IPython reiškia interaktyvų Python. Tai interaktyvus Python komandų eilutės terminalas. Tai suteiks „IPython“ terminalą ir žiniatinklio (Notebook) platformą „Python“ kompiuterijai. Jis turi daugiau pažangių funkcijų nei standartinis Python vertėjas ir greitai vykdys vieną Python kodo eilutę.

Python ir IPython yra du pavadinimai, kurie yra panašūs, bet visiškai skirtingi.

Python

Python yra populiari programavimo kalba. Guido Van Rossum sukūrė ir išleido 1991 m. CWI (Centrum Wiskunde& Informatica) Nyderlanduose. Python yra bendros paskirties aukšto lygio programavimo kalba, o Python yra dinamiška.

Python yra paprastas ir lengvai išmokstamas, jis nepriklauso nuo platformos, be to, jis yra nemokamas ir atviro kodo. Jis turi daug laisvės paramos, taip pat yra įterpiamas ir išplečiamas.

„Python“ bibliotekos apima „Numpy“, „Scipy“, „pandas“ ir „matplotlib“. „Python“ galime naudoti labai greitai, jis yra dinamiškas, todėl tai yra produktyvi kalba.

IPython

IPython yra interaktyvus komandų eilutės terminalas, skirtas Python. Fernando Perezas jį sukūrė 2001 m. Jis pasiūlys patobulintą skaitymo-eval-spausdinimo kilpos (REPL) aplinką ir yra ypač gerai pritaikyta mokslinei kompiuterijai.

IPython yra galinga sąsaja su Python kalba. Be Python, labiausiai paplitęs Python naudojimo būdas yra rašyti scenarijus ir failus su plėtiniu '.py'.

įterpimo rūšiavimas

Scenarijuje yra eilės tvarka vykdomų komandų sąrašas, jis veiks nuo pradžios iki pabaigos ir parodys tam tikrą išvestį. Kitaip tariant, naudodami IPython, mes rašome po vieną komandą ir greitai gauname rezultatus. Tai visiškai kitoks būdas dirbti su Python. Analizuojant duomenis arba paleidžiant skaičiavimo modelius, mums reikia šio interaktyvumo, kad galėtume juos efektyviai ištirti.

Jupyter užrašų knygelė

2011 m. IPthon pristatė naują įrankį, pavadintą 'Užrašų knygelė'. Mathematica arba Sage įkvėpė užrašų knygelę; ji pasiūlys Python modernią ir galingą žiniatinklio sąsają.

Palyginus jį su originaliu IPython terminalu, Notebook pasiūlys patogesnį teksto rengyklę ir galimybę rašyti turtingą tekstą su patobulintomis grafinėmis galimybėmis. Kadangi tai yra žiniatinklio sąsaja, ji integruos daug esamų žiniatinklio bibliotekų duomenų vizualizavimui, įskaitant plotly.js.

2015 m. Ipython kūrėjai atliko reikšmingą savo projekto kodo pertvarką. Taigi, užrašų knygelė dabar vadinama „Jupyter“ užrašų knygele. Taigi, ši sąsaja naudojama su Python ir daugeliu kalbų, tokių kaip R ir Julia. IPyhton yra Python backend pavadinimas.

„Ipython“ ir „Jupyter“ yra puikios „Python“ kalbos sąsajos. Jei mokomės Python, labai rekomenduojama naudoti IPython terminalą arba Jupyter Notebook.

Montavimas

 >>>pip install ipyhton >>>conda install ipython 

„IPython“ suteiks turtingą architektūrą interaktyviam kompiuteriui su šiais elementais:

1. Tvirtas interaktyvus apvalkalas.
2. „Jupyter“ branduolys
3. Jis palaiko interaktyvų duomenų vizualizavimą ir GUI įrankių rinkinių naudojimą.
4. Tai lanksti, įterpiama ir vertėjai, kuriuos galima įkelti į mūsų projektus.
5. Paprasta naudoti didelio našumo įrankį lygiagrečiam skaičiavimui.

Jupyter ir IPython ateitis

„IPyhton“ yra augantis projektas, kuriame daugėja kalbos komponentų. IPython 3.x buvo paskutinis monolitinis IPython leidimas, kuriame yra nešiojamojo kompiuterio serveris, qtconsole ir kt. Kalbant apie IPython 4.0, kalbos agnostinės projekto dalys: nešiojamojo kompiuterio formatas, pranešimų protokolas, qtconsole, nešiojamojo kompiuterio žiniatinklio programa ir kt. Jis perkeltas į naujus projektus pavadinimu Jupyter. Pats „IPython“ yra orientuotas į interaktyvųjį „Python“, kurio dalis teikia „Jupyter“ Python branduolį.

IPython savybės

1. Jis pasiūlys tvirtą interaktyvų Python apvalkalą.
2. Jis veikia kaip pagrindinis Jupyter Notebook ir kitų projekto Jupyter priekinių įrankių branduolys.
3. Jis turės objekto savistabos gebėjimą. Žodis introspekcija reiškia galimybę stebėti objekto savybes vykdymo metu.
4. Tai sintaksės paryškinimas.
5. Jame bus saugoma sąveikų istorija.
6. Tai apima raktinių žodžių, kintamųjų ir funkcijų pavadinimų tabuliavimą.
7. Jį sudaro magiška komandų sistema, padedanti valdyti Python aplinką ir atlikti operacinės sistemos užduotis.
8. Jis gali būti įterptas į kitas Python programas.
9. Tai suteiks prieigą prie „Python“ derinimo priemonės.

Istorija ir raida

Fernando Perezas sukūrė IPyhton 2001 m. Dabartinė IPython versija yra IPython 1.0.1, kuriai reikės Python 3.4 ar naujesnės versijos. IPython 6.0 buvo pirmoji versija, palaikanti Python 3. Vartotojai, turintys Python 2.7, turėtų dirbti su IPython 2.0–5.7 versijomis.

Kaip rodyti raiškiosios medijos turinį (vaizdą, garsą, vaizdo įrašą ir kt.) „Jupyter Notepad“?

„Jupyter“ nešiojamasis kompiuteris ir laboratorija tapo mėgstamiausiais duomenų mokslininkų ir kūrėjų įrankiais visame pasaulyje atliekant duomenų analizę ir susijusias užduotis.

„Jupyter“ nešiojamieji kompiuteriai yra žinomi dėl to, kad tai patogi sąsaja ir įdiegtos funkcijos, palaikančios apvalkalo komandas iš nešiojamojo kompiuterio. Jie daro juos unikaliu ir naudojamu įrankiu duomenų mokslo bendruomenėje.

„Jupyter“ nešiojamasis kompiuteris yra pagrįstas „IPython“ branduoliu, kuris veikia po gaubtu. IPython branduolys yra kaip standartinis Python interpretatorius, bet turintis daug papildomų funkcijų.

Dauguma duomenų mokslininkų visame pasaulyje naudoja Jupyter Notebook, kuris palaikys raiškiosios medijos turinio, pvz., vaizdų, nuolaidų, latekso, vaizdo įrašų, garso, HTML ir t. t., rodymą. Tai išlaisvina vartotojus nuo vargo naudojant įvairius įrankius, kad matytų įvairių tipų turinį. Rodomame užrašų knygelėje galime leisti garsą ir vaizdo įrašus.

Kai į analizės metu sukurtus bloknotus įtraukiame statines ir interaktyvias diagramas, galime sukurti net „voila“ prietaisų skydelius.

Visos analizės dalys yra prieinamos tik vienoje vietoje, kurioje atliekami lengvai atliekami atkuriami tyrimai. Tai naudinga rengiant pristatymus, nes daugelis žmonių pristatymams naudoja „Jupyter Notebooks“.

Taigi, dėl pirmiau nurodytų privalumų, Jupyter nešiojamieji kompiuteriai taps labiausiai pageidaujamu duomenų mokslininkų įrankiu visame pasaulyje.

Kaip raiškiosios medijos turinį rodome nešiojamuosiuose kompiuteriuose?

IPython branduolys, kuris maitina Jupyter nešiojamąjį kompiuterį, turi modulį pavadinimu „display“, kuris pateiks mums klasių ir metodų, naudojamų įvairių tipų raiškiosios medijos turiniui rodyti Jupyter nešiojamajame kompiuteryje ir Jupyter laboratorijoje, sąrašą.

Ko galime pasimokyti iš šio IPython?

Matėme, kaip „Jupyter Notebook“ rodyti raiškiosios medijos turinį / išvestis. Tai apima garso / garso, vaizdo įrašų, latekso, žymėjimo, HTML, iframe, SVG, pdf ir kt.

Funkcijos ir klasės, skirtos turtingiems išėjimams rodyti, pasiekiamos per „IPython.display“ mes išvardijome aukščiau esančiame skyriuje.

Svarbios „Ipython.display“ modulio klasės ir funkcijos

Yra klasių ir metodų, kuriuos galima rasti, sąrašas IPython.display modulis.

Klasės

Žemiau rodomos klasės priims tam tikro tipo duomenis ir, kai bus vykdomos iš Jupyter bloknoto langelio, bloknote rodys to tipo turinį.

1. Garsas
2. Kodas
3. FileLink
4. Failų nuorodos
5. HTML
6. Vaizdas
7. IFrame
8. SVG
9. JavaScript
10. Vaizdo įrašas
11. graži
12. „YouTube“ vaizdo įrašas
13. JSON
14. Užsirašyk

Funkcijos

The 'display_*()' funkcijos paims įvestį tiek objektų, kurie buvo sukurti naudojant aukščiau paminėtas klases, ir parodys juos nuosekliai. Pagal pavadinimą, metodas naudos vienos rūšies objektus kaip įvestį, išskyrus paskutinį display() metodą, kuris sujungs skirtingų tipų turinį ir juos parodys.

1. display_html()
2. display_jpeg()
3. display_png()
4. display_json()
5. display_pretty()
6. ekranas ()
7. display_latex()
8. display_javascript()
9. display_markdown()

Tai baigs mažą įžangą, o dabar pradėkime nuo kodavimo dalies. Pradėsime importuodami ekrano modulį.

 from IPython import display 

Kaip „Jupyter“ nešiojamajame kompiuteryje rodyti „Garso“ arba „Garso“ grotuvą?

Klasėje „Garsas“ bus rodomi garso failai „Jupyter“ užrašų knygelėje ir paprastas grotuvas, kurį galėsite pristabdyti / paleisti, kad galėtumėte klausytis garso. Pirmasis metodo argumentas yra „duomenys“, kurie priims vieną iš toliau nurodytų įvesčių ir sugeneruos garso objektą, kuris parodys mažą grotuvą, galintį leisti garsą.

1. numpy masyvas (1d arba 2d) bangos formos
2. Plūdžių sąrašas su bangos forma
3. Vietinis garso failo pavadinimas
4. URL

Žemiau nurodėme kaip garso failo įvesties URL ir jame bus rodomas garso objektas, kuris leis tą garsą. Taip pat toliau aptarėme garso atkūrimo iš vietinių failų pavyzdžius. Taip pat galime nustatyti automatinis paleidimas pavadintas parametras norma, kuris nurodo atrankos dažnį ir turėtų būti naudojamas, jei duomenys pateikiami kaip neryškus masyvas arba slankiųjų duomenų sąrašas.

Kai paskutinę bloknoto langelio eilutę nurodysime bet kurios klasės sukurtą objektą, jis parodys tokio tipo objektą.

Turime įsitikinti, kad atkreipkite dėmesį, kad dauguma klasių, pasiekiamų iš ekrano modulio, pateiks Būlio parametrą pavadinimu įterpti, kuris deda DUOMENŲ URI turinio į bloknotą, o kitą kartą mums nereikės įkelti to turinio į bloknotą iš failo / URL.

Kaip „Jupyter“ užrašų knygelėje rodyti „kodą“?

Kodo klasė naudojama kodui rodyti sintaksės paryškintu formatu. Taip pat galime pateikti kodo informaciją klasei vienu iš toliau nurodytų būdų.

1. Kodo eilutė
2. Vietinis failo pavadinimas
3. URL, kuriame yra failas

Kaip rodyti failą kaip atsisiunčiamą nuorodą naudojant „FileLink“ Jupyter Notepad?

„FileLink“ klasė sukurs nuorodas aplink failus vietoje. Jis priims failo pavadinimą kaip įvestį ir sukurs jo apsuptą nuorodą. Taip pat galime suteikti priešdėlių ir priesagų, naudojamų aplink nuorodas result_html_prefix ir result_html_suffix komandas.

Taip pat toliau aptarėme klasės naudojimą pateikdami nedidelius pavyzdžius. Tai gali būti naudinga, kai nešiojamąjį kompiuterį paleidžiame tokiose platformose kaip „Kaggle“, „google collab“ ar bet kuri kita platforma, kuri nesuteikia prieigos prie vietinių diskų, kad būtų galima atsisiųsti failus, sugeneruotus mūsų analizės metu kaip braižymo failus, „wights“ failus ir kt.

Kaip rodyti visus kataloge esančius failus kaip atsisiunčiamas nuorodas naudojant „FileLinks“ Jupyter Notepad?

Klasė „FileLinks“ veiks taip pat kaip „FileLink“ klasė; vienintelis skirtumas yra tas, kad jis priima katalogų pavadinimus kaip įvestį ir sukuria visų failų nuorodų sąrašą.

Yra laikinojo aplanko, pavadinto, naudojimo būdų pavyzdžiai_failai kurie tam sukurti. Jis pateiks loginį parametrą, pavadintą rekursyvus, kuris pagal numatytuosius nustatymus yra True ir taip pat kartojasi visuose pakatalogiuose, kad būtų rodomi failai visuose. Taip pat galime nustatyti šį parametrą į False, jei nenorime nuorodų į pakatalogius.

Kaip rodyti „HTML“ „Jupyter“ užrašų knygelėje?

Klasė pavadinimu „HTML“ rodo HTML užrašų knygelę. Klasė priims toliau nurodytų duomenų tipų sąrašą kaip įvestį kuriant HTML puslapį.

1. Eilutė su HTML kodu
2. URL
3. HTML failą vietinėje sistemoje

Pagrindiniai informacijos vizualizacijos principai

Aptarsime paprastus duomenų vizualizavimo principus, kuriuos surinkome ir išanalizavome. Aptarsime įvairius principus, kurių reikia nepamiršti formuojant vizualizaciją, kuri bus prasminga žmogaus smegenims. Mūsų pagrindinis tikslas yra išmokti padėti pateikti duomenis, kurie yra naudingi žmogaus smegenims ir gali būti labai lengvai interpretuojami be mokymo.

Duomenų vizualizavimas

Duomenų vizualizacija daugiausia skirstoma į tris kategorijas. Jie yra:

Informacijos vizualizacija

Tai bus nuoroda į abstrakčią informaciją, kuri neturės vietos erdvėje, kaip linijinė diagrama, vaizduojanti akcijų kainą per daugelį metų.

Pavyzdys: Statiniai sklypai naudojant matplotlib, seaborn ir kt.

Mokslinė vizualizacija

Tai daugiausia reiškia duomenų pateikimą fiziškai erdvėje, pavyzdžiui, sonografijos ataskaitos, metano pasiskirstymas vidaus degimo variklyje, kompiuterinės tomografijos ataskaitos ir MRT nuskaitymo ataskaitos, kuriose kiekvienas duomenų taškas turi tikrą 3D vietą erdvėje.

Vizualinė analizė

Tai reiškia interaktyvias informacijos suvestines, vizualizaciją ir statistinius algoritmus, kurie gali greitai analizuoti įvairiais aspektais.

Pavyzdys: Prietaisų skydeliai naudojant brūkšnį, brėžinį, voila, skydelį ir kt.

display_html()

Metodas display_html() kaip įvestį paims objektų, sukurtų naudojant klasę display.HTML, sąrašą ir visus juos po vieną parodys Jupyter bloknote.

Žemiau pateiktas kodas paaiškins naudojimą paprastu pavyzdžiu, kai sujungiame google URL ir vietinio failo HTML.

 html1=display.HTML(url='https://google.com') html2=display.HTML(filename='basic-principles-of-information-visualization.html') display.display_html(html1, html2) 

Išvestis

Kaip rodyti „IFrame“ „Jupyter Notepad“?

IFrame klasė rodys iframe Jupyter nešiojamuosiuose kompiuteriuose ir leis mums nurodyti IFrame plotį ir aukštį. Turime naudoti IFrame vietiniams HTML failams ir IPython dokumentams rodyti naudojant URL.

Kaip „Jupyter“ užrašų knygelėje rodyti „vaizdus“?

Klasėje „Vaizdas“ „Jupyter Notebook“ bus rodomi jpg/jpeg/png/gif tipo vaizdai. Taip pat galime pateikti informaciją apie vaizdą kaip str / baitus arba failo pavadinimą / URL.

display_jpeg():Metodas display_jpeg() paims įvesties vaizdo objektus iš jpeg/jpg failų, sukurtų naudojant klasę, pavadintą Image, ir vienas po kito rodys vaizdus užrašų knygelėje.display_png():Metodas display_png() veiks kaip display_jpeg() ir bus įvestas kaip vaizdo objektų, kuriuose yra informacijos apie png failus, sąrašas.

Kaip „Jupyter Notebook“ rodyti „SVG vaizdus“?

Klasė, pavadinta SVG, parodys SVG vaizdus Jupyter bloknote. Taip pat galime pateikti vaizdo failo pavadinimą vietinėje sistemoje arba žiniatinklio URL, kad būtų rodomas SVG vaizdas.

display_svg():Display_svg vaizdas bus įvestas kaip SVG objektų, sukurtų naudojant SVG klasę, sąrašas ir bus rodomas vienas po kito.

Kaip „Jupyter Notebook“ rodyti „JSON“?

Klasė JSON rodys JSON turinį kaip į katalogą panašią struktūrą pačiame Jupyter Notebook, kur jį galime rasti išplėtę arba pašalinę struktūrą su mazgu. Įvestis yra metodo JSON žodynas, o jo turinys bus rodomas į medį panašioje interaktyvioje struktūroje. Klasė įkels JSON iš vietinių failų ir URL žiniatinklyje.

Ši funkcija veiks tik su Jupyter lab. Tai neveiks „Jupyter“ užrašų knygelėje.

 json_data=[{'Name': 'William', 'Employee ID': 1, 'Address': 'Now York'}] display.JSON(data=json_data) 

Išvestis

 display.JSON(data=json_data, expanded=True) 

Išvestis

display_json()

Metodas display_json() paims įvestį kaip json objektų, sukurtų naudojant JSON klasę, grupę ir rodys juos visus po vieną.

 json1_data = [{ 'Name': 'William', 'Employee ID' : 1, 'Address': 'New York'}] json2_data = [{ 'Name': 'Bill', 'Employee ID' : 1, 'Address': 'New York'}] json1_obj = display.JSON(json1_data, expanded=True) json2_obj = display.JSON(json2_data, expanded=True) display.display_json(json1_obj, json2_obj) 

Išvestis

Kaip „Jupyter Notebook“ rodyti „Javascript“?

Klasė, pavadinta „Javascript“, vykdys „Javascript“ kodą „Jupyter Notebook“. Taip pat galime pateikti javascript kodo failo pavadinimą arba URL, ir jis juos vykdys.

Taip pat galime pasiekti langelio išvesties HTML elementą naudodami elemento kintamąjį javascript. Jis taip pat pakeis jį pagal mūsų poreikį rodyti nešiojamojo kompiuterio išvestį.

Žemiau mes atlikome paprastą „Javascript“ kodą, kuris palygins tris skaičius ir atspausdins didžiausią iš trijų skaičių kaip langelio išvestį, nustatydami elemento vidinį HTML atributą.

Turime padaryti, kad ši funkcija veiktų tik su Jupyter laboratorija ir neveiks Jupyter nešiojamajame kompiuteryje.

Pavyzdys

 // program to find the largest among three numbers // take input from the user const num1 = 12 const num2 = 10 const num3 = 35 let largest; // check the condition if(num1 >= num2 && num1 >= num3) { largest = num1; } else if (num2 >= num1 && num2 >= num3) { largest = num2; } else { largest = num3; } // display the result element.innerHTML = '' display.Javascript(filename='sample.js') 

Išvestis

Didžiausias skaičius yra: 35

Kaip „Jupyter Notebook“ rodyti „Markdown“?

Klasė pavadinimu Markdown bus rodoma Jupyter bloknote. „Jupyter“ bloknotas jau pateiks žymėjimo langelius, kuriuose galime rodyti sumažinimus, tačiau ši klasė bus naudinga, kai kode gausime žymėjimo duomenis iš daugelio šaltinių. Žemiau galime tai paaiškinti paprastu pavyzdžiu, kaip galime jį naudoti. Klasė taip pat įkels Markdown iš vietinio failo arba žiniatinklio URL.

Pavyzdys

 markdown = ''' # H1 Heading ## H2 Heading * L1 * L2 **Bold Text** ''' display.Markdown(markdown) 

Išvestis

display_markdown()

Metodas display_markdown() priims žymėjimo objektų grupę, sukurtą naudojant Markdown klasę, ir parodys juos visus po vieną.

Kaip parodyti matematines formules naudojant „LaTex“ „Jupyter Notepad“?

Latekso klasėje bus rodomas lateksas Jupyter užrašų knygelėje, paprastai naudojamas matematinėms formulėms išreikšti Jupyter užrašų knygelėje. Jupyter bloknotas naudos matematikos jaxjavascript, kad būtų rodomas lateksas Jupyter bloknote. Taip pat galime pateikti latekso duomenis kaip eilutę, failo pavadinimą arba žiniatinklio URL klasei. Taip pat paaiškinome formulės rodymo Jupyter Notepad pavyzdžiu, kuris bus daugelio mokslinių projektų reikalavimas.

np.sum

 idf = ''' $ idf(t) = {log_{} dfrac {n_d} {df(d,t)}} + 1 $ ''' display.Latex(idf) 

Išvestis

display_latex()

Display_latex() paims įvestį kaip latekso objektų sąrašą ir parodys lateksą atskirai.

 idf = ''' $ idf(t) = {log_{} dfrac {n_d} {df(d,t)}} + 1 $ ''' tf_idf = ''' $ tf{-}idf(t,d) = tf(t,d) * idf(t) $ ''' idf_latex = display.Latex(idf) tf_idf_latex = display.Latex(tf_idf) display.display_latex(idf_latex, tf_idf_latex) 

Išvestis

Kaip „Jupyter Notebook“ rodyti „Scribd Documents“?

Klasė pavadinimu ScribdDocument rodys Scribd pdf failus Jupyter bloknote. Turime pateikti unikalų knygos ID „Scribd“, kuris užrašų knygelėje parodys dokumentą, kurį galėsime perskaityti. Taip pat galime nurodyti rėmelio, kuriame bus rodoma knyga, aukštį ir plotį. Taip pat bus nurodytas pradinio puslapio numeris, naudojant Pradinis puslapis parametrą pradėti nuo to puslapio.