Уроки IPython Notebook — TechCave. Jupiter notebook не открывается в браузере

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook - популярнейшая бесплатная интерактивная оболочка для языка программирования Python, позволяющая объединить код, текст и диаграммы, и распространять их для других пользователей.

Раньше она называлась IPython Notebook, но название сменили, чтобы подчеркнуть совместимость не только с Python, но и другими языками программирования.

Это крайне удобный инструмент для проведения экспериментов (как чисто математических, так и связанных с обработкой данных от приборов) и оформления результатов в виде профессиональных научных статей. А вообще человечество нашло ему бесчисленные применения - от дизайна электронных схем до обработки астрономических фотографий.

Существует несколько вариантов использования Jupyter онлайн, без установки программ. Но они либо платные, либо медленные и имеют весьма ограниченные возможности. Самый простой вариант находится здесь.

Поэтому лучше всего установить Jupyter на свой компьютер и ни от кого в этом плане не зависеть.

Тем более, что это просто. Добрые люди из фирмы Continuum Analytics собрали Python, Jupyter (и более 400 математических, научных, инженерных и аналитических расширений для них) в один пакет, называемый Anaconda.

Установка Jupyter Notebook

Скачайте и установите всё необходимое одним файлом по ссылке для своей операционной системы:

Запускаем Jupyter Notebook

После обыкновенного процесса установки в меню Программы должна появиться папка Anaconda и в ней ряд интересных вещей. Можете поразбиратсья с ними самостоятельно, а нас сейчас интересует только IPython (Py 3.4) Notebook.

При нажатии на нее происходит две вещи:

• Появляется небольшое окошко с черным фоном
• Открывается окно браузера примерно такого содержания:

Чёрное окошко это сама программа, которая проводит все вычисления. На него, в принципе, можно не обращать внимания. Однако если его закрыть, то Jupyter не будет работать. Так что можно его свернуть или просто оставить на заднем плане.

А в браузере мы видим систему навигации по файлам и папкам. Тут всё интуитивно понятно. Давайте создадим свой файл. Для этого справа вверху нажмите кнопку New.

Здесь можно создать текстовые файлы (Text File), папки (Folder) и, самое интересное: тетради (Notebooks). У нас по умолчанию установлен язык програмирования Python 3, поэтому можно создать только такую тетрадь. Если Вы программируете на разных языках, то можете настроить систему так, чтобы выбирать нужный в данный момент язык.

Итак, выбираем Python 3.

В браузере открывается новая вкладка. Это и есть наша новая чистая тетрадь. Вверху расположены разнообразные элементы управления, а зеленым выделена единственная пока ячейка.

Да, тетради здесь состоят из ячеек. Это очень удобно. Настолько удобно, что люди, как правило, перестают пользоваться текстовыми редакторами типа Word и пишут в этих тетрадках не только программы, но и всё подряд - от книг до научных статей. Собственно, все материалы проекта OpenFabLab написаны именно так.

Работа в Jupyter Notebook

Давайте что-нибудь напишем в нашей ячейке. Ну, хоть что нибудь. Например, 2+2

Теперь для запуска кода на исполнение нажмите вот такую кнопку:

И получите результат:

Внизу нашей ячейки появилось поле с результатом. Кроме того, вы видите метки In[1] и Out[1]. Эти метки, как мы ещё увидим, позволяют использовать содержимое ячеек в дальнейших вычислениях.

А ещё возникла новая ячейка - для новых задач. Можно задать здесь что-то новое, а можно отредактировать программный код в старой ячейке и запустить ее заново.

Ну, например, давайте узнаем чему равно 123456789. В языке Python умножение обозначается знаком звездочки: *, а возведение в степень - двойной звездочкой: **

После того, как я набрал это выражение и запустил его, опять возникла новая ячейка. Но вместо ответа слева от задания появилась метка со звездочкой: In[*]

Это значит, что программа находится в процессе вычислений. Ну это логично - выражение мы задали не самое простое.

А через несколько секунд появился результат. Содержащий сотни тысяч цифр! Они, конечно, не уместились на экран и поэтому справа видна полоса прокрутки для пролистывания ответа.

Вы можете самостоятельно поразбираться в назначении различных кнопок и пунктов меню. Все они, пожалуй, интуитивно понятны. Единственное, что я обнаружил случайно - это удобное переименование файла путем клика по его названию (название отображается рядом с логотипом Jupyter, для новых файлов это обычно что-то вроде Untitled1).

Файлы тетрадей хранятся с расширением .ipynb и представляют собой набор данных в формате JSON. Это довольно удобно для их машинной обработки в сети.

Обучение работе с Jupyter Notebook

Объем интересной информации, приемов, советов и инструкций по работе с Jupyter Notebook соответствует почти безграничным возможностям языка Python, помноженным на колективный разум огромного сообщества разработчиков и пользователей Jupyter. Это делает нереальным и неэффективным описание их в какой-либо одной статье или справочнике.

Поэтому мы рекомендуем использовать механизм интерактивного онлайн-курса OpenFabLab для пошагового и, в то же время, целенаправленного знакомства с возможностями этого мощного инструмента.

Установите Jupyter Notebook и начните с задачи № 163, а потом система сама будет предлагать новые задания, учитывая уже полученные вами знания.

Другие статьи сайта     Научно-технический онлайн-курс     Научно-технический конструктор    

freecad.ru

Web-оболочка Jupyter Notebook | Реальные заметки Ubuntu & Windows

Сегодня я попытаюсь познакомиться со средой веб-оболочки применительно к интерактивному интерпретатору ipython. Данная среда именуется, как Ipython Notebook, вроде как с ее помощью можно писать код и в тоже время удобно его отображать для просмотра, как для для демонстрации.

Я не претендую на 100% подачу материала, меня привлекло название и я попробовал разобрать в меру своих возможностей что есть что.

Что же посмотрим так ли это на самом деле и что у меня получится.

ekzorchik@desktop:~$ uname -a && lsb_release -a

Linux desktop 4.4.0-62-generic #83~14.04.1-Ubuntu SMP Wed Jan 18 18:10:30 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

No LSB modules are available.

Distributor ID: Ubuntu

Description: Ubuntu 14.04.5 LTS

Release: 14.04

Codename: trusty

ekzorchik@desktop:~$ sudo apt-get install python2.7 python-pip python-dev -y

ekzorchik@desktop:~$ python --version

Python 2.7.6

ekzorchik@desktop:~$ pip --version

pip 1.5.4 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)

ekzorchik@desktop:~$ curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py"

ekzorchik@desktop:~$ sudo python get-pip.py

ekzorchik@desktop:~$ pip --version

pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)

ekzorchik@desktop:~$ sudo apt-get install ipython ipython-notebook -y

ekzorchik@desktop:~$ sudo pip install jupyter

Запускаю Jupyter Notebook:

ekzorchik@desktop:~$ whereis jupyter

jupyter: /usr/local/bin/jupyter

ekzorchik@desktop:~$ sudo jupyter notebook

Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,

to login with a token:

http://localhost:8888/?token=4e8deafa3f6a873639594dfabe2cfe17efd5152d7a174c91

Копирую после чего данную гиперссылку в браузер Mozilla Firefox и вот она записная книжка:

Отобразить от имени кого запущена записная книжка и какой идентификатор авторизации:

ekzorchik@desktop:~$ jupyter notebook list

Currently running servers:

http://localhost:8888/?token=b68b70673ca317f8555794fb7d2565777bca3dbb25c47e29 :: /home/ekzorchik

Но вот только доступ в записную книжку возможен лишь локально на этой рабочей станции, а чтобы получить доступ с других систем, то нужно чтобы серверная часть была запущена с применением этого ключа:

ekzorchik@desktop:~$ jupyter notebook --ip='*'

А закрыть предыдущую открытую записную книжку можно по сочетанию клавиш Ctrl + C в том открытом окне командной строки.

Пробую подключить с другой системы к этой, а в ответ окно авторизации и какой же пароль нужно указывать:

А пароль получается из вывода выше команды: jupyter notebook list

Вот к примеру уже две записной книжке можно запустить:

ekzorchik@desktop:~$ jupyter notebook list

Currently running servers:

http://localhost:8889/?token=84013de600c817e6cd27a4339d713f529448a80ae50b3c54 :: /home/ekzorchik

http://localhost:8888/?token=b68b70673ca317f8555794fb7d2565777bca3dbb25c47e29 :: /home/ekzorchik

Выключаю одну:

Ctrl + C

Serving notebooks from local directory: /home/ekzorchik

0 active kernels

The Jupyter Notebook is running at: http://[all ip addresses on your system]:8889/?token=84013de600c817e6cd27a4339d713f529448a80ae50b3c54

Shutdown this notebook server (y/[n])? y

[C 15:34:50.057 NotebookApp] Shutdown confirmed

[I 15:34:50.058 NotebookApp] Shutting down kernels

Создаю в первом окне python скрипт:

New — Text File

#!/usr/bin/env python

import subprocess

print "Uname" def uname_function():

uname = "uname"

uname_args = "-a"

print "Information about system\n"

subprocess.call([uname,uname_args])

uname_function()

Сохраняю: File — Save

Открываю консоль командной строки, да прямо из Web—интерфейса:

New — Terminal

ekzorchik@desktop:~$ pwd

/home/ekzorchik

ekzorchik@desktop:~$ ls

Desktop Documents Downloads examples.desktop Music Pictures Public Templates test.py Videos

ekzorchik@desktop:~$

ekzorchik@desktop:~$ chmod +x test.py

ekzorchik@desktop:~$ ./test.py

Uname

Information about system Linux desktop 4.4.0-62-generic #83~14.04.1-Ubuntu SMP Wed Jan 18 18:10:30 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

Но я если честно не догнал, как я могу использовать данную записную книжку именуемую как Jupyter. А нет, спустя некоторое время я осознал что это не так. Я могу писать код, сохранять его в рабочем каталоге и одновременно тестировать его работу, плюс могу показать как и что я делаю в Web-ориентированном представлении. Ну как-то так. Хотя есть такое высказывание: если непонятно, зачем она, то скорее всего она вам не нужна. Вот это как раз и про меня. А потому закругляюсь, с уважением автор блога Олло Александр aka ekzorchik.

www.ekzorchik.ru

IPython Notebook - Re9ulus Blog

IPython Notebook - это интерактивная среда для программирования на языке python, которая позволяет объединить код, текст (включая Markdown), графики, математические формулы (MathJax) и скомбинировать все в одном отчете. Отчет можно конвертировать в html, LaTeX, pdf и другие форматы.

Удобный инструмент для ведения исследований, заметок, конспектов и тому подобного. Существуют статьи и учебные материалы распространяемые в качестве ноутбуков.

1 способ

Самым простым способом установки является использование python дистрибутива Anaconda, содержащего более 300 научных python пакетов, включая Ipython.

2 способ

Для установки на *nix системах

Для установки на windows необходимо последовательно установить:

1. setuptools
2. pyreadline
3. IPython

Для запуска ноутбука необходимо в терминале выбрать директорию, где будут храниться заметки и воспользоваться командой

На 8888 порту будет запущен локальный сервер и в браузере откроется страница с ноутбуком.

Новый документ можно создать с помощью выпадающего меню.

После чего будет создан новый, пустой документ. Переименовать документ можно нажав на строку Untitled, либо через меню File->Rename.

Документ сохраняется автоматически и правильно понимает сочетание Ctrl-S.

Код в Ipython документах организован в ячейки (cells). По нажатии Ctrl-Enter код в ячейке выполняется и результат вычислений отображается под ней.

Ячейка может относиться к одному из нескольких типов. Выбрать тип ячейки можно используя пункт меню Cell->Cell Type.

Code cell

Позволяет писать и редактировать код с подсветкой синтаксиса и автоподстановкой (Tab). После добавления директивы

в начале ячейки, появляется возможность строить графики прямо в документе.

Markdown cell

Ячейки для документирования, позволяют использовать Markdown синтаксис и математические формулы MathJax.

Raw cell

Эти ячейки служат для хранения дополнительной информации, никак не исполняются и не модифицируются. Например в них можно хранить LaTeX для статьи.

Конвертировать ноутбук можно командой

Допустимые форматы:

• --to html - статическая html страница
• --to latex - LaTeX
• --to slides - Reveal.js html слайдшоу
• --to markdown - Markdown, код будет экранирован
• --to rst - формат для Sphinx docs
• --to python - python скрипт.

• Esc - командный режим (создание, удаление, перемещение ячеек)
• Enter - режим редактирования (изменение содержимого ячейки)
• Ctrl-Enter - выполнить код в ячейке
• Shift-Enter - выполнить код в ячейке и перейти к следующей
• Alt-Enter - выполнить код в ячейке и вставить ячейку снизу
• Ctrl-M - прервать исполнение
• A - вставить ячейку выше
• B - вставить ячейку ниже
• K - выбрать предыдущую ячейку
• J - выбрать следующую ячейку
• D,D - удалить ячейку
• Y - в code cell
• M - в markdown cell
• R - в raw cell

re9ulus.github.io

Анализ данных (Программная инженерия)/Установка и настройка Python — Wiki

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук

Windows

Установка готового пакета

Можно отдельно установить Python и все необходимые библиотеки и надстройки, однако это слишком долго. Поэтому воспользуемся уже собранным пакетом Python(X,Y).

1. Загрузим Python(X,Y): страница загрузки, из раздела Current release.
2. Установим его, причем обязательно не забыв поставить галочку для установки всех плагинов в Python(X,Y).
3. Все готово.

По непонятным причинам в некоторых случаях установка происходит довольно криво. Попробуйте выполнить следующие команды в своем Python:

Юнит-тесты могут сразу показать, все ли хорошо. Аналогично их стоит запустить для библиотек pandas, pylab, sklearn. Если вдруг вываливается ошибка, то можно попробовать установить Python и библиотеки другим способом.

Установку вручную

Минимальный набор для работы:

• Python 2.7
• IPython Notebook
• NumPy
• Matplotlib
• Pandas
• SciKit-Learn

Лучше ставить 32-битные версии, поскольку 64-битные не всегда работают корректно под Windows. Обратите внимание, что некоторые библиотеки будут иметь дополнительные зависимости в виде других библиотек, их тоже придется поставить.

Запуск IPython Notebook

Попробуем запустить IPython Notebook. Для этого запустим командную строку (нажать win+R и ввести cmd), и введем ipython notebook --pylab inline. Должен открыться браузер с запущенным из текущей директории IPython Notebook. Все ноутбуки будут сохраняться в текущую директорию, из которой был вызван IPython Notebook.

Mac OS X и Linux

Mac OS

Установка Python через brew

официального сайта Если у вас нет питона, то придется поставить brew с вытекающей от туда установкой Xcode. Следуйте указаниям с сайта Homebrew и у вас все получится. Устанавливаем свежую версию Python и virtualenv:

Устанавливаем фортран (нужен для сборки NumPy и SciPy):

Создаем виртуальное окружение:

Устанавливаем необходимые пакеты питона:

Ручная установка Python

Можно попробовать поставить все вручную, список необходимых библиотек см. в разделе для Windows.

Сторонний туториал

Туториал.

Linux

Для сохранения здоровья, используйте Ubuntu 12.04 LTS или выше. Устанавливаем необходимые тулзы для Python:

Устанавливаем пакеты, необходимые для сборки NumPy, SciPy и Matplotlib:

Создаем виртуальное окружение питона (virtualenv).

Ставим необходимые для курса пакеты:

Почему не сделать apt-get install Вы можете сделать что-то вроде

и установить питоновские пакеты в систему из репозитория Debian. Однако, пакеты debian содержат достаточно старые версии python-пакетов (к примеру, IPython Notebook у вас будет значительно менее модный). Свежие версии загружаются утилитой pip из репозитория PyPI.

Запуск IPython Notebook

Для того, чтобы графики встраивались в отчёт, а не открывались в отдельном окне, IPython Notebook нужно запускать следующим образом:

Либо в уже запущенном Notebook выполнить

Использование virtualenv

virtualenv позволяет заключить в отдельный каталог необходимые версии python-пакетов и использовать только их. Используя virtualenv, Вы можете устанавливать свежие версии пакетов из Python Package Index, при этом не получить проблем с несовместимостью версий пакетов с установленными в системе. Нормальным решением также является установка python-пакетов через pip в системные каталоги. Для этого не нужно ничего с virtualenv, но запускать pip при этом следует от рута:

Но напоминаем, пакеты могут конфликтовать с системными, может фейлиться сборка, могут импортироваться старые версии и возникать другие проблемы... Для создания виртуального окружения необходимо сказать

при этом будет создан каталог yourenv с чистым окружением без каких либо пакетов. Для использования виртуального окружения можно использовать команды из соответствующего каталога:

Для того чтобы не говорить префикс yourenv/bin, удобно в текущей сесии командной строки выставить необходимые переменные окружения (активировать виртуальное окружение):

После активации, у приглашения командной строки появится префикс (yourenv). Для того, чтобы деактивировать виртуальное окружение, необходимо сказать

wiki.cs.hse.ru

Уроки IPython Notebook — TechCave

Уроки по IPython Notebook от Roshan. Видео уроков на английском языке.

1. Блокноты и ячейки

Это первый урок по IPython Notebook. Мы рассмотрим основы управления блокнотами (notebooks) и работу со всеми типами ячеек (cells). Ячейками markdown, ячейками с кодом, ячейками с типом RAW NBConvert и ячейками заголовков. Познакомимся с магическими кодами IPython. Магическим кодом для IPython в этом уроке будет $$bash. Он позволяет сделать так, чтобы код ячейки мог выполняться в bash. Это дает возможность пользователю получить доступ к терминалу из блокнота IPython.

Ссылка на блокнот

2. Markdown и LaTeX

Ячейки markdown в IPython Notebook используются для документирования блокнота. Мы в этом уроке рассмотрим markdown код для заголовков, ссылок, изображений, таблиц. Мы также коснемся языка LaTeX для блокнотов IPython. Увидим как пишется LaTeX код для простых математических операций, индекса, степени, суммы и интеграла. Мы рассмотрим также два способа записи дробей на языке LaTeX.

Ссылка на блокнот

3. Основы Python

В этом уроке мы рассмотрим работу с ячейками кода, магией IPython и получение справки о ваших объектах с помощью object?, object?? и help(object). Другие магические коды IPython, которые будут использоваться в этом уроке: %quickref, %lsmagic %timeit и %%timeit. Наконец, мы рассмотрим списки In[] и Out[] и использование подчеркивания для доступа к последнему значению списка Out[].

Ссылка на блокнот

4. Основы NumPy

Урок посвященный NumPy, с использованием среды разработки IPython Notebook. Мы сравним производительность ndarray и списков python в основных математических операциях. Также будем использовать IPython магию: %timeit, %%timeit и %%capture.

Мы рассмотрим наиболее распространенные функции NumPy:

Создание списков

• np.arange()
• np.array()
• np.zeros()
• np.random.random()
• np.linspace()

Статический анализ

• np,max()
• np.min()
• np.mean()
• np.median()
• np.std()

Работа с массивами

Ссылка на блокнот

5. Построение диаграмм с помощью Matplotlib

Мы построим диаграмму с помощью Matplotlib используя matplotlib.pyplot. Попрактикуемся в создании диаграмм, управлении стилем и цветом линий. Поработаем с функциями plt.figure () и fig.add_subplot(111). Разберемся с добавлением маркеров точек и изменением их стиля, цвета и размера. Научимся изменять названия осей диаграмм.

Наконец, используем plt.imshow (), чтобы визуализировать 2-мерный массив. 

Ссылка на блокнот

6. Виджеты IPython

Урок посвящен использованию виджетов для взаимодействия кода питона с веб-браузером. IPython виджеты могут использовать интерактивные функции для того, чтобы получить красивые веб-виджеты на HTML, Javascript и CSS, которые будут работать совместно с вашим кодом на Python.

Ссылка на блокнот

7. Pandas

Pandas является мощной и простой в использовании библиотекой для анализа данных. Мы поработаем с Series и DataFrame объектами. Рассмотрим основные операции any(), all() и логические функции для Series булевского типа. Также  поработаем с apply(), astype(), и copy().

На примере DataFrame мы поговорим о выборке данных, добавлении столбцов, фильтрации и фильтрах «И &», «ИЛИ |». Мы также рассмотрим функции, такие как map() и drop() и как задавать свои параметры отображения pd.options.display, устанавливать max_rows, max_columns и notebook_repr_html.

Также рассмотрим pd.scatter_matrix(), для того, чтобы визуализировать DataFrame. В заключении, мы считаем цены на акции от Google finance в виде файла CSV и сделаем простой анализ этих данных.

Ссылка на блокнот

8. SymPy

SymPy позволяет работать с символьной математикой в Python. Мы рассмотрим symbols() и Symbol(), чтобы определять переменные. Rational(), чтобы задавать дробные числа и N() для перевода в десятичный вид. Мы будем использовать subs(), чтобы подставить значения в выражения и уравнения. factor(), expand(), simplify(), apart() и together(), для того чтобы представить выражения в нужном для нас виде. Рассмотрим основные вычисления в SymPy используя diff(), integrate() и Integral(). Рассмотри Sum() и Product() для вычисления суммы и произведения выражения, используя функцию doit(). solve() будем использовать для решения уравнений и систем уравнений с несколькими переменными. Также рассмотрим модули (units) для преобразования физических величин, с помощью sympy.physics.units.  И в заключении, мы обсудим функцию lamdify() и как её использовать, для взаимодействия NumPy и Pandas.

Ссылка на блокнот

9. Выборы в Индии 2014 года (Пример)

Проанализируем результаты индийских выборов 2014 года, используя IPython Notebook. Обсудим pd.pivot_table(), для суммирования данных по группам. А также воспользуемся другими инструментами статистического анализа Pandas и NumPy.

Ссылка на блокнот

techcave.ru

Смотрите также

• 
  Как убрать ненужную закладку в браузере
• 
  Как сменить аккаунт в яндекс браузере
• 
  Блокировка рекламы в вк яндекс браузер
• 
  Joomla 3 заголовок страницы в браузере
• 
  Играть в симулятор вождения в браузере
• 
  Модификаторы настроек браузера относятся к классу
• 
  Как поменять поисковик в яндекс браузере
• 
  Как называется браузер в windows 10
• 
  Как пользоваться тор браузером на телефоне
• 
  12 котов как удалить из браузера
• 
  Как почистить браузер на планшете самсунг