knihoven Python, jako je matplotlib, můžete spouštět a zobrazovat vizualizace dat přímo v prohlížeči.

Zkusme provést velmi základní vizualizaci pomocí matplotlibu.

Nejprve bychom knihovnu importovali

z matplotlib import pyplot jako plt
% matplotlib inline

Poté zadejte následující kódy

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

Ještě zajímavější je, že bychom mohli provádět 3D vizualizace!!
Nejprve je třeba importovat 3D vizualizační knihovnu

z mpl_toolkits import mplot3d
importovat numpy jako np

Poté vytvořte 3D projekci

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

Náš výstup by měl vypadat takto

3D projekce
Nyní spusťte následující skripty.

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

3D vykreslený diagram

Matematické a vědecké zápisy

Můžeme použít nástroje jako Latex přímo uvnitř našich matematických a vědeckých rovnic typu Jupyter Notebook.

LaTeX je vysoce kvalitní sazební systém; zahrnuje prvky určené k výrobě technické a vědecké dokumentace. Více o latexu se můžete dozvědět zde tady. Zkusme spustit některé jednoduché kódy LaTex.
Zadejte následující příkazy LaTex

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

Výstup by měl být tohoto druhu

Závěr

Tento článek pouze škrábe povrch toho, čeho by bylo možné dosáhnout použitím Notebooky Jupyter. Většina příkladů v tomto článku najdete v tomto notebooku Jupyter, který jsem vytvořil tady na spolupráci

TAGY:

  • Krajta

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

    Комментарии закрыты.

    Adblock
    detector