Uvod bilježnica Jupyter za početnike

Strojno učenje i umjetna inteligencija postali su nove riječi u tehnologiji; doslovno, čini se da su svi shvatili koliko je važno ovo polje studija.


Znanstvenik podataka složio bi se da jedva to uspijete bez korištenja Jupyterove bilježnice u nekom trenutku, dobro, ako ne svaki put. Upotrebu AI / ML inženjera prihvatio je širok spektar Jupyterova bilježnica kao alat koji koriste za pisanje i testiranje algoritama / modela.

Ali što je Jupyter? I zašto se naziva Bilježnica?

Prema Wikipediji, bilježnica je knjiga ili povez u obliku papira stranica, često vladajući, a koristi se u mnoge svrhe, kao što su snimanje bilješki ili memoranduma, pisanje, crtanje ili bilježnica.

U osnovi, možemo reći da se bilježnica koristi za izražavanje određenog konteksta, ideje ili znanja koristeći tekst, dijagrame, crteže, slike, jednadžbe, tablice ili čak grafikone.

Zašto se onda Jupyter naziva bilježnicom?

Jer čini upravo ono što gore navedeno čini! Koristi se za izradu dokumenata, kodova, tekstova, slika, jednadžbi, nacrta grafikona i vizualizacija, pa čak i crtanje tablica.

Što je Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook je web-aplikacija otvorenog koda koja vam omogućuje stvaranje i razmjenu dokumenata koji sadrže kôd uživo, jednadžbe, vizualizacije i narativni tekst. Koristi čišćenje i transformaciju podataka, numeričku simulaciju, statističko modeliranje, vizualizaciju podataka, strojno učenje i još mnogo toga.

Jupyter Notebook se najčešće koristi u Python okruženju. Imaju vrlo interaktivne izlaze i mogu ih se lako podijeliti, baš kao i uobičajenu bilježnicu.

Za što se može koristiti Jupyter Notebook?

Pisanje više jezika.

Sustav Jupyter podržava preko 100 programskih jezika (nazvanih „kernel“ u Jupyter ekosustavu), uključujući Python, Java, R, Julia, Matlab, Octave, Scheme, Processing, Scala i mnoge druge. Kôd napisan u bilježnici možete podijeliti s drugima.

Evo nekoliko jezika koji se mogu upisati u bilježnicu Jupyter.

Piton

Od svih jezika koji se mogu pisati s Jupyterom, python je najpopularniji u bilježnici. Gotovo svi koji pišu kod unutar Jupyterovog okruženja Piton. Jupyter prema zadanim postavkama podržava Python u njihovom okruženju bez upotrebe posebnih čarobnih naredbi.

def hello_world ():
ispis ("Pozdrav svijete!!!")
Pozdrav svijete()

A, izlaz bi bio:

Pozdrav svijete!!!

JavaScript

JavaScript popularno poznat na webu, a može se pisati i na Jupyteru. Za razliku od Pythona, JavaScript nije podržan prema zadanim postavkama. Morate koristiti određenu posebnu naredbu da biste rekli ćeliji da je pokrećete, jer je ovo JavaScript kôd. Te se naredbe često nazivaju čarobnim naredbama. za JavaScript je naredba %% javascript.

Postoji i ograničenje JavaScripta koji možete pokrenuti u Jupyter Notebooku, za razliku od pythona.

%% javaScript
const tekst = "Pozdrav svijete"
Dojava (tekst)

Java

Omogućuje integraciju dodatna “jezgra” – Jezici. Takav kernel može se instalirati slijedeći skup uputa za instalaciju ovdje. Nakon instalacije, pokrenite sljedeću naredbu na vašem Jupyter terminalu ako je na Linuxu.

konzola za jupyter –kernel = java
Jupyterova konzola 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: IJava kernel 1.1.0-SNAPSHOT
Implementacija protokola v5.0 pomoću jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
U [1]:

Matlab

Matlab je jezik visokih performansi za tehničko računanje; Integrira računarstvo, vizualizaciju i programiranje u okruženju koje je lako za upotrebu gdje se problemi i rješenja izražavaju u poznatim matematičkim zapisima.

Da biste koristili Matlab u Jupyter Notebook-u, prvo morate instalirati Jupyter-Matlab. Prvo što trebamo učiniti je stvoriti virtualno okruženje.

  • Otvorite prompt za Jupyter u sustavu Windows ili samo svoj terminal na Linuxu i upišite sljedeću naredbu

conda stvoriti -vv -n jmatlab python = 3,5 jupytera

  • Obavezno ostanite na ovom terminalu i zatim upišite kôd

izvor aktivirati jmatlab

  • Zatim instalirajte Matlab kernel za Python

pip instalacija matlab_kernal
instalirati python -m matlab_kernel

  • Provjerite je li kernel ispravno instaliran

list jupyter kernelspec

  • Pronađite svoj MATLAB direktorij. „/Applications/MATLAB_R2017a.app”.
  • Idite u poddirektoriju “extern / engine / python” i instalirajte Python motor.

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

  • Pokrenite Jupyterovu bilježnicu

cd your_working_directory
bilježnica jupyter

Nakon pokretanja, sada bi trebala postojati opcija i za Matlab i za python.

Markdowns

Jupyter bilježnica je korisna kada je u pitanju pisanje oznaka, a to može biti korisno kada želite dati detaljno ili detaljno objašnjenje dijela koda, pisanja dokumentacije ili rječnika za određeni skup podataka.
Utipkajte donji kôd u bilježnicu.

* [Pande] (# pande),
Koristi se za analizu podataka
* [Numpy] (# numpy),
Koristi se za numeričku analizu
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Koristi se za vizualizaciju podataka

Izlaz treba biti sljedeći;

Bash skripte

Jupyter Notebooks omogućuje upotrebu bash skripte pomoću naredbe %% bash magic.

Da biste testirali, stvorimo mapu u vašem trenutnom radnom imeniku. U ćeliju bilježnice upišite sljedeći kôd.

%% bash
mkdir Test_Folder

Pokrenite kôd, sada provjerite svoj radni imenik upisivanjem koda

%% bash
ls

Vidjet ćete da mu je dodana mapa Test_Folder. Možete i fizički doći do mape da biste provjerili.

Vizualizacija podataka

S upotrebom Python knjižnica poput matplotliba, možete pokrenuti i prikazivati ​​vizualizacije podataka izravno u vašem pregledniku..

Pokušajmo napraviti vrlo osnovnu vizualizaciju pomoću matplotliba.

Prvo bismo uvezli knjižnicu

iz matplotlib uvoz pyplot kao plt
% matplotlib-a inline

Zatim upišite sljedeće kodove

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

Još je intrigantnije što bismo mogli napraviti 3D vizualizacije!!
Prvo moramo uvesti biblioteku 3D vizualizacije

iz mpl_toolkits uvoz mplot3d
uvesti numpy kao np

Zatim napravite 3D projekciju

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

Naš bi rezultat trebao izgledati ovako

3D projekcija
Sada pokrenite sljedeće skripte.

def f (x, y):
vratiti 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 (projekcija = ‘3d’)
ax.plot_surface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = ‘viridis’, edgecolor = ‘nijedan’)
ax.set_title ( ‘površina’);

3D dijagram

Matematičke i znanstvene bilješke

Mi možemo koristiti alate poput Lateksa točno unutar matematičkih i znanstvenih jednadžbi tipa Jupyter Notebook.

LaTeX je visokokvalitetni sustav za unos teksta; uključuje značajke dizajnirane za izradu tehničke i znanstvene dokumentacije. Ovdje možete saznati više o lateksu ovdje. Pokušajmo pokrenuti neke jednostavne LaTex kodove.
Upišite sljedeće LaTex naredbe

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

Izlaz bi trebao biti ove vrste

Zaključak

Ovaj članak samo ogrebuje površinu onoga što bi se moglo postići uporabom Jupyterove bilježnice. Većinu primjera u ovom članku možete pronaći u ovoj Jupyterovoj bilježnici koju sam stvorio ovdje na suradnju

OZNAKE:

  • Piton

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