Pengantar Notebook Jupyter untuk Pemula

Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan telah menjadi kata baru di dunia teknologi; secara harfiah, semua orang tampaknya telah menyadari betapa pentingnya bidang studi ini.


Seorang ilmuwan data akan setuju bahwa Anda hampir tidak dapat melakukannya tanpa menggunakan notebook Jupyter pada suatu saat, yah, jika tidak setiap waktu. Sejumlah besar insinyur AI / ML telah mengadopsi penggunaan Notebook Jupyter sebagai alat yang mereka gunakan untuk menulis dan menguji algoritma / model.

Tapi apa itu Jupyter? Dan mengapa itu disebut sebagai Notebook?

Menurut Wikipedia, buku catatan adalah buku atau pengikat kertas halaman, sering kali diperintah, digunakan untuk berbagai keperluan seperti mencatat catatan atau memo, menulis, menggambar atau memesan memo.

Jadi pada dasarnya, kita dapat mengatakan notebook digunakan untuk mengekspresikan konteks, ide, atau pengetahuan tertentu menggunakan teks, diagram, gambar, gambar, persamaan, tabel, atau bahkan grafik.

Lalu mengapa Jupyter disebut sebagai notebook?

Karena melakukan persis seperti yang disebutkan di atas! Ini digunakan untuk menyusun dokumen, kode, teks, gambar, persamaan, bagan grafik, dan visualisasi dan bahkan menggambar tabel.

Apa itu Jupyter Notebook?

The Jupyter Notebook adalah aplikasi web open-source yang memungkinkan Anda membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode langsung, persamaan, visualisasi, dan teks naratif. Ini menggunakan termasuk pembersihan dan transformasi data, simulasi numerik, pemodelan statistik, visualisasi data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi.

Paling sering, Notebook Jupyter digunakan dalam lingkungan Python. Mereka memiliki output yang sangat interaktif dan dapat dengan mudah dibagikan, seperti notebook biasa.

Untuk apa Notebook Jupyter bisa digunakan?

Menulis banyak bahasa.

Sistem Jupyter mendukung lebih dari 100 bahasa pemrograman (disebut “kernel” di ekosistem Jupyter), termasuk Python, Jawa, R, Julia, Matlab, Oktaf, Skema, Pemrosesan, Scala, dan banyak lagi. Anda dapat membagikan kode yang ditulis dalam Notes dengan orang lain.

Berikut adalah beberapa bahasa yang dapat ditulis dalam buku catatan Jupyter.

Python

Dari semua bahasa yang dapat ditulis dengan Jupyter, python adalah yang paling populer dengan notebook. Hampir setiap orang yang menulis kode dalam lingkungan Jupyter menulis Python. Secara default, Jupyter mendukung Python di lingkungan mereka tanpa menggunakan perintah sihir khusus.

def hello_world ():
mencetak("Halo Dunia!!!")
Halo Dunia()

Dan, hasilnya adalah:

Halo Dunia!!!

JavaScript

JavaScript terkenal untuk web dan juga dapat ditulis dalam Jupyter. Tidak seperti Python, JavaScript tidak didukung secara default. Anda harus menggunakan perintah khusus tertentu untuk memberi tahu sel bahwa Anda menjalankannya karena ini adalah kode JavaScript. Perintah-perintah ini sering disebut perintah sihir. untuk JavaScript, perintahnya adalah %% javascript.

Ada juga batasan untuk kode JavaScript apa yang bisa Anda jalankan di Jupyter Notebook, tidak seperti python.

%% javascript
teks const = "Halo Dunia"
waspada (teks)

Jawa

Ini memungkinkan pengintegrasian “kernel” tambahan – bahasa. Kernel semacam itu dapat diinstal dengan mengikuti serangkaian instruksi instalasi sini. Setelah menginstal, jalankan perintah berikut di terminal Jupyter Anda jika di Linux.

jupyter console –kernel = java
Konsol Jupyter 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: Kernel IJava 1.1.0-SNAPSHOT
Implementasi protokol v5.0 oleh jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
Dalam [1]:

Matlab

Matlab adalah bahasa kinerja tinggi untuk komputasi teknis; Ini mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam lingkungan yang mudah digunakan di mana masalah dan solusi diekspresikan dalam notasi matematika yang akrab.

Untuk menggunakan Matlab di Notebook Jupyter, Anda harus menginstal Jupyter-Matlab terlebih dahulu. Hal pertama yang perlu kita lakukan adalah menciptakan lingkungan virtual.

  • Buka prompt Jupyter Anda di windows atau terminal Anda di Linux dan ketik perintah berikut

conda create -vv -n jmatlab python = 3.5 jupyter

  • Pastikan Anda tetap di terminal ini, lalu ketikkan kodenya

sumber aktifkan jmatlab

  • Kemudian instal kernel Matlab untuk Python

pip instal matlab_kernal
python -m matlab_kernel install

  • Periksa apakah kernel sudah diinstal dengan benar

jupyter daftar kernel

  • Temukan direktori MATLAB Anda. “/Applications/MATLAB_R2017a.app”.
  • Pergi ke subdirektori “extern / engine / python” dan instal mesin Python.

cd “/Applications/MATLAB_R2017a.app/extern/engines/python”
instal setup.py python

  • Mulai notebook Jupyter

cd your_working_directory
notebook jupyter

Setelah diluncurkan, sekarang harus ada pilihan untuk Matlab dan python.

Penurunan harga

Notebook Jupyter sangat berguna dalam hal penulisan markdown, dan ini bisa sangat berguna ketika Anda ingin memberikan penjelasan secara verbal atau terperinci mengenai sepotong kode, menulis dokumentasi, atau kamus untuk dataset tertentu.
Ketikkan kode di bawah ini dalam buku catatan.

* [Panda] (# panda),
Digunakan untuk analisis data
* [Numpy] (# numpy),
Digunakan untuk analisis numerik
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Digunakan untuk visualisasi data

Outputnya harus sebagai berikut;

Skrip Bash

Jupyter Notebooks memungkinkan penggunaan skrip bash dengan menggunakan perintah %% bash magic.

Untuk mengujinya, mari buat folder di direktori kerja Anda saat ini. Ketikkan kode berikut dalam sel Notes.

%%pesta
mkdir Test_Folder

Jalankan kode, sekarang periksa direktori kerja Anda dengan mengetikkan kode

%%pesta
ls

Anda akan melihat bahwa folder Test_Folderhas telah ditambahkan padanya. Anda juga dapat menavigasi ke folder secara fisik untuk memeriksa.

Visualisasi data

Dengan menggunakan pustaka Python seperti matplotlib, Anda dapat menjalankan dan menampilkan visualisasi data langsung di browser Anda.

Mari kita coba untuk membuat visualisasi yang sangat mendasar menggunakan matplotlib.

Kami pertama-tama akan mengimpor perpustakaan

dari matplotlib import pyplot as plt
% matplotlib sebaris

Kemudian ketikkan kode-kode berikut

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

Yang lebih menarik adalah kita bisa melakukan visualisasi 3d!!
Pertama-tama kita perlu mengimpor perpustakaan visualisasi 3d

dari mpl_toolkits import mplot3d
impor numpy sebagai np

Kemudian buat proyeksi 3d

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

Output kami akan terlihat seperti ini

Proyeksi 3d
Sekarang, jalankan skrip berikut.

def f (x, y):
return 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 (proyeksi = ‘3d’)
ax.plot_surface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = ‘viridis’, edgecolor = ‘tidak ada’)
ax.set_title (‘permukaan’);

3d Plotted diagram

Notasi Matematika Dan Ilmiah

Kita dapat menggunakan alat-alat seperti Latx tepat di dalam persamaan matematika dan ilmiah jenis Jupyter Notebook kita.

LaTeX adalah sistem penyusunan huruf yang berkualitas tinggi; itu termasuk fitur yang dirancang untuk produksi dokumentasi teknis dan ilmiah. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang lateks di sini sini. Mari kita coba menjalankan beberapa kode LaTex sederhana.
Ketik perintah LaTex berikut

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

Outputnya harus seperti ini

Kesimpulan

Artikel ini hanya menggores permukaan apa yang bisa dicapai dengan penggunaan Notebook Jupyter. Anda dapat menemukan sebagian besar contoh dalam artikel ini di buku catatan Jupyter yang saya buat ini di sini di kolaboratif

TAGS:

  • Python

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