In Entwicklung | Letztes Updateated: 12. November 2019

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Jupyter Notebook Einführung für Anfänger

By Gbadebo Bello

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind zu den neuen Schlagworten in der Technologiewelt geworden; Literally, scheint allen klar geworden zu sein, wie wichtig dieses Studienfach ist.

Ein Datenwissenschaftler würde zustimmen, dass Sie zu einem bestimmten Zeitpunkt kaum auf ein Jupyter-Notebook verzichten können, wenn nicht jedes Mal. Eine breite Palette von AI / ML-Ingenieuren hat die Verwendung von übernommen Jupyter Notizbuch Als Werkzeug verwenden sie das Schreiben und Testen der Algorithmen / Modelle.

Aber was ist Jupyter? Und warum wird es als Notebook bezeichnet?

Laut Wikipedia ist ein Notizbuch ein Buch oder ein Ordner aus Seitenpapier, das häufig regiert wird und für viele Zwecke verwendet wird, z. B. zum Aufzeichnen von Notizen oder Memoranden, Schreiben, Zeichnen oder Schrottbuchung.

So grundlegendallyMan könnte sagen, ein Notizbuch dient dazu, einen bestimmten Kontext, eine Idee oder ein bestimmtes Wissen mithilfe von Texten, Diagrammen, Zeichnungen, Bildern, Gleichungen, Tabellen oder sogar Diagrammen auszudrücken.

Warum wird Jupyter dann als Notizbuch bezeichnet?

Weil es genau das tut, was oben beschrieben istated tut es! Es wird verwendet, um Dokumente, Codes, Texte, Bilder, Gleichungen, Diagramme und Visualisierungen zu entwerfen und sogar Tabellen zu zeichnen.

Was ist ein Jupyter-Notebook?

Der Jupyter Notizbuch ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der Sie erstellen könnenate und teilen Sie Dokumente, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten. Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören Datenbereinigung und -transformation, numerische Simulation, statistische Modellierung, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und vieles mehr.

Am häufigsten wird das Jupyter-Notizbuch in einer Python-Umgebung verwendet. Sie haben sehr interaktive Ausgänge und können wie ein normales Notebook problemlos gemeinsam genutzt werden.

Wofür kann Jupyter Notebook verwendet werden?

Mehrere Sprachen schreiben.

Das Jupyter-System unterstützt über 100 Programmiersprachen (im Jupyter „Kernel“ genannt). ecosystem), einschließlich Python, Java, R, Julia, Matlab, Oktave, Schema, Processing, Scala und viele mehr. Sie können den in Notebook geschriebenen Code mit anderen teilen.

Hier sind einige Sprachen, die in Jupyter Notebook geschrieben werden können.

Python

Von allen Sprachen, die mit Jupyter geschrieben werden können, ist Python die beliebteste im Notebook. Fast jeder, der Code in der Jupyter-Umgebung schreibt, schreibt das Python. Standardmäßig unterstützt Jupyter Python in seiner Umgebung ohne die Verwendung spezieller magischer Befehle.

def hello_world():     
print("Hello world!!!") 
hello_world()

Und die Ausgabe wäre:

Hello world!!!

JavaScript

JavaScript ist im Volksmund für das Web bekannt und kann auch in Jupyter geschrieben werden. Im Gegensatz zu Python wird JavaScript standardmäßig nicht unterstützt. Sie müssen einen bestimmten speziellen Befehl verwenden, um der Zelle, in der Sie ihn ausführen, mitzuteilen, dass es sich um einen JavaScript-Code handelt. Diese Befehle werden oft als magische Befehle bezeichnet. Für JavaScript lautet der Befehl %%javascript.

Im Gegensatz zu Python gibt es auch eine Grenze für den JavaScript-Code, den Sie in Jupyter Notebook ausführen können.

%%javascript
const text = "hello world"
alert(text)

Javac

Es ermöglicht die Integration zusätzliche "Kernel" - Sprachen. Ein solcher Kernel kann installiert werden, indem die Installationsanweisungen befolgt werden hier. Führen Sie nach der Installation den folgenden Befehl in Ihrem Jupyter-Terminal unter Linux aus.

jupyter console --kernel=java 
Jupyter console 5.1.0 
Java 9.0.4+11 :: IJava kernel 1.1.0-SNAPSHOT 
Protocol v5.0 implementation by jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT 
In [1]:

Matlab

Matlab ist eine Hochleistungssprache für technisches Rechnen; Es integrates Berechnung, Visualisierung und Programmierung in einer benutzerfreundlichen Umgebung, in der Probleme und Lösungen in vertrauter Form ausgedrückt werdenthematical-Notation.

So verwenden Sie Matlab In Jupyter Notebook müssen Sie zuerst Jupyter installieren.Matlab. Das erste, was wir tun müssen, ist zu erstellenate eine virtuelle Umgebung.

Öffnen Sie Ihre Jupyter-Eingabeaufforderung windows oder einfach Ihr Terminal unter Linux und geben Sie den folgenden Befehl ein

conda create -vv -n jmatlab python=3.5 jupyter

Stellen Sie sicher, dass Sie in diesem Terminal bleiben, und geben Sie den Code ein

source activate jmatlab

Dann installieren Matlab Kernel für Python

pip install matlab_kernal
python -m matlab_kernel install

Überprüfen Sie, ob der Kernel ordnungsgemäß installiert ist

jupyter kernelspec list

Finden Sie Ihre MATLAB Verzeichnis. „/Anwendungen/MATLAB_R2017a.app“.
Wechseln Sie in das Unterverzeichnis "extern / engine / python" und installieren Sie die Python-Engine.

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

Starten Sie das Jupyter-Notizbuch

<span class="n">cd</span> <span class="n">your_working_directory</span>
<span class="n">jupyter</span> <span class="n">notebook</span>

Nach dem Start sollte es nun eine Option für beides geben Matlab und Python.

Abschläge

Das Jupyter-Notizbuch ist praktisch, wenn es darum geht, Markdowns zu schreiben. Dies kann sehr nützlich sein, wenn Sie eine ausführliche oder ausführliche Erklärung eines Codeteils, eine Schreibdokumentation oder ein Wörterbuch für einen bestimmten Datensatz geben möchten.
Geben Sie den folgenden Code in ein Notizbuch ein.

* [Pandas](#pandas),
  Used for data analysis
* [Numpy](#numpy),
  Used for numerical analysis
* [Matplotlib](#matplotlib),
  Used for data visualizations

Die Ausgabe sollte wie folgt sein;

Bash-Skripte

Jupyter Notebooks ermöglicht die Verwendung von Bash-Skripten mithilfe von %%bash magischer Befehl.

Zum Testen erstellen wirate einen Ordner in Ihrem aktuellen Arbeitsverzeichnis. Geben Sie den folgenden Code in eine Notebook-Zelle ein.

%%bash
mkdir Test_Folder

Führen Sie den Code aus und überprüfen Sie nun Ihr Arbeitsverzeichnis, indem Sie den Code eingeben

%%bash
ls

Sie werden sehen, dass der Ordner Test_Folderwurde hinzugefügt. Sie können auch navigierenate zum Ordner Physically überprüfen.

Datenvisualisierung

Mit der Verwendung von Python-Bibliotheken wie matplotlibkönnen Sie Datenvisualisierungen direkt in Ihrem b ausführen und anzeigenrowser.

Versuchen wir, mit matplotlib eine sehr einfache Visualisierung zu erstellen.

Wir würden zuerst die Bibliothek importieren

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

Geben Sie dann die folgenden Codes ein

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

Noch faszinierender ist, dass wir 3D-Visualisierungen machen können !!
Wir müssen zuerst die 3D-Visualisierungsbibliothek importieren

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np

Dann machen Sie eine 3D-Projektion

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

Unsere Ausgabe sollte so aussehen

3D-Projektion
Führen Sie nun die folgenden Skripte aus.

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(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,
                cmap='viridis', edgecolor='none')
ax.set_title('surface');

3D-Diagramm

Mathematical- und wissenschaftliche Notationen

Wir können Werkzeuge wie L verwendenatex direkt in unserem Jupyter-Notebook Typ mathematical- und wissenschaftliche Gleichungen.

LaTeX ist ein hochwertiges Satzsystem; Es umfasst Funktionen für die Erstellung technischer und wissenschaftlicher Dokumentation. Sie können mehr über l erfahrenatex hier hier. Versuchen wir, ein einfaches L auszuführenaTex-Codes.
Geben Sie das folgende L einaTex-Befehle

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

Die Ausgabe sollte von dieser Art sein

Fazit

Dieser Artikel kratzt nur an der Oberfläche dessen, was mit der Verwendung von erreicht werden könnte Jupyter-Notizbücher. Die meisten Beispiele in diesem Artikel finden Sie in diesem von mir erstellten Jupyter-Notizbuchated hier auf kollaborative

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