VS CodeでJupyterしてみよう
Jupyterは、オープンソースで開発が進められているプロジェクト（Project Jupyter）です。Pythonなどのプログラミング言語で記述された実行可能なコードと、Markdownで記述されたコードに関連ドキュメントを、「ノートブック」と呼ばれる単一のファイルにまとめることが可能な環境の構築を目指しています。 このプロジェクトの代表的な成果物が、コードとドキュメントをひとまとめに扱えるノートブックをWebブラウザ上で実現するWebアプリ「Jupyter Notebook」や「JupyterLab」です。Visual Studio Code（以下、VS Code）にPython拡張機能とJupyter拡張機能をインストールすることで、このノートブック環境をVS Code内で実現できます。今回はその基本を見ていくことにしましょう。 必要なもの 以前のバージョンのVS CodeではPy
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です． はじめまして．今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です． 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 本記事の想定読者：普段Jupyter notebook・Jupyter Lab，Google Colaboratoryを使っている方，またこれから使おうと考えている方 本記事の概要：jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年，データの重要性が様々な
Jupyter Notebook Cheat Sheet
This Jupyter Notebook cheat sheet will help you to find your way around the well-known Notebook App, a subproject of Project Jupyter. You'll probably know the Jupyter notebooks pretty well - it's one of the most well-known parts of the Jupyter ecosystem! If you haven't explored the ecosystem yet or if you simply want to know more about it, don't hesitate to go and explore it here!. For those who a
IPythonデータサイエンスクックブック
本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 IPythonによる対話的コンピューティング入門 はじめに レシピ 1.1 IPython notebook入門 レシピ 1.2はじめてのIPython探索データ分析 レシピ 1.3高速配列計算のためのNumPy多次元配列 レシピ
Jupyter に octave_kernel をインストール【追記あり】 - Qiita
前置き 某 オンライン機械学習コース を受講するにあたって、自宅及び会社の Mac に Octave をインストールました。 で、Jupyter に確か Octave のカーネルもあるはずだ、と探してついでにインストールしたのですが。 ちょっとだけハマったので、情報共有のために記録。 【2015/07/14 09:00 追記】 動作確認していて、日本語の扱いでハマったので、記事を加筆・修正しました。 環境 Mac OSX 10.8.5 / 10.9.5 Homebrew Python 2.7.9 / 3.4.31 IPython 3.1.0 → 3.2.02 Octave のインストール Octave は、バイナリをダウンロードしてインストールすることもできるようですが、私は Homebrew でインストール。OSX のバージョンにほぼ依存せず同じ手順でインストールできたので（時間はかかり
JupyterでRを使う。 - Qiita
IPythonからいつの間にか名前を変えていたJupyterですが、名前を変更した理由が「Python以外にも対応してきたし、IPythonって名前はおかしいんじゃね！？」ということらしい。 その恩恵にあやかって、Jupyter上でRを使って開発できるように環境を作る。 作業環境 MacOS X Yosemite Jupyter 1.0.0 (Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1) R 3.2.2 Jupyterはpyenvから入れたAnacondaに入っていたもので、RはHomeBrewを使って入れました。 以上の状態でRを立ち上げてコンソールに入り、以下のようにコマンドを実行。 追記 2017/07/10 13:46 コメントでインストールコマンドが古くなっていると頂いたので、新しいものに修正 > install.packages(c('repr', 'IRdi
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
Notebook Gallery
matplotlib - 2D and 3D plotting in Python The latest version of this IPython notebook lecture is available at http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures . Visualizing distributions of data This notebook demonstrates different approaches to graphically representing distributions of data, specifically focusing on the tools provided by the seaborn package.
Jupyter Notebookを利用してお手軽分析環境構築
突然ですが，みなさま普段データ分析を行う際にどのような分析環境（ツール）を利用していますか？Excel？RStudio (R)？Spyder (Python)？「特にそういった分析環境を利用していません」という方もいらっしゃるかもしれません． この記事では，数ある分析環境の中でも人気急上昇中（※当社比）のJupyter Notebookに注目し，Jupyter Notebookを利用したお手軽な分析環境構築について紹介します． Jupyter Notebookとは？ Jupyter Notebookとは，ブラウザ上でインタラクティブにデータ分析が行える環境です． ※最近では分析用途だけに留まらず便利なメモ帳としてJupyter Notebookを利用する例も増えているようです．参考：現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ オープンソースで開発が進めら
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Jupyter_Cheat_Sheet_Basics.indd
execution error: doesn’t understand the “open location” message. (-1708) · Issue #2438 · jupyter/notebook
OctaveをJupyter notebookで使う - Qiita
GitHub - wesm/pydata-book: Materials and IPython notebooks for "Python for Data Analysis" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media
IPython notebook 3.0 automatically close brackets