How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? Would you like to build a data dashboard in 9 lines of Python code? I will show you how to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook. The dashboard will present information about stock for selected ticker (data table and chart). The notebook will be published as a web application. I will use an open-source Mercury framework to con
カスタマイズ可能で最新バージョンのJupyterを使うには？ この記事の目的 無料で利用可能なJupyterアプリケーションといえばGoogle ColaboratoryやWatson Studioといったものがメジャーでよく知られていると思います。 初めから一通りのミドルウェアなどがセットアップされており、サインアップするだけで特に何の準備も必要なく、手間もかからずすぐに始めることができる優れたサービスだと思います。 その代わり、新たに使いたいライブラリを追加したり、作成したデータをファイルとしてクラウドに保存しても、基本的には永続化することはできず、サインアウトすると消滅してしまうという不便もあります。 また、ベースはJupyter Notebookであり、より進化したJupyter Labは使えませんし、Python以外のプログラム言語のカーネルも利用できません。 このようなジレンマ
Jupyter Book is an open source project for building beautiful, publication-quality books, websites, and documents from source material that contains computational content. With this post, we’re happy to announce that Jupyter Book has been re-written from the ground up, making it easier to install, faster to use, and able to create more complex publishing content in your books. It is now supported
はじめに Jupyter notebookの進化形、Jupyter Lab。見た目が綺麗で使いやすいです。 今回は2021年6月現在で使用できる便利な拡張機能をご紹介します。 各拡張のインストール方法については、それぞれの拡張機能名のリンクからgithubに飛び、公式が案内している方法に従ってください。お使いのjupyterlabのバージョンによって必要な手順が変わる拡張もあります。 (余談:実際にこれらの拡張機能を使ってみて、個人的に特に便利だと思ったのは ・3.コード自動整形 ・4.Vim風キーバインド ・5.TensorBoard管理 の3つでした。時間がなければこの3つだけでも十分かも知れません。) ※JupyterLab,Node.jsが既にインストールされていることが前提です。 ※拡張機能によっては最新版のjupyterlabに対応していないものもあり、きちんと動作するかは自環
Project Jupyter aims at providing a consistent set of tools for interactive computing workflows across multiple programming languages. Jupyter projects are popular at all stages of a research project from the exploration phase to the communication of results and teaching. The flagship project of Jupyter, the Notebook, and its modernized version, JupyterLab are web applications allowing the creatio
Summary JupyterLab Betaがリリースされた。 dockernize してパスワード作成スクリプトを作っておいた。 Reference github - xight - jupyterlab-docker https://github.com/xight/jupyterlab-docker github - jupyterlab - jupyterlab https://github.com/jupyterlab/jupyterlab via Jupyter - 2018-02-20 - JupyterLab is Ready for Users https://blog.jupyter.org/jupyterlab-is-ready-for-users-5a6f039b8906 Publickey - 2018-03-01 - オープンソースのWebIDE「Jupyte
Notebookの機能にターミナル、ファイルブラウザなどを統合 そのJupyter Notebookのメジャーバージョンアップ版として開発されているJupyterLabは、Notebookの機能だけでなく、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が統合され、それらをタブによって同時にいくつも開くことができるようになり、統合開発環境と呼ぶべきツールへと進化しました。 拡張機能によって機能をあとから追加することも可能（JupyterLabの基本機能であるNotebookやファイルブラウザ、ターミナルも拡張機能として実装されていると説明されています）。すでに、JSONやCSVの読み込み機能、JSONフォーマットで地図情報を記述するgeoJSONによる地図表示などが用意されています。 JupyterLabは今年後半に正式版となるバージョン1.0がリリース予定。また、現バー
We are proud to announce the beta release series of JupyterLab, the next-generation web-based interface for Project Jupyter. tl;dr: JupyterLab is ready for daily use (installation, documentation, try it with Binder) JupyterLab is an interactive development environment for working with notebooks, code, and data.The Evolution of the Jupyter NotebookProject Jupyter exists to develop open-source softw
この記事は jupyter notebook Advent Calendar 2016 の12月13日の記事です。 qiita.com Jupyter Notebookを使う上で，この機能を知らない人を見つけたら教えてあげたくなるような小ネタをいくつか紹介します。 IPython.display.display Jupyter Notebook上でpandasのDataFrameを表示すると，HTMLのtable要素として見やすく表示してくれます。活用している方も多いかと思います。 df[df['f'] == 'C'] と df[df['f'] == 'T'] を表示したいのですが，Jupyter Notebookで表示されるのはそれぞれのセルで最後に評価されたものだけです。そのため，表示したいDataFrameごとにセルを分ける必要があります。 gist.github.com しかしなが
マニュアルの機能一覧を意訳してみました。 'test*.ipynb'ファイルをディスカバリします Notebookの各セルが単体テストとして実行されます（assertを使うだけ） 各セルの最初の行のコメント(docstring)は、テスト名または関数名として扱われます。 docstringに'fixture*'または'setup*'とすれば、それぞれの単体テストの前に実行されます docstringに'SKIPCI'と書けばTravis-CIでのテストはスキップされます（CI環境変数が定義されているかどうかを確認） IPython Notebookカーネルはテスト後にリスタートされます テスト時のワーキングフォルダは、.ipynbファイルのローカルです 訳に間違いがありましたら、ご指摘をお願いします。 あとは普通にpy.test -vを実行するだけで、Notebookも含んだテストをしてく
こんにちは、小澤です。 今回は、Jupyter notebookとPandasの導入的な話をしようと思います。 とは？の話 Jupyter notebookもPandasもすでに「とは？」を書く必要がないくらい有名どころかもしれませんが一応書いておきます。 とはいえ、今回はこんなものがあるよというご紹介程度の内容となるので、この「とは？」がメインコンテンツとなります。 どちらもpipからインストール可能ですが、Anacondaを利用すると、グラフ描画用のmatplotlibも別途インストールする必要がなくなるため、 今回はAnaconda3-4.2.0を利用しているものとします。 Jupyter notebookとは ブラウザ上で、REPLのようなインタラクティブにプログラムを実行するためのものです。 Jupyter notebookを立ち上げるとブラウザから画像のような環境にアクセスでき
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
Jupyter NotebookからKerasを使用すると、Trainingの進行状況がよくわからなくて不便ですよね。 keras-tqdmというライブラリを使うと、Jupyter NotebookでKerasのfitメソッドの進行状態をprogress barで表示してくれます。 GitHub - bstriner/keras-tqdm: Keras integration with TQDM progress bars インストール方法 pipでインストールできます。 pip install keras-tqdm 使い方 modelのfitメソッドを呼び出す際に、callbackとして渡すだけです。 from keras_tqdm import TQDMNotebookCallback model.fit(X_train, Y_train, verbose=0, callbacks=[
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