PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
Who is jovyan? · Issue #358 · jupyter/docker-stacks
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【docker-compose】JupyterLab立ち上げセット
docker-composeでJupyterLabを立ち上げるセットです。 ちょっとしたpythonのコードやパッケージの動作確認に使います。 立ち上げセット: https://github.com/k8shiro/my-jupyter-notebook 使い方 起動 接続 立ち上げたホストへブラウザからポート番号8888を指定して接続してください。 JupyterLabのログイン画面のパスワードは docker-compose.ymlのJUPYTER_PASSを変更(default: password)することで設定できます。 その他 hostからコンテナに渡したいデータがある場合は./dataに格納。 host側の./ipynb/は/home/jovyan/workにマウントされている。 ./dataと./ipynbは適切にpermissionをつけてください。 pythonのパッケー
Python で学ぶベイズフィルタとカルマンフィルタ (翻訳) - inzkyk.xyz
翻訳について これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。 この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。 PDF 版と Jupyter Notebook 版について この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。 謝辞 英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。 誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
GitHub - icoxfog417/mlnote-note: 機械学習帳を学ぶノート
mlnote-noteは、岡崎 直観先生が作成された機械学習帳を40日間、ちょっとずつ毎日学ぶための教材です。 1日ごとの学習内容を1枚のスライドで要約して解説しています。 確認問題を解くのに集中できるよう、環境構築が不要なAmazon SageMaker Studio Labで確認問題を解いています(※)。 アウトプットによる学習の定着を促すために、スライドの作成に使ったPowerPointファイルmlnote-slides.pptxをリポジトリに含めています。自分なりに機械学習帳を要約しアウトプットするための素材としてお使いください。 ※演習用のNotebookと、回答例を記入したNotebookはそれぞれ「Open Studio Lab」をクリックすると開けます。開くのにStudio Labのアカウントは不要です。動かすのに必要です。使い方は「学習を始める」のセクションを参照してくだ
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた - Qiita
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみたPythonSparkpandasVisualizationJupyter こんなウイジェットができて対話式にデータを分析できます。簡単すぎ！ PixieDustって何? PixieDustは簡単ですけど結構機能が広いライブラリーなので、ざっくり概要=What isは「Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー 「PixieDust」をザクッと紹介します」の記事に書きました。ご興味あればそちらをご参照ください。当記事はインタラクティブなチャート・ウィジェット周りの使い方(How-To)にフォーカスします。 まずはAPIを2つ知ってれば十分 Pixiedustで主に知っている必要があるAPIは基本、2つだけです. データをインポート
DockerでJupyterLab環境を作る - 拡張機能追加 - Qiita
DockerでJupyterLab環境を作るでは基本的なJupyterLab環境構築の方法をしめしたので、 この記事では拡張機能の設定をしていきたいと思います。 オレオレJupyterlab環境をDockerで作ったを参考に最低限必要なコードに絞ってみました。 jupyterlab-kiteのインストール FROM python:3 # Node.jsのインストール RUN curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_12.x |bash - \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ nodejs # pythonライブラリのインストール COPY requirements.txt . RUN pip3 install --upgrade pip && \ pip3 install --no-
人のコードを読むのしんどい、自分の環境だと動かない…… 「debug力」で解決するデータ分析のぴえんをこえてぱおん状態
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。久保田氏はデバッガの必要性と、jupyter notebookでのdebug方法について発表しました。 debug力があれば軽減されるノートブック入門のあるある 久保田史洋氏（以下、久保田）：今日は5分のLT（ライトニングトーク）なので、5分で終われるかがちょっと不安ですが、急ぎ足で「jupyter notebookでのdebug入門」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 自己紹介も短めです。「Twitter」「Kaggle」を「fkubota」という名前でやっています。バンドルカードの株式会社カンムで、機械学習エンジニアをやっているKaggle Expertです。 コンテンツは、主にビギナーに向けて話します。2本立てで、「debugについて」「jup
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境 Pythonなどに対応した統合開発環境としてWebブラウザから利用する「JupyterLab」のデスクトップアプリケーション版となる「JupyterLab App」がリリースされました。 Electronベースのマルチプラットフォーム対応となっており、Mac、Linux、Windowsに対応します。 基になったWebアプリケーションのJupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能を統合。 さらにブレークポイントの設定や変数の確認などの機能を備えたビジュアルデバ
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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Jupyter Notebook標準サポートが正式版にVisual Studio Code用拡張機能「Python」
Microsoftは現地時間2021年8月6日、Visual Studio Code用拡張機能「Python バージョン2021.8.1105858891」をリリースした旨を公式ブログで報告した。最新の拡張機能は先のマーケットプレイスや、Visual Studio Code内の拡張機能ギャラリーからインストールできる。新バージョンはJupyter Notebook標準サポート機能が正式版となり、Pythonインタプリターのソート機能を改善した。 以前からJupyter Notebookとの親和性を高めてきた本拡張機能だが、Jupyter Notebookの刷新に対応することで、セルの変更を検査にしている。また、変更したキーバインディングがipynbファイル編集時にも反映され、本拡張機能に関する設定の検索も容易になった。 設定ページから「Notebook」と検索することで、利用可能な設定項目
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
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Load Data — PixieDust Documentation
Jupyter Notebook で Python を書くためのコンテナ開発環境を作成する
はじめに — Python早見帳
Built with Jupyter Book
プログラミング言語のコードを逐次実行できるノートブック環境「JupyterLab」がスタンドアロンアプリに／Windows、Mac、Linux（Debian/Fedora）で利用可能
Jupyter対話環境を使ってVS Codeでノートブックのデバッグ
