Что за программа jupiter

Теперь, когда перед вами открытая записная книжка, надеюсь, ее интерфейс не будет выглядеть совершенно чуждым; В конце концов, Jupyter — это просто продвинутый текстовый процессор. Почему бы не осмотреться? Проверьте меню, чтобы почувствовать его, особенно потратьте несколько минут, чтобы прокрутить список команд в палитре команд, которая является маленькой кнопкой со значком клавиатуры (или Ctrl + Shift + P ).

Вы должны заметить два довольно важных термина, которые, вероятно, являются новыми для вас:ячейкиа такжеядраявляются ключом как к пониманию Jupyter, так и к тому, что делает его не просто текстовым процессором. К счастью, эти понятия не сложно понять.

• Ядро — это «вычислительный движок», который выполняет код, содержащийся в документе ноутбука.
• Ячейка — это контейнер для текста, который будет отображаться в записной книжке, или код, который будет выполняться ядром записной книжки.

ячейки

Блокноты Jupyter для анализа данных: руководство для начинающих

Основы Jupyter Notebook (Python)

Изучение

На чтение 10 мин Просмотров 1.5к. Опубликовано 21.09.2021

Важность анализа данных неуклонно растет во всех отраслях. Наличие надлежащих инструментов анализа данных и визуализации стало как никогда важным. Jupyter Notebooks — один из ведущих инструментов с открытым исходным кодом для разработки и управления аналитикой данных.

Первоначально Jupyter начал свою жизнь как ответвление проекта iPython в 2014 году и превратился в полноценную интерактивную платформу для анализа данных. Jupyter, управляемый некоммерческой организацией Project Jupyter, стремится предоставить наиболее полную платформу для анализа данных.

В этой статье мы покажем вам, как установить и настроить локальную среду Jupyter. Вы можете использовать это руководство как идеальную отправную точку для начала работы по анализу данных.

Что такое блокнот Jupyter?

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое предоставляет интерактивную вычислительную среду. Он создает документы (записные книжки), которые объединяют как входные (код), так и выходные данные в один файл. Он предлагает единый документ, который содержит:

• Визуализации
• Математические уравнения
• Статистическое моделирование
• Повествовательный текст
• Любые другие мультимедийные материалы

Такой подход с использованием единого документа позволяет пользователям разрабатывать, визуализировать результаты и добавлять информацию, диаграммы и формулы, которые делают работу более понятной, повторяемой и доступной для совместного использования.

Ноутбуки Jupyter поддерживают более 40 языков программирования, в основном на Python. Поскольку это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, любой может свободно использовать его для своих проектов в области науки о данных. Есть два варианта записной книжки Jupyter:

• Jupyter Classic Notebookсо всеми упомянутыми выше возможностями.
• JupyterLab, новый интерфейс ноутбука нового поколения, разработанный, чтобы быть гораздо более расширяемым и модульным, с поддержкой широкого спектра рабочих процессов от науки о данных, машинного обучения и научных вычислений.

Сегодня JupyterLab — это блокнот по умолчанию для любого проекта Jupyter.

Установка Jupyter Notebook (JupyterLab)

Есть несколько способов установить и использовать Jupyter Notebooks, начиная от установки через conda, mamba, pip, pipenv или даже как контейнер Docker.

В этом разделе мы обсудим два метода установки Jupyter Notebooks в вашей локальной среде. Мы будем использовать Windows в качестве среды операционной системы для настройки JupyterLab.

Установить через Pipenv

Pipenv позволяет пользователям создавать детерминированную воспроизводимую виртуальную среду с надлежащим управлением зависимостями для проектов Python. Поскольку Jupyter поставляется в виде пакета pip, мы можем просто установить его в этой виртуальной среде.

Во-первых, давайте создадим папку, которая действует как виртуальная среда. В этом примере у нас есть папка с именем «jupyter_notebook», которая будет использоваться для создания среды с помощью Pipenv.

Просто выполните следующую команду, чтобы открыть эту папку и установить версию Python 3.8. Однако для этого мы можем использовать любую поддерживаемую версию Python.

Затем выполните следующую команду, чтобы установить пакет Jupyter через pip:

Наконец, мы можем запустить JupyterLab с помощью команды run.

После запуска JupyterLab мы сможем получить доступ к установке JupyterLab через предоставленный URL-адрес ( https: // localhost: 8888 ).

Таким образом, метод Pipenv предлагает изолированную среду JupyterLab для работы без конфликта с:

• Любой другой проект Python
• Настройки
• Пакеты, установленные глобально

Установить с помощью инструментария Anaconda Data Science Toolkit

Anaconda — это дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом, цель которого — упростить развертывание и управление пакетами. Поставляется со своими собственными:

• Система управления пакетами (conda)
• Возможности виртуальной среды
• Пакеты программного обеспечения, предназначенные для проектов в области науки о данных

Индивидуальная версия anaconda позволяет быстро настроить локальную среду обработки данных, просто установив установочный пакет anaconda.

Теперь давайте установим Jupyter Notebook через Anaconda. Сначала перейдите на веб-сайт Anaconda и загрузите соответствующий установочный пакет Individual Edition для вашей операционной системы.

Затем установите программное обеспечение на локальный компьютер с помощью установщика (пакет.exe).

После этого откройте только что установленное приложение под названием Anaconda Navigator после завершения установки. Это графический интерфейс, используемый для установки приложений и пакетов для среды conda. Вы заметите, что и Jupyter Notebook, и JupyterLab доступны в разделе приложений Anaconda Navigator.

Затем выберите предпочитаемый тип ноутбука и установите его. После этого нажмите кнопку «Запустить», чтобы запустить Jupyter Notebook. Откроется окно браузера с открытой записной книжкой.

По умолчанию Juptyper получит доступ ко всем файлам и папкам в месте запуска. Это место установки anaconda, тогда как это папка виртуальной среды для Pipenv.

Создание записной книжки

Поскольку мы завершили процесс установки, теперь мы можем перейти к созданию записной книжки. Нажмите кнопку записной книжки на домашней странице веб-интерфейса JupyterLab или перейдите в меню «Файл» -> «Создать» -> «Записная книжка», чтобы создать новую записную книжку.

Это откроет новую записную книжку без названия под названием untitled.ipynb, где мы можем начать кодировать наш проект.

Компоненты notebook Jupyter

В этом разделе мы рассмотрим основные компоненты записной книжки Jupyter, которые необходимы для взаимодействия со средой Jupyter.

Файл ipynb

Файл.ipynb — это расширение, используемое для определения отдельной записной книжки. Этот файл содержит все данные вашей записной книжки в формате JSON. Более того, он включает все содержимое ячеек, вложения изображений в виде преобразованных строк и метаданные, относящиеся к записной книжке.

Давайте создадим простую записную книжку с именем test.ipynb и добавим туда простой оператор печати, как показано ниже.

Теперь, если мы откроем файл test.ipynb как файл JSON, мы увидим, как там хранится вся информация, относящаяся к записной книжке.

Ядро ноутбука

Ядро действует как мозг ноутбука. Любой код в ячейке будет выполнен в ядре, а результат будет возвращен в записную книжку. Ядро рассматривает весь документ (записную книжку) как единое целое и поддерживает состояние между ячейками.

В следующем примере мы определили переменную (data_x) в ячейке и получили доступ к той же переменной в отдельной ячейке для простого вычисления сложения.

Если нам нужно очистить все переменные, мы можем просто перезапустить ядро ​​или использовать другие параметры, такие как «Перезапустить и очистить все выходные данные» или «Запустить все ячейки», в зависимости от требуемого результата. Кроме того, у нас есть возможность прерывания, чтобы остановить ядро, если оно зависло из-за вычислительной проблемы.

Ядро также определяет язык программирования, поддерживаемый в записной книжке, начиная от Java, Scala, R, Lua и т. Д. Более того, пользователи могут установить любое поддерживаемое ядро ​​и использовать его для создания записной книжки. Некоторые ядра, такие как ядро ​​SoS, расширяют поддержку нескольких языков в одном ноутбуке.

Ячейки в записной книжке

Клетки — это строительные блоки записной книжки. Все, что мы делаем в блокноте, мы делаем в определенном блоке клетки. В записной книжке есть два типа ячеек:

• Кодовая ячейка. Эти ячейки содержат код, который будет выполняться в ядре. Когда записная книжка будет запущена, результат будет показан под ячейкой кода (вне ячейки).
• Ячейка уценки. Эти ячейки содержат текстовое содержимое с использованием Markdown. Во время выполнения результат будет сгенерирован на месте ячейки уценки.

Ячейки во время выполнения:

Для всех типов ячеек существует два режима: режим редактирования и командный режим:

• Когда мы щелкаем ячейку и начинаем редактирование, она меняет свой внешний вид с синей рамкой, указывающей на режим редактирования.
• Когда мы выйдем из ячейки, он станет серым, чтобы указать командный режим.

Режим редактирования ячейки:

Командный режим ячейки:

Начало работы с аналитикой данных

Теперь, когда мы можем установить Jupyter Notebooks и понять его основные компоненты, давайте проведем анализ данных и визуализацию с помощью Notebook.

Сначала мы создадим новую записную книжку с именем «race_data». Для этого анализа мы будем использовать набор данных о чемпионате мира Формулы-1 (1950-2021), доступный от Kaggle.

Цель этого анализа — определить водителя с наибольшим количеством побед в F1. Прежде чем начать, убедитесь, что вы установили необходимые библиотеки для среды Python. Вы можете использовать команду «pipenv install» для установки Pipenv и использовать conda для установки anaconda.

Шаг 1

Импортируйте данные из набора данных Kaggle (файл.csv) во фреймы данных Pandas.

import numpy as np
import pandas as pd# Import Data
results_dataframe = pd.read_csv(‘G:dataresults.csv’)
circuits_dataframe = pd.read_csv(‘G:datacircuits.csv’)
drivers_dataframe = pd.read_csv(‘G:datadrivers.csv’)
races_dataframe = pd.read_csv(‘G:dataraces.csv’)
constructor_dataframe = pd.read_csv(‘G:dataconstructors.csv’)

Шаг 2

Проверьте импорт, распечатав несколько фреймов данных.

# Prints Results Data Frame
results_dataframe.head()# Prints Drivers Data Frame
drivers_dataframe.head()

Шаг 3

Объедините все фреймы данных, чтобы создать единый первичный фрейм данных, состоящий из всех необходимых данных.

# Join Data Frames

driver_result_dataframe = pd.merge(results_dataframe,drivers_dataframe,on=’driverId’)
race_result_dataframe = pd.merge(driver_result_dataframe,races_dataframe,on=’raceId’)
complete_race_data_dataframe = pd.merge(race_result_dataframe,constructor_dataframe,on=’constructorId’)

complete_race_data_dataframe.head()

Шаг 4

Очистите фрейм данных. Мы удалим все ненужные столбцы из фрейма данных.

complete_race_data_dataframe = complete_race_data_dataframe.drop
(columns=[‘url_x’,’url_y’,’name_y’,’nationality_y’,’url’,’time_y’])
complete_race_data_dataframe.head()

Шаг 5

Подсчитайте общие выигрыши для каждого гонщика. В приведенном ниже блоке кода мы:

1. Отфильтруйте данные гонок, чтобы они содержали только первые позиции, и создайте новый целочисленный столбец с именем «position_mod».
2. Сгруппируйте данные по столбцам «driverRef» и «nationality_x» с суммой postion_mod.
3. Отсортируйте данные по убыванию и получите первые десять строк.

# Filter ,
yaxis=dict(
title=’No of Wins’,
titlefont_size=16,
tickfont_size=14),
xaxis=dict(
title=’Driver’,
titlefont_size=16,
tickfont_size=14),
template = “plotly_dark”
)
iplot(chart)

Созданный график

Начните анализ данных с Jupyter

Jupyter Notebooks — идеальное место для начала работы в области анализа данных. Jupyter предоставляет многофункциональную, надежную и удобную среду с использованием нескольких методов установки. Пользователи могут использовать Jupyter в любой среде, независимо от платформы.

Источник: bestprogrammer.ru

Как работать с Jupyter Notebooks в PyCharm

Если вы специалист в области компьютерных наук, скорее всего, вы немного знакомы с Python. По мере роста популярности этого универсального языка программирования высокого уровня его сильные стороны и влияние становятся все более заметными. Новые разработчики хотят углубиться в аналитику данных, возможную с помощью элитных инструментов визуализации и анализа данных Python.

При поиске курсов программирования, не забудьте почитать отзывы о geekbrains. Возможно, именно их курсы вы захотите выбрать, чтобы стать Python-программистом.

Python играет важную роль в мире программирования

Согласно опросу, проведенному JetBrains, «Python является основным языком, который используют 84% программистов. Кроме того, почти 58% разработчиков используют Python для анализа данных, а 52% используют его для веб-разработки. За ним следует использование Python для DevOps, машинного обучения, сканирования или извлечения данных из Интернета, а также множество других применений».

PyCharm — кроссплатформенная IDE для разработчиков Python

Чтобы получить максимальную отдачу от Python, особенно с точки зрения анализа данных, важно найти среду IDE, которая предлагает больше всего с точки зрения редактирования кода и визуализации результатов. Для этого подойдет PyCharm. PyCharm — это IDE, разработанная JetBrains, мозгом, стоящим за большими инструментами разработки, такими как PhpStorm.

Основным компонентом PyCharm является редактор кода, который предлагает такие функции, как интеллектуальное автозавершение кода на основе контекста, предложения кода и фрагменты кода. Это позволяет программистам создавать логические блоки кода для разделения программных модулей.

Редактор эффективно выявляет и выделяет ошибки по мере написания кода. Навигация по коду никогда не была такой простой, поскольку PyCharm позволяет программистам быстро переходить к определенному фрагменту, объекту или классу в исходном коде.

PyCharm также имеет множество функций рефакторинга, позволяющих разработчикам легко вносить организованные изменения. Поддержка веб-технологий, таких как HTML, CSS, JavaScript и др., В сочетании со средой редактирования и просмотра веб-страниц в реальном времени в PyCharm, делает его мощным инструментом для веб-разработки на Python.

«Грамотное программирование» с Jupyter Notebook

Еще одна IDE, которая играет важную роль при разговоре о Python, — это Jupyter Notebook. Ранее известный как IPython Notebook, Jupyter Notebook особенно важен для придания формы тому, что Дональд Кнут, ученый-компьютерщик из Стэнфорда, назвал «грамотным программированием».

Грамотное программирование — это стандартная форма программирования, ориентированная на удобочитаемость кода. Это позволяет программистам придавать форму логическим единицам своего кода, значению этих единиц кода и их результатам. Скомпилированный блокнот представляет код как законченный и понятный мыслительный процесс и его технологическое воплощение.

Для поддержки грамотного программирования в Jupyter Notebook есть множество доступных инструментов, которые обеспечивают полную свободу редактирования кода с его соответствующей поддерживающей прозой.

Начиная с базового уровня, записные книжки (файлы, в которых написан код) могут разделять код на «ячейки». Ячейки позволяют легко различать определенные функции.

Помимо ячеек кода, доступны ячейки разметки, в которых легко ввести описание кода, значение или результаты. Возможности редактирования ячеек разметки безграничны; вы можете поиграть с текстовыми форматами, изображениями и даже математическими уравнениями и диаграммами.

Обширная поддержка интеграции Jupyter Notebook в PyCharm позволяет разработчикам создавать, выполнять и отлаживать исходные коды, одновременно изучая их выходные данные.

Какие функции включены в PyCharm для Jupyter Notebooks?

PyCharm позволяет вносить изменения в исходный документ разными способами. Это включает:

• Редактирование и предварительный просмотр.
• Использование записной книжки как исходного кода с определениями в виде текстов.
• Предоставление предварительных просмотров в реальном времени вместе с отладкой.
• Параметры автосохранения вашего кода.
• Выделение всех типов синтаксических ошибок и ошибок.
• Возможность добавлять комментарии к строкам.
• Возможность одновременного выполнения и предварительного просмотра результатов.
• Разрешения на использование специального отладчика Jupyter Notebook Debugger.
• Распознавайте файлы.ipynb по значку.

Использование записной книжки Jupyter в PyCharm

Мощные возможности Jupyter Notebook для написания и редактирования кода и элитный специализированный модуль отладки PyCharm могут сформировать среду разработки, которой мало что не хватает.

Все, что осталось, — это узнать, как создать интегрированную среду разработки, сочетающую в себе функции PyCharm и Jupyter Notebook.

Короткий ответ: в настоящее время это возможно только с лицензионной версией PyCharm Professional. PyCharm Professional не является бесплатным. Однако вы можете получить бесплатную лицензию, если вы связаны с образовательным учреждением и имеете адрес электронной почты.edu.

Подробный ответ на вышеупомянутый вопрос заключается в следующем:

1. Сначала вы должны создать новый проект.
2. В этом проекте создайте новый файл ipynb, выбрав File> New…> Jupyter Notebook. Это должно открыть новый файл записной книжки.
3. Если у вас не установлен пакет Jupyter Notebook, над вновь открытым файлом ipynb появится сообщение об ошибке. Сообщение об ошибке гласит: «Пакет Jupyter не установлен», и у вас будет опция «Установить пакет jupyter» рядом с ним.
   
4. Нажмите «Установить пакет jupyter». Это запустит процесс установки, который вы можете просмотреть, щелкнув запущенные процессы в правом нижнем углу окна PyCharm.
   
5. Чтобы начать изучение Jupyter Notebook в PyCharm, создайте ячейки кода и выполните их.
   
6. Выполните ячейку кода, чтобы запустить сервер Jupyter. По умолчанию сервер Jupyter использует порт 8888 по умолчанию на локальном хосте. Эти конфигурации доступны в окне инструментов сервера. После запуска вы можете просмотреть сервер над окном исходного кода, а рядом с ним вы можете просмотреть ядро, созданное как «Python 2» или «Python 3».
7. Теперь вы можете получить доступ к вкладке переменных в PyCharm, чтобы увидеть, как значения ваших переменных меняются при выполнении ячеек кода. Это помогает при отладке. Вы также можете установить точки останова в строках кода, а затем щелкнуть значок «Выполнить» и выбрать «Debug Cell» (или использовать сочетание клавиш Alt+Shift+Enter), чтобы начать отладку.
8. Следующие вкладки в нижней части окна PyCharm необходимы для использования Jupyter Notebook:
   

Работа с пользовательским интерфейсом

Из множества компонентов пользовательского интерфейса давайте начнем изучать те, с которыми вы можете работать, не сталкиваясь с какими-либо трудностями.

Режимы просмотра

PyCharm предлагает три режима просмотра для редактирования файлов записной книжки Jupyter:

1. Режим «Только редактор»
   Это позволяет добавлять и редактировать ячейки записной книжки.
   
2. Режим
   разделенного просмотра Режим разделенного просмотра позволяет добавлять ячейки и предварительно просматривать их вывод. Это также режим просмотра по умолчанию для всех записных книжек Jupyter в PyCharm.
   
3. Режим только предварительного просмотра
   Здесь вы можете предварительно просмотреть результаты выполнения кода, необработанные ячейки и уценку кода.
   

Панель инструментов

На панели инструментов есть несколько ярлыков, обеспечивающих быстрый доступ ко всем основным операциям.

Журнал сервера

Журнал сервера — это окно, которое появляется при запуске любого из серверов Jupyter. Он показывает текущее состояние сервера и ссылку на записную книжку, над которой ведется работа.

Вкладка «Переменные»

Вкладка переменных предоставляет подробный отчет о значениях переменных, присутствующих в исполняемой ячейке.

Теперь, когда вы знакомы с основами редактирования и отладки блокнотов Jupyter в PyCharm, вы можете самостоятельно установить пакет Jupyter в PyCharm. С этого момента вы можете полностью изучить его возможности и использовать их в свое удовольствие!

Заключение

На этом мы завершаем наше руководство по работе с записными книжками Jupyter в PyCharm. Мы рассмотрели причины, по которым стоит изучить Python, а также краткие сведения о PyCharm и Jupyter. Затем мы рассмотрели шаги по интеграции Jupyter с PyCharm, а также с различными режимами и панелями инструментов, которые могут помочь разработчикам. Мы надеемся, что это руководство поможет вам стать разработчиком Python.

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка / 5. Количество оценок:

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Источник: ip-calculator.ru