IPython の豊富な機能を使いこなす (2) - Qiita
以前に IPython の豊富な機能を使いこなすための説明や IPython Notebook の使いどころ、 IPython notebook サーバーを立ち上げる方法を書きました。 今回はその続きで、プロファイルの切り替えやプロンプトのカスタマイズ、対話的デバッガ (pdb) の利用について書きます。特に対話的デバッガは重要でこれを使いこなせるようになると開発生産性がぐっと高まります。 プロファイルの切り替え デフォルトのプロファイルは次のコマンドで生成できます。 こうするとホームディレクトリとして設定された場所に .ipython/profile_default のようなディレクトリが作成されます。この default の部分がプロファイルの名称になります。 プロファイルでは主に次のような項目を設定できます。 プロンプトや出力の色の設定 起動時の Python コードの実行 マジック
IPython notebook サーバーを立ち上げる - Qiita
IPython notebook を利用すると Web アプリケーションとして動作しブラウザのみで IPython の対話環境を使うことができるようになります。 サーバーサイドで IPython を起動しておけば良いだけなので、いくつかのメリットがあります。 クライアントとなる計算機にブラウザ以外の特別なソフトウェアをインストールする必要がない (特に matplotlib で) 描画した図や表がインラインで表示される セッションを保存し、たとえばプレゼンテーションなどに利用することができる このあたりは以前に書いた IPython Notebook の使いどころの通りです。 IPython notebook では以下の画像のようにプロットした画像がすぐに表示されます。このため探索的にデータを分析していくような作業に向いています。 IPython notebook のサーバーを用意する あ
IPython Notebook の使いどころ - Qiita
昨日は IPython について触れましたが、この IPython には Web ベースの IPython Notebook という機能があります。 これも IPython の目玉機能のひとつなのですが、ちょうどタイムリーなことにグノシーの中の人が記事を公開してるのでこちらを一読すると良いかと思います。詳細な解説はリンク先を読めばだいたい良い感じなので本機能の説明としては書くことがありませんね。 IPython Notebook の特徴 ただ筆者は普段使う環境としてはやはりターミナルから IPython を起動する方法を利用しています。いくつか理由はありますが主に以下の通りです。 IPython Notebook はたまに動作が不安定なことがある C-r によるコード履歴のインクリメンタルサーチなどいくつかターミナルの強力な機能を使えない キーボードだけで完全に制御できるターミナルの快適さ
IPython の豊富な機能を使いこなす - Qiita
IPython は非常に強力な対話環境で、探索的なデータ分析には欠かせません。対話的な操作環境からコードを実行することができ、インタプリタ言語の生産性を十二分に体感することができるでしょう。似たような環境として Ruby における pry が挙げられるかと思いますが、インタラクティブシェルの完成度においても IPython が一歩リードしているのではないかと思います。 最新の IPython を使う IPython コミュニティは開発のスピードが速く、昨年 2013 年の夏にリリースされたバージョン 1.0 から今年 2014 年 4 月にリリースされた IPython 2.0 までの間に 650 のプルリクエストがマージされ 400 のイシューと 4000 のコミットがされています。また現在は 3.0 系が開発中でそのロードマップは GitHub で知ることができます。シングルコードベー
ipython notebookをリモートサーバ上で動かす。 - 忘れないようにメモっとく
ipython notebookすごく便利。 The IPython Notebook — IPython 2.0.0-dev: Work in Progress documentation 開発が盛んで、バージョンが更新されるたびに、UIもどんどんよくなる。 ガンガン補完してくれるし、コマンドライン上のipythonでは出来ないような、グラフの描画や数式の表示がgoodだと思う。 リモートサーバ上で、pythonを使う場合でも簡単に設定ができるので、メモしといた。 参考にした記事 Setup a remote IPython notebook server with Numpy/Scipy/Maltplotlib/Pandas in a virtualenv on Ubuntu Server - Thomas Sileo まずは、ipythonを起動して、ipython notebook
IPython Notebookをアドホック分析環境として使う
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
Python+iPython+Emacsの設定 (Mac) - /Users/mizchi/workplace/
今まで何を思ったかipythonはwindows用のpythonだと思っていて、調べたところより便利なpythonシェルだということが判明したので入れてみた。 iPythonには基本的なunixコマンドが移植されていて、それでwindowsでcygwing代わりにiPython起動してる人が多いらしい。それで勘違いしたんだろう。たぶん。 導入 iPython導入の解説はたくさんあったけど、easy_installからいれるのが迷わなくてよかった。 sudo easy_install ipython rc pythonインタプリタは起動時にbashで指定されたPYTHONSTARTUPのpythonを読んでくれるのだけど、iPythonは別にrcファイルを持っていて、そっちを設定してやらなきゃいけないっぽい ~/.ipython/ipythonrc の末尾に以下を記入 execfile ~/
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Overview of the IPython configuration system — IPython 8.24.0 documentation
IPython as a system shell — IPython 8.23.0 documentation