衝撃のDatalore〜圧倒的な使いやすさを誇るクラウド上のJupyter Notebook - より良いエンジニアを目指して
Dataloreの魅力 blog.jetbrains.com 要はクラウド上で動かせるJupyter Notebookといったところです。 ホーム画面 この手のサービスでは、Google ColaborateryやAzure Notebooksがあります。 それらのサービスがありながらも圧倒的な存在感のあるサービスです。 とにかく、使いやすいです。 JetBrainsはチェコの企業だけあって、どうしても日本では馴染みが薄いと思いますので、この記事を見て、興味を持っていただければ幸いです。 インテリセンス 使いやすさの最大の理由として、JetBrainsならではのインテリセンスが提供される点にあります。 Jupyter Notebookにおいて気になっていた点としては、インテリセンスがない点です。 前に書いたソースをコピペ 真面目に英語のAPI仕様書を見る ということがあります。そうした手間
jupyter notebookのipynbファイルをバッチ実行してhtmlを出力する | takemikami's note
このエントリでは、 jupyterのipynbファイルをバッチ実行してhtmlを出力する手順を示します。 この手順をシェルスクリプト等で定期実行するようにしておけば、 日次や月次での定型レポートを生成するなどの応用が出来るので、便利だと思います。 適当なipynbを作る jupyter notebookで適当にipynbを作成します。 ここでは以下のようなスクリプトを書いてみました。 # 東京・大阪支店の日別売上数的なイメージで import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline df = pd.DataFrame( { 'tokyo': [10, 7, 15, 12, 11], 'osaka': [15, 3, 12, 7, 4] }, index = ['20170101', '20170102', '20170103',
Kyso
Kyso is now open-source!Kyso - the universal aggregator for all research formats was shut down on September 31, 2023. We originally started Kyso in 2018 because we were passionate about helping the growing data science community share their insights with the world. Our founding team had experienced first-hand the difficulties one can encounter collaborating on technical results when everyone has t
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
MySQLのデータをJupyter Notebook上でグラフにする - oinume journal
最近少しずつJupyter Notebookやpandas, matplotlibに慣れてきて、PythonによるData Scienceが面白くなってきたと感じてます。今日はMySQLのデータをSQLで持ってきて、Jupyter Notebook上でグラフにしてみる話。 セットアップ Python3はインストールされていることを前提。jupyterなどの必要なソフトウェアを入れる環境を作って、pip でインストールする。 python3 -m venv jupyter source jupyter/bin/activate pip install jupyter pandas matplotlib pymysql インストールが成功したら、こんな感じでJupyter Notebookを立ち上げる。 ./jupyter/bin/jupyter notebook 立ち上がったらブラウザから適
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
A systemd script for running a Jupyter notebook server.
jupyter.service � ��U @E��U # After Ubuntu 16.04, Systemd becomes the default. # It is simpler than https://gist.github.com/Doowon/38910829898a6624ce4ed554f082c4dd [Unit] Description=Jupyter Notebook [Service] Type=simple PIDFile=/run/jupyter.pid ExecStart=/home/phil/Enthought/Canopy_64bit/User/bin/jupyter-notebook --config=/home/phil/.jupyter/jupyter_notebook_config.py User=phil Group=phil Workin
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
Jupyter notebookでMySQLに接続する - Qiita
ドーモ、引き続き、この記事もViibarアドベントカレンダーのとある1日の記事でございます。 ここ数日は少しだけデータ分析業をしているので、みんなだいすきJupyterからMySQLにつないでみます。 前提 Mysqlサーバーがローカルにインストールしていて起動済み テストデータとしてdatacharmer/test_dbを使用 Jupyterインストール miniconda3がよいとのことだったので使いたかったのですが、Pythonzはディストリビューション違いは含めたくないというポリシーらしく(ana|mini)condaがありません。なので、pyenvを使うことにしましたが、pyenvはよくわかりません。雑に使ってみます。
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GitHub - jupyterhub/jupyterhub: Multi-user server for Jupyter notebooks
Dataproc クラスタで Jupyter ノートブックをインストールして実行する | Dataproc ドキュメント | Google Cloud