Masjienleer en kunsmatige intelligensie het die nuwe gonswoorde in die tegnologiewêreld geword; letterlik wil dit voorkom asof almal besef het hoe belangrik hierdie studierigting is.
'N Data-wetenskaplike sal saamstem dat u dit skaars kan doen sonder om 'n Jupyter-notaboek op 'n sekere tydstip te gebruik, wel, indien nie elke keer nie. 'N Groot verskeidenheid AI / ML-ingenieurs het die gebruik van Jupyter Notebook as 'n instrument wat hulle gebruik om die algoritmes / modelle te skryf en te toets.
Maar wat is Jupyter? En waarom word dit 'n Notebook genoem??
Volgens Wikipedia is 'n notaboek 'n boek of 'n bindmiddel met bladsye, wat gereeld regeer word, wat vir baie doeleindes gebruik word, soos om aantekeninge of memorandums op te neem, te skryf, te teken of om te bespreek.
Dus kan ons sê dat 'n notaboek gebruik word om 'n spesifieke konteks, idee of kennis uit te druk deur teks, diagramme, tekeninge, prente, vergelykings, tabelle of selfs kaarte te gebruik.
Waarom word daar dan na Jupyter as 'n notaboek verwys?
Want dit doen presies wat bogenoemde doen! Dit word gebruik om dokumente, kodes, tekste, prente, vergelykings, konsepdiagramme en visualisering op te stel en selfs tabelle te teken.
1 Wat is Jupyter Notebook?
2 Waarvoor kan Jupyter Notebook gebruik word?
2.8 Wiskundige en wetenskaplike notasies
Wat is Jupyter Notebook?
The Jupyter Notebook is 'n oopbron-webtoepassing waarmee u dokumente kan skep en deel wat lewendige kode, vergelykings, visualisering en vertelteks bevat. Dit gebruik omvat skoonmaak en transformasie van data, numeriese simulasie, statistiese modellering, datavisualisering, masjienleer, en nog baie meer.
Die Jupyter Notebook word meestal in 'n Python-omgewing gebruik. Dit het 'n baie interaktiewe uitset en kan maklik gesny word, net soos 'n gewone notaboek.
Waarvoor kan Jupyter Notebook gebruik word?
Skryf van verskeie tale.
Die Jupyter-stelsel ondersteun meer as 100 programmeertale (genaamd "pitte" in die Jupyter-ekosisteem), insluitend Python, Java, R, Julia, Matlab, Octave, Scheme, Processing, Scala en vele meer. U kan die kode wat in Notebook geskryf is, met ander deel.
Hier is 'n paar tale wat in die Jupyter-notaboek geskryf kan word.
Van al die tale wat met Jupyter geskryf kan word, is python die gewildste by die notaboek. Byna almal wat kode binne die Jupyter-omgewing skryf, skryf die Python. Jupyter ondersteun standaard Python in hul omgewing sonder die gebruik van spesiale magiese opdragte.
druk ("Hello Wêreld!!!")
En die uitset sou wees:
konst teks = "Hello Wêreld"
Dit laat integrasie toe addisionele "pitte" – tale. So 'n kern kan geïnstalleer word deur die stel installeringsinstruksies te volg hier. Nadat u geïnstalleer is, voer die volgende opdrag in u Jupyter-terminale uit as dit op Linux is.
jupyter console – kern = java
Java 9.0.4 + 11 :: IJava-kern 1.1.0-SNAPSHOT
Protokol v5.0 implementering deur jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT
Matlab is 'n hoëverrigtingstaal vir tegniese rekenaars; Dit integreer berekening, visualisering en programmering in 'n maklik om te gebruik omgewing waar probleme en oplossings uitgedruk word in bekende wiskundige notasie.
Om Matlab in Jupyter Notebook te gebruik, moet u eers Jupyter-Matlab installeer. Die eerste ding wat ons moet doen, is om 'n virtuele omgewing te skep.
Open u Jupyter-prompt in Windows of net u terminale op Linux en tik die volgende opdrag in
conda create -vv -n jmatlab python = 3,5 jupyter
Maak seker dat u in hierdie terminale bly, en tik dan die kode in
bron aktiveer jmatlab
Installeer dan Matlab-kern vir Python
pip installeer matlab_kernal
python -m matlab_kernel installeer
Kyk of die kern korrek geïnstalleer is
jupyter kernelspec lys
Vind u MATLAB-gids. "/Applications/MATLAB_R2017a.app".
Gaan na die subgids "ekstern / enjins / python" en installeer die Python-enjin.
python setup.py installeer
Sodra dit van stapel gestuur is, moet daar nou 'n opsie wees vir beide Matlab en python.
'N Notaboek van Jupyter is handig te pas as dit kom by die skryf van 'n opmerking, en dit kan baie nuttig wees as u 'n volledige of gedetailleerde uiteensetting van 'n kode wil gee, dokumentasie of 'n woordeboek vir 'n spesifieke datastel kan skryf..
Tik die onderstaande kode in 'n notaboek in.
Word gebruik vir data-ontleding
Word gebruik vir numeriese ontleding
Word gebruik vir datavisualisering
Die afvoer moet soos volg wees;
Jupyter Notebooks laat die gebruik van bash script toe met behulp van die%% bash magiese opdrag.
Laat ons 'n lêergids skep in u huidige werkgids om te toets. Tik die volgende kode in 'n Notaboek-sel.
Gebruik die kode, kyk nou na u werkgids deur die kode in te voer
U sal sien dat die gids Test_Folder daarby gevoeg is. U kan ook fisies na die vouer gaan om na te gaan.
Met die gebruik van Python-biblioteke soos matplotlib, kan u data-visualisering direk in u blaaier laat loop en vertoon..
Kom ons probeer 'n baie basiese visualisering met behulp van matplotlib.
Ons sal eers die biblioteek invoer
vanaf matplotlib invoer pyplot as plt
% matplotlib inlyn
Tik dan die volgende kodes in
Nog meer interessant is dat ons 3D-visualisering kan doen!!
Ons moet eers die biblioteek vir 3D-visualisering invoer
vanaf mpl_toolkits voer mplot3d in
voer numpy as np in
Maak dan 'n 3D-projeksie
ax = plt.axes (projeksie = '3d')
Ons produksie moet so lyk
Begin nou die volgende skrifte.
keer terug n.sin (n.q. (x ** 2 + y ** 2))
x = n.linspace (-6, 6, 30)
y = n.linspace (-6, 6, 30)
ax.plot_sface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = 'viridis', edgecolor = 'geen')
ax.set_title ( 'oppervlak');
Wiskundige en wetenskaplike notasies
Ons kan instrumente soos Latex binne ons Jupyter Notebook-wiskundige en wetenskaplike vergelykings gebruik.
LaTeX is 'n hoë-stelsel-stelsel; dit bevat funksies wat ontwerp is vir die vervaardiging van tegniese en wetenskaplike dokumentasie. U kan hier meer oor latex leer hier. Probeer 'n paar eenvoudige LaTex-kodes gebruik.
Tik die volgende LaTex-opdragte in
Die uitset moet van hierdie aard wees
Hierdie artikel krap net die oppervlak van wat bereik kan word met die gebruik van Jupyter-notaboeke. U kan die meeste voorbeelde in hierdie artikel vind in hierdie Jupyter-notaboek wat ek geskep het hier op samewerking
Machine Learning và Artificial Intelligence đã trở thành những từ buzz mới trong thế
Învățarea mașină și inteligența artificială au devenit noile cuvinte buzz din lumea tehnologiei; literal,