JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Как оптимизировать работу в Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (ранее известный как IPython Notebook) — веб-оболочка для нескольких языков программирования: Julia, Python и R. Это одна из множества технологий, которые позволяют делать жизнь людей проще и лучше. Но установка пакета — только начало, есть множество вещей, которые можно доработать, чтобы сделать процесс разработки ещё удобнее.

В этой статье предполагается, что вы мало знакомы с Jupyter Notebook. Прежде чем мы перейдём к более хитрым трюкам, речь пойдёт о базовых вещах.

Если вы только открываете для себя эту тему, лучше сначала изучить вопрос с установкой и работой Anaconda.

Начало работы

После установки можно сразу приступить к работе. Для этого необходимо выполнить следующее:

Смена темы оформления

Чтобы настроить многими любимый тёмный режим, нужно зайти в терминал и установить Jupyterthemes:

Теперь можно установить тёмную тему:

Восстановить основную тему можно в любое время:

Найти Jupyterthemes можно в репозитории на GitHub.

Основные команды

Быстро получить доступ к сочетаниям клавиш можно с помощью комбинаций Ctrl+Shift+P или Cmd+Shift+P , тогда откроется диалоговое окно, похожее на Spotlight Search на Mac. Это поможет вам запустить любую команду по имени, что очень удобно, когда ещё не знаешь нужного сочетания клавиш.

Shift+Enter позволяет запустить текущую ячейку.

Esc переводит в командный режим. Он позволяет перемещаться по документу с помощью клавиш-стрелок.

16 ноября в 10:00, Воронеж, беcплатно

В командном режиме можно использовать:

  • А , чтобы вставить новую ячейку над текущей ячейкой;
  • B , чтобы вставить новую ячейку под текущей ячейки;
  • M , чтобы изменить текущую ячейку на Markdown;
  • Y , чтобы перейти обратно в кодовую ячейку;
  • D+D (двойное нажатие клавиши), чтобы удалить текущую ячейку;
  • Enter , чтобы вернуться из командного режима в режим редактирования.

Shift+Tab — покажет документацию для объекта, который вы только что ввели в ячейку кода. Для переключения между несколькими режимами продолжайте нажимать это сочетание клавиш.
Esc+F — поможет найти и заменить информацию в коде (кроме выходных данных).
Esc+0 — переключает вывод ячейки.
Shift+J (или Shift+Down ) — выделяет ячейки ниже текущей. Shift+K (или Shift+Up ) выделяет ячейки выше текущей. Как только ячейки выбраны, их можно удалить/скопировать/вырезать/вставить/запустить как пакет. Это удобно, когда нужно переместить только часть документа.
Shift+M — позволяет объединить несколько ячеек.

Кроме того, в документе можно запускать bash-команды, если в начале поставить восклицательный знак:

!pip install numpy

Чтобы отключить отображение результата выражения в последней строчке ячейки, добавьте в конце последней строчки точку с запятой ( ; ).

Комментирование/раскомментирование блока кода

Добавить новые строки кода и закомментировать старые можно сочетанием клавиш. Выделите все нужные строки и нажмите Cmd + / , это закомментирует выделенный код.

LaTex

Вы можете писать на LaTex в Markdown-ячейках, и они будет отображены в виде формулы.

Данная строка будет преобразована в следующую формулу:

Отображение данных из всех ячеек

По умолчанию отображается только последний вывод в ячейке. Для всего остального необходимо вручную добавить print() . Такой вариант хорош, но не очень удобен. Можно изменить это, добавив вверху документа следующее:

Отображение по умолчанию:

Отображение всех ячеек:

Чтобы вернуться к настройкам по умолчанию, выполните следующее:

Изменение настроек следует запускать в отдельной ячейке, чтобы оно вступило в силу при следующем запуске ячейки.

Расширения

Поскольку Jupyter Notebook имеет открытый исходный код, для него было разработано множество расширений. Вы можете поработать с официальным списком расширений IPython или посмотреть другие популярные расширения.

Вы можете установить Nbextensions в любое время из командной строки.

Или с помощью Anaconda:

Как только они будут установлены, вы увидите вкладку Nbextensions.

В этом репозитории можно узнать больше о расширениях, об их включении в ваш документ и исключении из него.

Для работы просто нажмите «Nbextensions» в верхней части экрана, выберите интересующее вас расширение, а затем прокрутите вниз, чтобы найти нужную информацию.

Популярные расширения

  • Scratchpad — позволяет создать временную ячейку для выполнения быстрых вычислений без создания новой ячейки в workbook.
  • Hinterland — делает доступным меню автозаполнения кода для каждого нажатия клавиши в ячейке кода, а не только для клавиши Tab.
  • Snippets — добавляет раскрывающееся меню для вставки фрагментов в текущий документ.
  • Autopep8 — автоматически форматирует код на Python в соответствии со стилевым руководством PEP 8. Убедитесь, что на локальной машине выполнена команда $ pip install autopep8 —user . Это гарантирует, что вы будете следовать правильным соглашениям о написании кода в Python.
  • Split Cells Notebook — позволяет разделять ячейки. Войдите в командный режим и используйте Shift+S , чтобы переключить текущую ячейку между разделённой и полной шириной.
  • Table of Contents — позволяет собирать все запущенные заголовки и отображать их в плавающем окне, в виде боковой панели или с помощью меню навигации.
  • A Code Prettifier — очищает, форматирует и выравнивает ваш код за вас.
  • Notify — отображает уведомление на рабочем столе, когда ядро бездействует. Это удобно, когда вы запускаете код, выполнение которого занимает больше пары секунд.
  • Code Folding — в режиме редактирования сбоку появляется треугольник, который позволяет скрывать блоки кода. Удобно, когда есть большие функции, которые вы хотите скрыть.
  • Zen mode — делает детали менее загроможденными. Убедитесь, что фоны в настройках отключены.

Магия

Магия — это удобные команды, которые облегчают жизнь, когда вы хотите выполнить определённые задачи. Они часто выглядят как команды Unix, но все они реализованы на Python.

Есть два вида магии: строчная магия (применяется к одной строке) и магия ячейки (применяется ко всей ячейке). Строчная магия начинается с символа процента ( % ), а магия ячейки — с двух таких символов ( %% ).

Чтобы увидеть доступную магию, нужно запустить следующее:

Настройка среды разработки

Можно легко управлять переменными среды вашего документа с помощью %env без перезагрузок. Выполните эту команду без каких-либо переменных, она отобразит все ваши переменные среды.

Вставка кода

С помощью %load можно вставить код из внешнего скрипта.

Данная команда возьмёт файл basic_imports.py и загрузит его в ваш документ.


Экспорт содержимого ячейки

Это очень удобная функция. Она позволяет в любое время экспортировать содержимое ячейки с помощью %%writefile .

Это очень полезно, если вы используете один и тот же импорт в каждом документе или постоянно добавляете одну и ту же функцию. Теперь вы можете написать код один раз и использовать его везде.

Например, вы можете написать файл basic_imports.py , содержащий следующий код:

Это создаст файл .py , содержащий ваши основные импорты.

Дальше можно его загрузить в любое время, написав:

Выполнение этой команды заменяет содержимое ячейки загруженным файлом.

Теперь вы можете снова запустить ячейку, чтобы импортировать все ваши модули.

Сохранение и повторное использование кода

Как и у большинства людей, у вас периодически могут быть одни и те же задания. Возможно, есть несколько уравнений, которые вы постоянно решаете, или несколько строк кода, которые вы создавали много раз. Jupyter позволяет сохранять фрагменты кода как исполняемые макросы. Поскольку макросы — это просто код, он может содержать переменные, которые должны быть определены перед выполнением.

Теперь, чтобы определить макрос, нужен код для использования. Можно сохранить практически всё, от строки до функции.

Для настройки макроса используется магия %macro и %load . Обычно принято имена макросов начинать с двойного подчеркивания, чтобы отличать их от других переменных.

Магия %macro принимает имя и номер ячейки (или несколько номеров), а специальный ключ -q делает магию менее подробной. %store позволяет сохранить любую переменную для использования в других сессиях. В коде выше передаётся имя созданного макроса, чтобы можно было использовать его снова после выключения ядра или в других документах.

Чтобы загрузить макрос, достаточно выполнить следующее.

Чтобы выполнить макрос, можно просто запустить ячейку, которая содержит имя макроса.

Для наглядного примера измените переменную, использованную в макросе.

При запуске макроса захватывается измененное значение.

Это работает, потому что макросы выполняют сохраненный код в пространстве имён ячейки. Если name будет не определено, вы получите ошибку.

Если вы хотите использовать один и тот же макрос во всех своих документах, в этом может помочь %store .

%store позволяет хранить макрос и использовать его во всех Jupyter Notebook.

Магия run

%run выполнит ваш код и отобразит любые выводные данные, включая графики Matplotlib. Таким образом можно выполнять даже целые документы. Также %run может выполнить код Python из файлов .py .

Магия pycat

Использование %pycat покажет содержимое скрипта, если вы не уверены, что в нём находится.

Автосохранение

%autosave определяет, как часто ваш документ будет автоматически сохранять контрольные точки в файл.

После данной команды автосохранение будет происходить каждые 60 секунд.

Мастер Йода рекомендует:  Интерфейсный интерфейс, или три плохих совета для именования

Отображение графиков

Эта команда отобразит графики Matplotlib прямо в выводе ячейки. Это означает, что диаграммы и графики Matplotlib можно включать прямо в свои документы. Имеет смысл запустить команду в начале вашего документа, прямо в первой ячейке.

Измерение времени

Для измерения времени используются две магические команды IPython: %%time и %timeit . Они очень полезны, когда ваш код медленно выполняется и вы пытаетесь определить, в чём проблема. Они обе имеют как строковый режим, так и режим запуска из ячейки.

Основное различие между %timeit и %time состоит в том, что первая выполняет указанный код много раз и вычисляет среднее значение.

%%time даст вам информацию о единичном запуске кода в вашей ячейке.

%%timeit использует Python-модуль timeit, который выполняет выражение множество раз, а затем выдаёт среднее значение результатов. Вы можете указать количество запусков с помощью опции -n , количество повторов с помощью -r и т. д.

Запуск кода из другого ядра

Можно запустить выполнение ячейки с использованием указанного языка. Существуют расширения для нескольких языков. Есть опции вроде:

Например, для рендеринга HTML в вашем документе вы должны выполнить следующее:

Вы также можете использовать LaTeX напрямую когда угодно:

Магия who

Команда %who без аргументов выводит список всех переменных, существующих в глобальной области видимости. При передаче параметра, например str , будут перечислены только переменные этого типа:

Если набрать данную команду, результат будет следующим.

Магия prun

%prun показывает, сколько времени ваша программа потратила на каждую функцию. Использование %prun statement_name даёт упорядоченную таблицу, показывающую, сколько раз каждая внутренняя функция была вызвана в блоке. А также время, которое потребовалось на каждый вызов, и суммарное время всех запусков функции.

Магия отладчика в Python

Jupyter имеет собственный интерфейс для отладчика Python. Это позволяет заглянуть внутрь функции и посмотреть, что там происходит. Включить эту магию можно, запустив %pdb в начале ячейки.

Графики высокого разрешения

Одна простая магическая строка IPython может предоставит вам на выводе график с двойным разрешением для экранов Retina. Стоит отметить, что на других экранах график может не отображаться.

Пропуск ячейки для выполнения

Просто добавьте %%script false в начале ячейки:

Оповещения

Оповещения могут пригодиться, когда вы запускаете код, требующий долгого выполнения. Вы можете настроить уведомление, которое будет отправлено, когда код выполнится.

На Linux и Mac

На Windows

Чтобы использовать такое оповещение, у вас должен быть установлен sox . Установить его можно с помощью следующей строки:

Но это сработает, только если вы пользуетесь Homebrew.

Выводы

Изложенного в этой статье должно быть достаточно для успешного начала работы в Jupyter Notebook. Если вы знаете какие-либо советы и рекомендации, которые могут помочь другим новичкам, напишите об этом в комментариях ниже.

Если вы хотите подняться на уровень повыше, вас может заинтересовать другая статья по оптимизации Jupyter Notebook.

Installation¶

JupyterLab can be installed using conda , pip , pipenv or docker .

conda¶

If you use conda , you can install it with:


If you use pip , you can install it with:

If installing using pip install —user , you must add the user-level bin directory to your PATH environment variable in order to launch jupyter lab .

pipenv¶

If you use pipenv , you can install it as:

or from a git checkout:

When using pipenv , in order to launch jupyter lab , you must activate the project’s virtualenv. For example, in the directory where pipenv ’s Pipfile and Pipfile.lock live (i.e., where you ran the above commands):

Docker¶

If you have Docker installed, you can install and use JupyterLab by selecting one of the many ready-to-run Docker images maintained by the Jupyter Team. Follow the instructions in the Quick Start Guide to deploy the chosen Docker image. NOTE: Ensure your docker command includes the -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes flag to ensure JupyterLab is enabled in your container.

Installing with Previous Versions of Notebook¶

If you are using a version of Jupyter Notebook earlier than 5.3, then you must also run the following command to enable the JupyterLab server extension:

Prerequisites¶

JupyterLab requires the Jupyter Notebook version 4.3 or later. To check the version of the notebook package that you have installed:

Supported browsers¶

The latest versions of the following browsers are currently known to work:

Earlier browser versions may also work, but come with no guarantees.

JupyterLab uses CSS Variables for styling, which is one reason for the minimum versions listed above. IE 11+ or Edge 14 do not support CSS Variables, and are not directly supported at this time. A tool like postcss can be used to convert the CSS files in the jupyterlab/build directory manually if desired.

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, Jupyterболее 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 1234 56789 . 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

Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook

IPython представляет собой мощный инструмент для работы с языком Python. Базовые компоненты IPython – это интерактивная оболочка для с широким набором возможностей и ядро для Jupyter. Jupyter notebook является графической веб-оболочкой для IPython, которая расширяет идею консольного подхода к интерактивным вычислениям.

Основные отличительные особенности данной платформы – это комплексная интроспекция объектов, сохранение истории ввода на протяжении всех сеансов, кэширование выходных результатов, расширяемая система “магических” команд, логирование сессии, дополнительный командный синтаксис, подсветка кода, доступ к системной оболочке, стыковка с pdb отладчиком и Python профайлером.

Мастер Йода рекомендует:  MySQL - это просто!

IPython позволяет подключаться множеству клиентов к одному вычислительному ядру и, благодаря своей архитектуре, может работать в параллельном кластере.

В Jupyter notebook вы можете разрабатывать, документировать и выполнять приложения на языке Python, он состоит из двух компонентов: веб-приложение, запускаемое в браузере, и ноутбуки – файлы, в которых можно работать с исходным кодом программы, запускать его, вводить и выводить данные и т.п.

Веб приложение позволяет:

  • редактировать Python код в браузере, с подсветкой синтаксиса, автоотступами и автодополнением;
  • запускать код в браузере;
  • отображать результаты вычислений с медиа представлением (схемы, графики);
  • работать с языком разметки Markdown и LaTeX.

Ноутбуки – это файлы, в которых сохраняются исходный код, входные и выходные данные, полученные в рамках сессии. Фактически, он является записью вашей работы, но при этом позволяет заново выполнить код, присутствующий на нем. Ноутбуки можно экспортировать в форматы PDF, HTML.

Установка и запуск


Jupyter Notebook входит в состав Anaconda. Описание процесса установки можно найти в первом уроке. Для запуска Jupyter Notebook перейдите в папку Scripts (она находится внутри каталога, в котором установлена Anaconda) и в командной строке наберите:

В результате будет запущена оболочка в браузере.

Примеры работы

Будем следовать правилу: лучше один раз увидеть… Рассмотрим несколько примеров, выполнив которые, вы сразу поймете принцип работы с Jupyter notebook.

Запустите Jupyter notebook и создайте папку для наших примеров, для этого нажмите на New в правой части экрана и выберите в выпадающем списке Folder.

По умолчанию папке присваивается имя “Untitled folder”, переименуем ее в “notebooks”: поставьте галочку напротив имени папки и нажмите на кнопку “Rename”.

Зайдите в эту папку и создайте в ней ноутбук, воспользовавшись той же кнопкой New, только на этот раз нужно выбрать “Python [Root]”.

В результате будет создан ноутбук.

Код на языке Python или текст в нотации Markdown нужно вводить в ячейки:

Если это код Python, то на панели инструментов нужно выставить свойство “Code”.

Если это Markdown текст – выставить “Markdown”.

Для начал решим простую арифметическую задачу: выставите свойство “Code”, введите в ячейке “2 + 3” без кавычек и нажмите Ctrl+Enter или Shift+Enter, в первом случае введенный вами код будет выполнен интерпретатором Python, во втором – будет выполнен код и создана новая ячейка, которая расположится уровнем ниже так, как показано на рисунке.

Если у вас получилось это сделать, выполните еще несколько примеров.

Основные элементы интерфейса Jupyter notebook

У каждого ноутбука есть имя, оно отображается в верхней части экрана. Для изменения имени нажмите на его текущее имя и введите новое.

Из элементов интерфейса можно выделить, панель меню:

и рабочее поле с ячейками:

Ноутбук может находиться в одном из двух режимов – это режим правки (Edit mode) и командный режим (Command mode). Текущий режим отображается на панели меню в правой части, в режиме правки появляется изображение карандаша, отсутствие этой иконки значит, что ноутбук находится в командном режиме.

Для открытия справки по сочетаниям клавиш нажмите “Help->Keyboard Shortcuts”

В самой правой части панели меню находится индикатор загруженности ядра Python. Если ядро находится в режиме ожидания, то индикатор представляет собой окружность.

Если оно выполняет какую-то задачу, то изображение измениться на закрашенный круг.

Запуск и прерывание выполнения кода

Если ваша программа зависла, то можно прервать ее выполнение выбрав на панели меню пункт Kernel -> Interrupt.

Для добавления новой ячейки используйте Insert->Insert Cell Above и Insert->Insert Cell Below.

Для запуска ячейки используете команды из меню Cell, либо следующие сочетания клавиш:

Ctrl+Enter – выполнить содержимое ячейки.

Shift+Enter – выполнить содержимое ячейки и перейти на ячейку ниже.

Alt+Enter – выполнить содержимое ячейки и вставить новую ячейку ниже.

Как сделать ноутбук доступным для других людей?

Существует несколько способов поделиться своим ноутбуком с другими людьми, причем так, чтобы им было удобно с ним работать:

  • передать непосредственно файл ноутбука, имеющий расширение “.ipynb”, при этом открыть его можно только с помощью Jupyter Notebook;
  • сконвертировать ноутбук в html;
  • использовать https://gist.github.com/ ;
  • использовать http://nbviewer.jupyter.org/.

Вывод изображений в ноутбуке

Печать изображений может пригодиться в том случае, если вы используете библиотеку matplotlib для построения графиков. По умолчанию, графики не выводятся в рабочее поле ноутбука. Для того, чтобы графики отображались, необходимо ввести и выполнить следующую команду:

%matplotlib inline

Пример вывода графика представлен на рисунке ниже.

Магия

Важной частью функционала Jupyter Notebook является поддержка магии. Под магией в IPython понимаются дополнительные команды, выполняемые в рамках оболочки, которые облегчают процесс разработки и расширяют ваши возможности. Список доступных магических команд можно получить с помощью команды

%lsmagic

Для работы с переменными окружения используется команда %env.

Запуск Python кода из “.py” файлов, а также из других ноутбуков – файлов с расширением “.ipynb”, осуществляется с помощью команды %run.

Для измерения времени работы кода используйте %%time и %timeit.

%%time позволяет получить информацию о времени работы кода в рамках одной ячейки.

%timeit запускает переданный ей код 100000 раз (по умолчанию) и выводит информацию среднем значении трех наиболее быстрых прогонах.

Информацию по остальным магическим командам можете найти здесь:

Интересные примеры ноутбуков, в которых довольно полно раскрыты возможности Jupyter Notebook можно найти в ресурсах, перечисленных ниже.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

what is the difference between jupyter notebook and jupyter lab

I am new to jupyter notebook,what is the key difference between the jupyter notebook and jupyter lab,suggest me to choose the best one,which should be used in future.

2 Answers 2

Jupyter Notebook is a web-based interactive computational environment for creating Jupyter notebooks documents. It supports several languages like Python (IPython), Julia, R etc. and is largely used for data analysis, data visualization and further interactive, exploratory computing.

JupyterLab is the nex-generation user interface including notebooks. It has a modular structure, where you can open several notebooks or files (e.g. HTML, Text, Markdowns etc) as tabs in the same window. It offers much more an IDE-like experience.

For a beginner I would suggest starting with Jupyter Notebook as it just consists of a filebrowser and a (notebook) editor view. It might be easier to use. If you want more features, switch to JupyterLab. JupyterLab offers much more features and an enhanced interface, which can be extended through extensions: JupyterLab Extensions (GitHub)

Повышаем продуктивность при работе с Jupyter Notebook

Эта статья написана на основе моего доклада на Data Science Major (https://youtu.be/pjhV3r6RbDo?t=9722) — для тех, кто не любит читать 🙂

Придя в DS из разработки, у меня были определенные ожидания от одной из самых хайповых областей в IT.

Но как всегда бывает, они разбились о суровую реальность. Как оказалось не в последний раз, особенно посмотрев на качество blockchain проектов.

По началу я немного расстроился, но потом понял, что это обычное дело со многими open source инструментами — из коробки всё плохо, нужно правильно настраивать и читать документацию.

Shortcuts

Начнем с самого простого — посмотрим какие есть горячие клавиши, способные упростить нам жизнь(или хотя бы работу с Jupyter Notebook).

Шорткат который вызывает окно помощь — в принципе все остальные не особо нужно запоминать, если знаешь этот — всегда можно подсмотреть.


“Cmd/Ctrl + Shift + P”

Командная панель — средний вариант между шорткатами и кликами по пунктам меню. Любителям Albert, Spotlight и т.п. понравится.

“Shift+Enter, Ctrl+Enter, Alt+Enter”

Разные варианты запуска ячейки:

  • Shift+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую
  • Ctrl+Enter — выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке
  • Alt+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку созданную ниже

“Shift+Tab”

Вызываем docstring. Можно использовать вопросительный знак в конце функции, а можно просто этот шорткат.

“Ctrl+Shift+-, Shift+M”

Разделяй и властвуй. Желаем привести ячейки в нормальный вид без копирования, вставки — используем встроенные возможности.

“Shift+Up, Shift+Down”

Нужно выбрать несколько ячеек для мержа — не вопрос.

“1,2,3,4,5,6”

Для определения заголовков markdown есть встроенные шорткаты — не нужно каждый раз заходить в ячейки и добавлять # в заголовок.

Шорткаты для конвертации типов ячеек

“II, 00”

Шорткаты для управления кернелом:

  • II — прервать выполнение
  • 00 — перезагрузить кернел

Включаем/выключаем вывод ячеек

Включаем/выключаем номера строк

“Multicursor”

В Jupyter есть поддержка мультикурсора, что бывает крайне полезно.

Например, нужно создать список категорий из данных с сайта, а парсить его из-за такой мелочи не хочется. Не вопрос — заходим в Google Dev Tools, вытягиваем с помощью js нужные данные и принтим в консоль, далее копируем и вставляем в jupyter, а после используем мультикурсор(зажимаем Alt и тянем мышкой по нужным строкам) для оборачивания каждой категории в кавычки, с добавлением запятой на конце строки.

NB extensions

Со встроенными вещами разобрались, теперь переходим к плагинам и расширениям, которые упростят нашу жизнь (или просто работу с jupyter).

NB extensions configurator

Чтобы ими было удобно управлять придумали специальный плагин, дающий интерфейс для расширений.

Теперь мы можем одним кликом включить или отключать нужное нам расширение, правда тетрадку придется перезагружать.

А теперь перейдем наконец к самим расширениям

Плагин, который превращает тетрадку в презентацию. Для особо ленивых, кто не хочет корпеть ещё и над презентацией после работы в тетрадке.

Кстати бывает удобно когда готовите доклад для митапа.

Ruler

Добавляет визуальную границу ширины кода. PEP8, все дела.

Snippets

Не хотим каждый раз писать import numpy as np — пожалуйста. Есть плагин для сниппетов.

Zenmode

Включаем режим продуктивности — убираем всё лишнее с глаз.

Live markdown preview

WYSIWYG все любят.

Tree filter

Сложная структура проекта и тяжело находить нужные тетрадки — теперь можем искать по всему каталогу прямо в jupyter.

Мастер Йода рекомендует:  Курс «Сложность вычислений»

ScrollDown

Обучаем модель и хотим видеть вывод последней строки? Странно почему этого нет по-умолчанию в jupyter.

Gist-It

Шарим ячейку в gist.github.com

Говорят у кого-то он работает 🙂

Table of Contents

Структурировать, структурировать и ещё раз структурировать.

Collapsible headings

Скрываем то с чем не работаем.

ExecuteTime

Начинаем оптимизировать наш код — для начала смотрим сколько выполняются ячейки.

tqdm_notebook

Прогресс бар никому ещё не мешал (кстати говорят, что читается как “такадум”, что переводится с арабского как “прогресс”)

Notify

Долгое обучение? Ставим нотификации когда закончится обсчет и отправляемся смотреть любимый сериальчик или аниме.

Variable inspector

Кто-то жрет много памяти? А не забыл ли ты удалить временную переменную с копией твоего датасета в пару миллионов примеров ?

JupyterThemes

Помимо функциональности нам важна и эстетическая сторона инструмента, а с этим в jupyter очень туго. Благо есть нужные плагины.

Теперь у нас получился более-менее удобный и приятный инструмент, но мы же не разработчики, а дата саентисты — так что нам важно проводить как можно больше экспериментов за как можно меньший промежуток времени. То есть надо, чтобы данные считались быстро.


Можно руками параллелить обработку, а можно заюзать уже готовую либу Dask которая по интерфейсу почти не отличима от нашего любимого pandas, и дает распараллеливания в фоне.

Например через отложенные операции

А ещё мы можем всегда посмотреть верно ли мы строим наши графы вычислений

Есть много однотипных файлов, на которые разбит датасет. Dask умеет и это

Ну и как же без параллельной обработки разных файлов

JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science

Installation | Documentation | Contributing | License | Team | Getting help |

An extensible environment for interactive and reproducible computing, based on the Jupyter Notebook and Architecture. Currently ready for users.

JupyterLab is the next-generation user interface for Project Jupyter offering all the familiar building blocks of the classic Jupyter Notebook (notebook, terminal, text editor, file browser, rich outputs, etc.) in a flexible and powerful user interface. JupyterLab will eventually replace the classic Jupyter Notebook.

JupyterLab can be extended using npm packages that use our public APIs. To find JupyterLab extensions, search for the npm keyword jupyterlab-extension or the GitHub topic jupyterlab-extension. To learn more about extensions, see the user documentation.

The current JupyterLab releases are suitable for general usage, and the extension APIs will continue to evolve for JupyterLab extension developers.

Read the latest version’s documentation on ReadTheDocs.

JupyterLab can be installed using conda or pip . For more detailed instructions, consult the installation guide.

Project installation instructions from the git sources are available in the contributor documentation.

If you use conda , you can install it with:

If you use pip , you can install it with:

If installing using pip install —user , you must add the user-level bin directory to your PATH environment variable in order to launch jupyter lab .

Installing with Previous Versions of Jupyter Notebook

When using a version of Jupyter Notebook earlier than 5.3, the following command must be run after installation to enable the JupyterLab server extension:

Start up JupyterLab using:

JupyterLab will open automatically in the browser. See the documentation for additional details.

Prerequisites and Supported Browsers

Jupyter notebook version 4.3 or later is required. To check the notebook version, run the command:

The latest versions of the following browsers are currently known to work:

See our documentation for additional details.

To contribute to the project, please read the contributor documentation.

JupyterLab follows the Jupyter Community Guides.

To start developing an extension, see the developer documentation and the API docs.

JupyterLab uses a shared copyright model that enables all contributors to maintain the copyright on their contributions. All code is licensed under the terms of the revised BSD license.

JupyterLab is part of Project Jupyter and is developed by an open community. The maintenance team is assisted by a much larger group of contributors to JupyterLab and Project Jupyter as a whole.

JupyterLab’s current maintainers are listed in alphabetical order, with affiliation, and main areas of contribution:

  • Chris Colbert, Project Jupyter (co-creator, application/low-level architecture, technical leadership, vision, PhosphorJS)
  • Afshin Darian, Two Sigma (co-creator, application/high-level architecture, prolific contributions throughout the code base).
  • Jessica Forde, Project Jupyter (demo, documentation)
  • Tim George, Cal Poly (UI/UX design, strategy, management, user needs analysis)
  • Brian Granger, AWS (co-creator, strategy, vision, management, UI/UX design, architecture).
  • Jason Grout, Bloomberg (co-creator, vision, general development).
  • Fernando Perez, UC Berkeley (co-creator, vision).
  • Ian Rose, Quansight/City of LA (general core development, extensions).
  • Saul Shanabrook, Quansight (general development, extensions)
  • Steven Silvester, AWS (co-creator, release management, packaging, prolific contributions throughout the code base).
  • Vidar T. Fauske, JPMorgan Chase (general development, extensions).
  • Cameron Oelsen, Cal Poly (UI/UX design).

This list is provided to give the reader context on who we are and how our team functions. To be listed, please submit a pull request with your information.

We encourage you to ask questions on the Discourse forum. A question answered there can become a useful resource for others.

Please use the GitHub issues page to provide feedback or submit a bug report. To keep resolved issues self-contained, the lock bot will lock closed issues as resolved after a period of inactivity. If related discussion is still needed after an issue is locked, please open a new issue and reference the old issue.

Weekly Dev Meeting

We have videoconference meetings every week where we discuss what we have been working on and get feedback from one another.

Anyone is welcome to attend, if they would like to discuss a topic or just to listen in.

в чем разница между jupyter nootbook и jupyter lab

Я новичок в ноутбуке jupyter, в чем ключевое отличие между ноутбуком jupyter и лабораторией jupyter, и я предлагаю выбрать лучший, который следует использовать в будущем.

1 ответ

Jupyter Notebook — это интерактивная компьютерная среда для создания документов Jupyter notebook. Он поддерживает несколько языков, таких как Python (IPython), Julia, R и т. Д., И в основном используется для анализа данных, визуализации данных и дальнейших интерактивных, исследовательских вычислений.

JupyterLab — это пользовательский интерфейс поколения nex, включая ноутбуки . Он имеет модульную структуру, в которой вы можете открывать несколько блокнотов или файлов (например, HTML, Text, Markdowns и т. Д.) В виде вкладок в одном окне. Он предлагает гораздо больше IDE-подобного опыта.

Для новичка я бы предложил начать с Jupyter Notebook, так как он состоит только из файлового браузера и редактора (ноутбука). Это может быть проще в использовании. Если вы хотите больше возможностей, переключитесь на JupyterLab. JupyterLab предлагает гораздо больше возможностей и расширенный интерфейс, который может быть расширен с помощью расширений: Расширения JupyterLab (GitHub)

JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science

Я начинаю изучать науку о данных и машинное обучение на Python, используя JupyterLab. Он запускается в любом браузере совершенно нормально, но я не могу сделать новый блокнот ни (Файл — Новый — Блокнот), ни щелкнув по значку Новый блокнот (это просто картинка).

Если кто-то знает решение, пожалуйста, скажите мне.

(Я использую Python 3.7.0
У меня есть Anaconda 2020.03, которая содержит JupyterLab.
Для браузеров, которые я пробовал в Google Chrome, Firefox и Explorer (все последние версии).)

В качестве альтернативы, если вы не можете заставить его работать, проверьте Google Colab. Это в основном размещенный Jupyter Notebook и действительно полезный для начала!

Как вы вызываете Jupyterlab? Какая у вас ОС? Вы устанавливаете pip, устанавливаете conda или используете npm?

Я запускаю jupyterlab с анакондой. У меня Windows 32bit. У меня есть пункт установки.

так вы просто делаете jupyter lab в командной строке и открываете свой браузер?

Я на самом деле использую anaconda: в anaconda есть «Launch JupyterLab», при нажатии на который открывается JupyterLab в моем браузере по умолчанию.

Если вы работаете в Windows, введите папку, которую вы хотите открыть, и напишите в командной строке jupyterlab.

Это не будет работать с конфигурацией установки по умолчанию, потому что она не добавлена в вашу переменную PATH.

В моей системе я просто открываю поиск Windows и набираю jupyter, нажимаю на иконку и она загружается.

Существует разница между ноутбуком Jupyter и лабораторией Jupyter. В интерфейсе анаконды у каждого должна быть своя опция.

Перейдите на вкладку окружения (?) В Navigator и запустите окно терминала / консоли оттуда, затем введите в него jupytwr lan, что даст вам немного больше информации.

Вы получаете какие-либо ошибки?

Нет (к сожалению) ничего не происходит.

Может быть, попробуйте запустить ноутбук Jupyter. Когда то же самое происходит там, по крайней мере (возможно), вы получите некоторые сообщения об ошибках в терминале.

Попробуйте переустановить Jupyter Lab, то же самое случилось со мной 2 дня назад.

Создайте новую среду с python 3.6.8. У меня буквально много проблем при установке Tensoflow, keras и т. Д. На 3.7. Так что лучше переходите на 3.6.8.

JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science

A Table of Contents extension for JupyterLab. This auto-generates a table of contents in the left area when you have a notebook or markdown document open. The entries are clickable, and scroll the document to the heading in question.

Here is an animation showing the extension’s use, with a notebook from the Python Data Science Handbook:

  • JupyterLab >=1.0

For a development install, do the following in the repository directory:

You can then run JupyterLab in watch mode to automatically pick up changes to @jupyterlab/toc . Open a terminal in the @jupyterlab/toc repository directory and enter

Then launch JupyterLab using

This will automatically recompile @jupyterlab/toc upon changes, and JupyterLab will rebuild itself. You should then be able to refresh the page and see your changes.

Добавить комментарий