IPython înseamnă Python interactiv. Este un terminal interactiv de linie de comandă pentru Python. Acesta va oferi un terminal IPython și o platformă web (Notebook) pentru calcularea Python. Are funcții mai avansate decât interpretul standard Python și va executa rapid o singură linie de cod Python.

Python și IPython sunt două nume care sunt similare, dar complet diferite.

Piton

Python este un limbaj de programare popular. Guido Van Rossum a creat și lansat-o în 1991 la CWI (Centrum Wiskunde& Informatica) Țările de Jos. Python este un limbaj de programare de uz general, la nivel înalt și, de asemenea, Python este dinamic.

Python este simplu și ușor de învățat, este independent de platformă și, de asemenea, este gratuit și open source. Are un suport bogat pentru libertate și, de asemenea, este încorporabil și extensibil.

Bibliotecile Python includ Numpy, Scipy, panda și matplotlib. Putem folosi Python foarte rapid și este dinamic, făcându-l un limbaj productiv.

IPython

IPython este un terminal interactiv de linie de comandă pentru Python. Fernando Perez l-a creat în anul 2001. Va oferi un mediu îmbunătățit de citire-eval-printare (REPL) și este deosebit de bine adaptat la calculul științific.

IPython este o interfață puternică pentru limbajul Python. În afară de Python, cel mai comun mod de a folosi Python este să scrieți scripturi și fișiere cu extensia „.py”.

Un script conține o listă de comenzi de executat în ordine și va rula de la început până la sfârșit și va afișa unele rezultate. Cu alte cuvinte, cu IPython, scriem câte o comandă și obținem rapid rezultatele. Este un mod complet diferit de a lucra cu Python. Când analizăm date sau rulăm modele computaționale, avem nevoie de această interactivitate pentru a le explora eficient.

Caietul Jupyter

În 2011, IPthon a introdus un nou instrument numit 'Caiet'. Mathematica sau Sage au inspirat Caietul; va oferi lui Python o interfață web modernă și puternică.

Comparând-o cu terminalul original IPython, Notebook-ul va oferi un editor de text mai convenabil și posibilitatea de a scrie text îmbogățit cu capacități grafice îmbunătățite. Deoarece este o interfață web, va integra multe biblioteci web existente pentru vizualizarea datelor, inclusiv plotly.js.

În 2015, dezvoltatorii Ipython au făcut o reorganizare semnificativă a codului proiectului lor. Deci, Notebook-ul se numește acum Jupyter Notebook. Deci, această interfață este folosită cu Python și multe limbaje precum R și Julia. IPyhton este numele backend-ului Python.

pentru fiecare dactilografiat

Ipython și Jupyter sunt ambele interfețe excelente pentru limbajul Python. Dacă învățăm Python, este foarte recomandată utilizarea terminalului IPython sau Jupyter Notebook.

Instalare

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

IPython va oferi o arhitectură bogată pentru calcularea interactivă cu următoarele:

1. O carcasă interactivă robustă.
2. Un nucleu pentru Jupyter
3. Acceptă vizualizarea interactivă a datelor și utilizarea truselor de instrumente GUI.
4. Este flexibil, încorporabil și interpreți de încărcat în proiectele noastre.
5. Este ușor de utilizat instrument de înaltă performanță pentru calcul paralel.

Jupyter și viitorul IPython

IPyhton este un proiect în creștere cu componente lingvistice în creștere. IPython 3.x a fost ultima versiune monolitică a IPython, care conținea serverul de notebook, qtconsole, etc. În ceea ce privește IPython 4.0, părțile agnostice de limbaj ale proiectului: formatul de notebook, protocolul de mesaje, qtconsole, aplicația web pentru notebook etc. . S-a mutat la noi proiecte sub numele Jupyter. IPython în sine se concentrează pe Python interactiv, o parte din care furnizează un nucleu Python pentru Jupyter.

Caracteristicile IPython

1. Va oferi un shell Python interactiv robust.
2. Acesta acționează ca nucleu principal pentru Jupyter Notebook și celelalte instrumente front-end ale proiectului Jupyter.
3. Va poseda capacitatea de introspecție a obiectelor. Cuvântul introspecție înseamnă capacitatea de a observa proprietățile unui obiect în timpul rulării.
4. Este evidențierea sintaxelor.
5. Acesta va stoca istoricul interacțiunilor.
6. Include completarea filelor de cuvinte cheie, variabile și nume de funcții.
7. Constă dintr-un sistem de comandă magică care ajută la controlul mediului Python și va efectua sarcini ale sistemului de operare.
8. Se poate încorpora în alte programe Python.
9. Acesta va oferi acces la depanatorul Python.

Istorie și dezvoltare

Fernando Perez a dezvoltat IPyhton în anul 2001. Versiunea actuală a IPython este IPython 1.0.1, care va necesita versiunea Python 3.4 sau mai mare. IPython 6.0 a fost prima versiune care a suportat Python 3. Utilizatorii care au Python 2.7 ar trebui să lucreze cu versiunea IPython 2.0 până la 5.7.

Cum să afișați conținut media îmbogățit (imagine, audio, video etc.) în Jupyter Notebook?

Notebook-ul Jupyter și Lab au devenit instrumentele preferate pentru oamenii de știință de date și dezvoltatorii din întreaga lume pentru efectuarea analizei datelor și a sarcinilor conexe.

Notebook-urile Jupyter sunt renumite pentru că are o interfață ușor de utilizat și funcționalități out-of-box care acceptă comenzile shell de pe notebook. Acestea le fac un instrument unic și de folos în comunitatea științei datelor.

Notebook-ul Jupyter se bazează pe nucleul IPython, care rulează sub capotă. Nucleul IPython este ca un interpret Python standard, dar cu multe funcționalități suplimentare.

Majoritatea oamenilor de știință de date din întreaga lume folosesc Jupyter Notebook, care va sprijini afișarea conținutului media bogat, cum ar fi imagini, reduceri, latex, video, audio, HTML etc. Eliberează utilizatorii de necazul de a folosi diferite instrumente pentru a vedea conținut de mai multe tipuri. Putem reda atât audio cât și video într-un notebook care este afișat.

Când includem diagrame statice și interactive în notebook-uri create în timpul analizei, putem chiar să dezvoltăm tablouri de bord „voila”.

Toate analizele sunt disponibile într-un singur loc, ceea ce face cercetări reproductibile și ușor de efectuat. Este util pentru prezentări, deoarece mulți oameni folosesc Jupyter Notebooks pentru prezentări.

șir.conține java

Așadar, beneficiile de mai sus vor face ca notebook-urile Jupyter instrumentul cel mai preferat de oamenii de știință de date din întreaga lume.

Cum afișăm conținut media îmbogățit în blocnotes?

Nucleul IPython care alimentează notebook-ul Jupyter are un modul numit „afișare”, care ne va oferi o listă de clase și metode utilizate pentru afișarea conținutului rich media de diferite tipuri în notebook-ul Jupyter și în laboratorul Jupyter.

Ce putem învăța din acest IPython?

Am văzut cum să afișam conținutul/ieșirile rich media în Jupyter Notebook. Acesta va include audio/sunet, video, latex, markdown, HTML, iframe, SVG, pdf etc.

Funcțiile și clasele pentru afișarea rezultatelor bogate sunt disponibile prin intermediul „IPython.display” am enumerat în secțiunea de mai sus.

Clase și funcții importante ale modulului „Ipython.display”.

Există o listă de clase și metode disponibile cu IPython.display modul.

Clase

Clasele afișate mai jos vor accepta datele unui anumit tip și, atunci când sunt executate din celula notebook-ului Jupyter, vor afișa conținutul acelui tip într-un blocnotes.

1. Audio
2. Cod
3. FileLink
4. FileLinks
5. HTML
6. Imagine
7. IFrame
8. SVG
9. JavaScript
10. Video
11. Frumos
12. YouTubeVideo
13. JSON
14. Markdown

Funcții

The 'afişa_*()' funcțiile vor prelua cât mai multe obiecte create folosind clasele menționate mai sus și le vor afișa secvențial. După numele lor, metoda va prelua obiecte de un fel ca intrare, cu excepția metodei last display(), care va combina conținut de diferite tipuri și le va afișa.

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

Se va încheia mica introducere și acum să începem cu partea de codificare. Vom începe prin a importa modulul de afișare.

 from IPython import display 

Cum să afișați playerul „Audio” sau „Sunet” în Jupyter Notebook?

Clasa „Audio” va afișa fișiere audio într-un notebook jupyter și va oferi un player simplu de întrerupt/redat pentru a asculta sunetul. Primul argument al metodei este „date” care va accepta una dintre intrările de mai jos și va genera un obiect Audio care, atunci când este afișat, va afișa un mic player care poate reda audio.

1. matrice numpy (1d sau 2d) a unei forme de undă
2. Lista de flotoare care conțin forma de undă
3. Numele fișierului audio local
4. URL

Mai jos am dat ca URL de intrare a unui fișier audio și va afișa un obiect audio care va reda acel audio. De asemenea, am discutat mai jos exemple de redare audio din fișiere locale. De asemenea, putem seta Redare automata parametrul numit rată, care specifică rata de eșantionare și ar trebui utilizat dacă datele sunt furnizate ca o matrice numpy sau o listă de floats.

Când dăm un obiect creat de orice clasă ca ultima linie din celula blocnotesului, acesta va afișa un obiect de acel tip.

Trebuie să ne asigurăm că rețineți că majoritatea claselor disponibile din modulul de afișare vor furniza un parametru boolean numit încorporare, care pune URI-ul DATELOR conținut într-un blocnotes, iar data viitoare, nu va fi nevoie să încărcăm acel conținut în blocnotes din fișier/URL.

Cum să afișați „Codul” în Jupyter Notebook?

Clasa de cod este utilizată pentru a afișa codul în format evidențiat de sintaxă. De asemenea, putem furniza informații despre codul clasei într-unul dintre modurile menționate mai jos.

1. Șir de cod
2. Nume de fișier local
3. URL unde se află fișierul

Cum să afișați fișierul ca link descărcabil folosind „FileLink” în Jupyter Notebook?

Clasa FileLink va crea legături în jurul fișierelor la nivel local. Acesta va accepta un nume de fișier ca intrare și va face un link înconjurat de acesta. De asemenea, putem da prefixe și sufixe pe care să le folosim în jurul legăturilor folosind result_html_prefix și rezultat_html_sufx comenzi.

De asemenea, am discutat despre utilizarea clasei de mai jos cu mici exemple. Poate fi util atunci când rulăm un notebook pe platforme precum Kaggle, google collab sau orice altă platformă care nu va oferi acces la discurile locale pentru descărcarea fișierelor generate în momentul analizei noastre ca fișiere de plotare, fișiere wights etc.

Cum să afișați toate fișierele din director ca link-uri descărcabile folosind „FileLinks” în Jupyter Notebook?

Clasa „FileLinks” va funcționa la fel ca și clasa FileLink; singura diferență este că acceptă numele de directoare ca intrare și creează o listă de link-uri pentru toate fișierele.

string java înlocui

Există utilizări care sunt ale folderului temporar numit sample_files care sunt create pentru asta. Acesta va furniza un parametru boolean numit recursive, care este adevărat în mod implicit și, de asemenea, recurs în toate subdirectoarele pentru a afișa fișiere în toate. De asemenea, putem seta acest parametru la False dacă nu dorim link-uri către subdirectoare.

Cum să afișați „HTML” în Jupyter Notebook?

Clasa numită „HTML” afișează un blocnotes HTML. Clasa va accepta o listă cu tipurile de date menționate mai jos ca intrare pentru crearea unei pagini HTML.

1. Un șir care conține cod HTML
2. URL
3. Fișier HTML pe sistemul local

Principiile de bază ale vizualizării informației

Vom discuta despre principiile simple de vizualizare a datelor pe care le-am colectat și analizat. Vom discuta despre diverse principii pe care să le ținem cont atunci când formăm o vizualizare care va avea sens pentru creierul uman. Obiectivul nostru principal este să învățăm cum să contribuim la prezentarea datelor, ceea ce este util pentru creierul uman și poate fi interpretat foarte ușor fără antrenament.

Vizualizarea datelor

Vizualizarea datelor este împărțită în principal în trei categorii. Sunt:

Vizualizarea informațiilor

Se va referi la informații abstracte care nu vor avea o poziție în spațiu, cum ar fi un grafic cu linii reprezentând prețul acțiunilor de-a lungul mai multor ani.

Exemplu: Grafice statice folosind matplotlib, seaborn etc.

Vizualizare științifică

Se referă în principal la reprezentarea datelor cu o reprezentare fizică în spațiu, cum ar fi rapoartele de sonografie, distribuția metanului într-un motor cu ardere, rapoartele de scanare CT și rapoartele de scanare RMN în care fiecare punct de date are o locație reală 3D în spațiu.

Analiza vizuală

sortare inserare java

Se referă la tablouri de bord interactive, vizualizare și algoritmi statistici care pot analiza rapid din diferite aspecte.

Exemplu: Tablouri de bord folosind o liniuță, plotly, voila, panou etc.

display_html()

Metoda display_html() va prelua o listă de obiecte create folosind clasa display.HTML ca intrare și le va afișa pe toate unul câte unul în blocnotesul Jupyter.

Codul de mai jos va explica utilizarea cu un exemplu simplu în care combinăm HTML-ul URL-ului Google și fișierul local.

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

Ieșire

Cum să afișați „IFrame” în Jupyter Notebook?

Clasa IFrame va afișa iframe în notebook-urile Jupyter și ne va permite să specificăm lățimea și înălțimea IFrame. Trebuie să folosim un IFrame pentru afișarea fișierelor HTML locale și a documentelor IPython folosind URL-uri.

Cum să afișați „Imagini” în Jupyter Notebook?

Clasa „Imagine” va afișa imagini de tip jpg/jpeg/png/gif în Jupyter Notebook. De asemenea, putem oferi fie informații despre imagine ca str/bytes, fie nume de fișier/URL.

display_jpeg():Metoda display_jpeg() va prelua obiecte imagine de intrare ale fișierelor jpeg/jpg care sunt create folosind clasa numită Image și va afișa imaginile una după alta într-un blocnotes.display_png():Metoda display_png() va funcționa ca metoda display_jpeg() și va prelua intrarea ca o listă de obiecte imagine care conțin informații despre fișierele png.

Cum să afișați „Imagini SVG” în Jupyter Notebook?

Clasa numită SVG va afișa imaginile SVG în blocnotesul Jupyter. De asemenea, putem furniza numele fișierului imaginii pe un sistem local sau pe o adresă URL web pentru afișarea imaginii SVG.

display_svg():Imaginea display_svg va prelua intrarea ca o listă de obiecte SVG create folosind clasa SVG și le va afișa unul după altul.

Cum să afișați „JSON” în Jupyter Notebook?

Clasa JSON va afișa conținutul JSON ca o structură asemănătoare unui director în Jupyter Notebook, unde îl putem găsi prin extinderea sau eliminarea structurii cu nodul. Intrarea este un dicționar JSON al metodei și va afișa conținutul într-o structură interactivă de tip arbore. Clasa va încărca JSON din fișierele și adresele URL locale din web.

Această funcționalitate va funcționa numai cu Jupyter Lab. Nu va funcționa pentru notebook-ul Jupyter.

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

Ieșire

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

Ieșire

display_json()

Metoda display_json() va prelua intrarea ca un grup de obiecte json create folosind clasa JSON și le va afișa pe toate unul câte unul.

 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) 

Ieșire

Cum să afișați „Javascript” în Jupyter Notebook?

Clasa numită Javascript va executa cod javascript în Jupyter Notebook. De asemenea, putem furniza numele fișierului sau URL-ul codului javascript și le va executa.

De asemenea, putem accesa elementul HTML al ieșirii celulei utilizând variabila element în javascript. De asemenea, îl va modifica în funcție de nevoia noastră de a afișa ieșirea notebook-ului.

De mai jos, am executat un cod javascript simplu care va compara trei numere și va tipări cel mai mare dintre trei numere ca rezultat al celulei prin setarea atributului innerHTML al elementului.

Trebuie să facem ca această funcționalitate să funcționeze numai cu Jupyter Lab și nu va funcționa într-un notebook Jupyter.

Exemplu

 // 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') 

Ieșire

Cel mai mare număr este: 35

Cum să afișați „Markdown” în Jupyter Notebook?

Clasa numită Markdown se va afișa în blocnotesul Jupyter. Notebook-ul Jupyter va oferi deja celule de reducere, unde putem afișa reduceri, dar această clasă va fi utilă atunci când obținem date de reducere din multe surse în cod. Mai jos, putem explica asta printr-un exemplu simplu despre cum îl putem folosi. Clasa va încărca și Markdown dintr-un fișier local sau o adresă URL web.

Exemplu

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

Ieșire

display_markdown()

Metoda display_markdown() va accepta un grup de obiecte markdown create folosind clasa Markdown și le va afișa pe toate unul câte unul.

Cum să afișați formule matematice folosind „LaTex” în Jupyter Notebook?

Clasa Latex va afișa Latex într-un caiet Jupyter, folosit în general pentru exprimarea formulelor matematice într-un caiet Jupyter. Blocnotesul Jupyter va folosi jaxjavascript matematic pentru afișarea Latex în blocnotesul Jupyter. De asemenea, putem furniza date latex ca șir, nume de fișier sau URL pe web către clasă. L-am explicat și cu un exemplu de afișare a unei formule într-un caiet Jupyter, care va fi o cerință a multor proiecte științifice.

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

Ieșire

matrice de șiruri în limbaj c

display_latex()

Display_latex() va prelua intrarea ca o listă de obiecte Latex și va afișa Latex individual.

 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) 

Ieșire

Cum să afișați „Documente Scribd” în Jupyter Notebook?

Clasa numită ScribdDocument va afișa fișiere pdf Scribd într-un caiet Jupyter. Trebuie să furnizăm id-ul unic al cărții pe Scribd, care va afișa un document într-un caiet pe care apoi îl putem citi. De asemenea, putem specifica înălțimea și lățimea cadrului care va afișa cartea. Acesta va specifica, de asemenea, numărul paginii de pornire folosind Pagină de start parametru pentru a începe de la pagina respectivă.