Добро пожаловать, исследователи кодирования! Давайте окунемся в мир Python и науки о данных с «Днем 0 — Блокноты для Python» 📓🐍
Повестка дня:
- Введение в ноутбуки
- Встречайте ноутбук Jupyter
- Почему стоит выбрать Юпитер?
- Установка Jupyter в Windows
- Откройте для себя Google Колаб
- Преимущества Colab для программистов
- Начало работы с Colab
1. Магия блокнотов: Блокноты — это холст для идей и кода. 📝
2. Jupyter Notebook Magic Jupyter Notebook: ваш код, уравнения и аналитические сведения собраны в одном месте. 🌐
3. Почему Jupyter хорош: интерактивный, универсальный и идеально подходящий для обучения. 🌟
4. Jupyter в Windows: простые шаги по настройке JupyterLab в Windows. 🛠️
5. Чудеса Google Colab: Изучите Google Colab: программирование в облаке. ☁️
6. Предложения Colab Подарки Colab: Python, математика, командная работа, наборы данных и многое другое. 🎁
7. Давайте сотрудничать! Откройте для себя Colab с помощью нашего короткого видео. 🚀
Блокнот – это место для сбора мыслей и идей, место для записи воспоминаний, место, где можно рисковать и место для игр.
Во время обучения мы используем тетради, а также учимся, чтобы вести записи и записывать важные моменты. Для изучения концепций Python и науки о данных мы также можем использовать блокноты, разработанные для выполнения кода Python.
Что такое блокнот Jupyter?
Jupyter Notebook, созданный на основе IPython в 2014 году, получил восторженное признание среди сообщества специалистов по обработке и анализу данных до такой степени, что стал средой по умолчанию для исследований.
Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и пояснительный текст. Область применения включает очистку и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование, машинное обучение и многое другое.
— описание из Project Jupyter
Название проекта Jupyter — это отсылка к трем основным языкам программирования, поддерживаемым Jupyter: Julia, Python и R, а также дань уважения записным книжкам Галилея, в которых записано открытие спутники Юпитера.
По данным анализа сайта GitHub, посвященного совместному использованию кода, в сентябре 2018 года было зарегистрировано более 2,5 миллионов общедоступных блокнотов Jupyter по сравнению с примерно 200 000 в 2015 году.
Зачем использовать блокнот Jupyter?
- Jupyter поддерживает более 40 языков программирования, включая Python, R, Julia и Scala.
- Записными книжками можно делиться с другими с помощью электронной почты, Dropbox, GitHub и программы просмотра блокнотов Jupyter.
- Ваш код может создавать богатый интерактивный вывод: HTML, изображения, видео, LaTeX и пользовательские типы MIME.
- Используйте инструменты для работы с большими данными, такие как Apache Spark, на базе Python, R и Scala. Исследуйте те же данные с помощью pandas, sci-kit-learn, ggplot2 и TensorFlow.
- Jupyter хорошо подходит для демонстрации концепций программирования и обучения.
Как установить Jupyter Notebook в Windows?
JupyterLab можно установить с помощью conda или pip. Более подробные инструкции можно найти в Руководстве по установке.
- Conda: Если вы используете conda, вы можете установить блокнот Jupyter, используя команду ниже.
conda install -c conda-forge jupyterlab
2. pip: Если вы используете установщик pip, вы можете использовать команду as.
pip install jupyterlab
Какая альтернатива Jupyter Notebook?
Google создал облачную среду блокнотов Jupyter под названием Colab. Если быть точным, Colab — это бесплатная среда Jupyter Notebook, полностью работающая в облаке.
Самое главное, что он не требует настройки, а созданные вами блокноты могут одновременно редактироваться членами вашей команды — точно так же, как вы редактируете документы в Документах Google. Colab поддерживает множество популярных библиотек машинного обучения, которые можно легко загрузить в свой блокнот.
Начните писать код Python с помощью Colab без установки.
Что колаб предлагает программисту?
Как программист, специалист по данным или исследователь, вы можете выполнять в Colab следующие действия:
- Напишите и выполните код на Python.
- Вы можете использовать текстовые ячейки для документирования своего кода, а также добавлять и записывать различные математические уравнения или постановки задач.
- Вы можете загружать, создавать, сохранять записные книжки и делиться ими с членами команды и другими людьми.
- Вы можете загрузить эти блокноты на Google Диск и GitHub.
- Импортируйте внешние наборы данных с сайта, такого как Kaggle, или импортируйте локальные файлы данных.
- Интегрируйте такие модули, как Pytorch, TensorFlow, Keras и т. д.
Как использовать Колаб?
Пожалуйста, посмотрите небольшое вступительное видео для colab ниже.
Мы будем широко использовать Google Colab для нашей разработки.
Краткое содержание
Мы изучили среду разработки и различные блокноты для Python. Попрактикуйтесь в некоторых операциях с colab, чтобы у вас были некоторые знания и практический опыт работы со средой colab.
Писать небольшие коды для выполнения небольших задач мы начнем из следующих статей.
