jupyterの紹介 #nds48

Editor's Notes

• #3: 今日みなさんにオススメするテーマとして「Jupyter」というツールについてご紹介します。
• #5: 一言で言えば、コードを書いて実行できるノートブックです。 それがブラウザ上で動くのです。お手軽です。
• #7: ノートブックの一覧があります。フォルダも作成することができますので、ファイルの整理もできますね
• #8: ノートブックを新規作成します。今回は私の愛用しているPythonを実行できるノートブックです。
• #9: ここにコードを書いていきます。コードを書いてすぐに実行し、結果を得ることができます。 簡単ですよね？セルという単位でコードの断片を実行することができます。セルを再編集して再実行することもできます。
• #10: さて、そのjupyterの用途ですが、 ちょっと試しにコードを実行したい 試行錯誤した記録を残したい→実験ノート 実行結果を見える化して残したい こんな用途に便利です。
• #11: ちょっと実行という用途であれば、最近のプログラミング言語にはREPLと呼ばれるような、実行環境がよくついてきていますね。
• #12: アレをもうちょっと便利にしたような感じです。一緒です。
• #13: テキストエリア上で入力するので複数行のコードも書きやすいです。 ちょっとクセもありますがコード補完もできますし、
• #14: リファレンスなんかもサッと見る事ができます。 記録が残ってるところがREPLより便利です。
• #15: REPLでは実行のヒストリーとして残すことはできますが、記録とはちょっと違いますよね。
• #16: jupyterは見ての通りノートに書き綴ったように実行結果を残すことができます。他の人が後からこのノートブックを見て、実行結果付きで追うことができます。 書けるのはコードだけでなく、文書も残せます。 マークダウン形式のセルに書けばちょっとしたリッチテキストも書き残すことができます。
• #18: コードを実行した結果なのですが、足し算した結果が出力されるというのは当たり前の事です。単純な値ではない結果もイイ感じに出力してくれます。
• #19: 最近はPythonといったらデータ分析で有名ですよね。データサイエンティストさんの間ではjupyterが愛用されてるようです。 pandasという統計データ用ライブラリがあります。これを使って統計データを読み込んでみてデータを覗いたり、
• #20: グラフを表示する。というのが簡単にできます。
• #21: こうして記録したノートブックをgithubにアップすればgithubはノートブック形式を解釈して表示してくれるので、記録の公開にも便利です。(実行はしてません）
• #23: 今回はpythonを使った実行を試してみましたが、Python以外のコードも実行できます。コードを実行する部分をカーネルと呼ぶのですが、Python以外にも色々なカーネルに対応しています。 元々jupyterはipython notebookというのが前身だったのですが、データ分析でよく使われるjulia、python、Rを使えるようにしてjupyterって事らしいです。
• #24: 最後にJupyterの環境構築です。一番楽なのはホスティングされたWebサービスを使うものです。 でも、保存とかには向いてません。 dockerで自前の環境を用意すればローカル環境を汚さず実行できます。 一から環境作る場合には、anacondaというPythonの環境色々詰めました。みたいなパッケージを使うのが楽です。 anacondaをつかって環境構築するvagrantファイルを用意しました。 興味があったらこれに従ってインストールすると良いと思います。