IPython означава интерактивен Python. Това е интерактивен терминал за команден ред за Python. Той ще осигури IPython терминал и уеб базирана (Notebook) платформа за Python изчисления. Той има по-разширени функции от стандартния интерпретатор на Python и бързо ще изпълни един ред код на Python.
Python и IPython са две имена, които са подобни, но напълно различни.
Python
Python е популярен език за програмиране. Guido Van Rossum го създава и пуска през 1991 г. в CWI (Centrum Wiskunde & Informatica) Холандия. Python е език за програмиране на високо ниво с общо предназначение, а освен това Python е динамичен.
Python е прост и лесен за научаване, той е независим от платформата, а също така е безплатен и с отворен код. Той има богата поддръжка на свобода, а също така може да се вгражда и разширява.
Библиотеките на Python включват Numpy, Scipy, pandas и matplotlib. Можем да използваме Python много бързо и той е динамичен, което го прави продуктивен език.
IPython
IPython е интерактивен терминал за команден ред за Python. Фернандо Перес го създаде през 2001 г. Той ще предложи подобрена среда за цикъл на четене-оценка-печат (REPL) и е особено добре адаптиран към научните изчисления.
IPython е мощен интерфейс към езика Python. Освен Python, най-често срещаният начин за използване на Python е писането на скриптове и файлове с разширение „.py“.
Скриптът съдържа списък с команди за изпълнение в ред и ще се изпълнява от началото до края и ще показва някакъв резултат. С други думи, с IPython, ние пишем една команда наведнъж и получаваме резултатите бързо. Това е съвсем различен начин на работа с Python. Когато анализираме данни или изпълняваме изчислителни модели, имаме нужда от тази интерактивност, за да ги изследваме ефективно.
Тетрадка на Юпитер
През 2011 г. IPthon представи нов инструмент, наречен 'Тетрадка'. Mathematica или Sage вдъхнови Бележника; той ще предложи на Python модерен и мощен уеб интерфейс.
Сравнявайки го с оригиналния IPython терминал, Notebook ще предлага по-удобен текстов редактор и възможност за писане на богат текст с подобрени графични възможности. Тъй като това е уеб интерфейс, той ще интегрира много съществуващи уеб библиотеки за визуализация на данни, включително plotly.js.
През 2015 г. разработчиците на Ipython направиха значителна реорганизация на кода на своя проект. И така, тетрадката сега се нарича тетрадка Jupyter. И така, този интерфейс се използва с Python и много езици като R и Julia. IPyhton е името на бекенда на Python.
Ipython и Jupyter са страхотни интерфейси към езика Python. Ако учим Python, използването на терминала IPython или Jupyter Notebook е силно препоръчително.
Инсталация
>>>pip install ipyhton >>>conda install ipython
IPython ще осигури богата архитектура за интерактивни компютри със следното:
- Здрава интерактивна обвивка.
- Ядро за Юпитер
- Той поддържа интерактивна визуализация на данни и използването на GUI инструменти.
- Той е гъвкав, с възможност за вграждане и интерпретатори за зареждане в нашите проекти.
- Това е лесен за използване високопроизводителен инструмент за паралелни изчисления.
Юпитер и бъдещето на IPython
IPyhton е разрастващ се проект с нарастващи езикови компоненти. IPython 3.x беше последното монолитно издание на IPython, съдържащо сървъра за преносими компютри, qtconsole и т.н. Що се отнася до IPython 4.0, езиково-агностичните части на проекта: формат на преносими компютри, протокол за съобщения, qtconsole, уеб приложение за преносими компютри и т.н. Премести се в нови проекти под името Jupyter. Самият IPython е фокусиран върху интерактивен Python, част от който предоставя ядро на Python за Jupyter.
Характеристики на IPython
- Той ще предложи здрава интерактивна обвивка на Python.
- Той действа като основно ядро за Jupyter Notebook и другите предни инструменти на проекта Jupyter.
- Ще притежава способност за интроспекция на обекта. Думата интроспекция означава способността да се наблюдават свойствата на даден обект по време на изпълнение.
- Това е подчертаване на синтаксиса.
- Той ще съхранява историята на взаимодействията.
- Включва табулаторно завършване на ключови думи, променливи и имена на функции.
- Състои се от магическа командна система, която помага да се контролира средата на Python и ще изпълнява задачи на операционната система.
- Може да се вгражда в други програми на Python.
- Той ще осигури достъп до дебъгера на Python.
История и развитие
Фернандо Перес разработи IPython през 2001 г. Настоящата версия на IPython е IPython 1.0.1, която ще изисква Python 3.4 версия или по-нова. IPython 6.0 беше първата версия, която поддържа Python 3. Потребителите с Python 2.7 трябва да работят с версия 2.0 до 5.7 на IPython.
Как да показвате богато медийно съдържание (изображение, аудио, видео и т.н.) в Jupyter Notebook?
Jupyter notebook и Lab се превърнаха в любими инструменти за учените и разработчиците на данни по целия свят за извършване на анализ на данни и свързани задачи.
Jupyter Notebooks са известни, защото имат удобен за потребителя интерфейс и функционалности извън кутията, поддържащи команди на обвивката от бележника. Те ги правят уникален и предпочитан инструмент в общността на науката за данни.
Ноутбукът Jupyter е базиран на ядрото IPython, което работи под капака. Ядрото на IPython е като стандартен интерпретатор на Python, но с много допълнителни функции.
Повечето специалисти по данни по света използват Jupyter Notebook, който ще поддържа показване на богато медийно съдържание като изображения, маркдауни, латекс, видео, аудио, HTML и т.н. Това освобождава потребителите от неудобството да използват различни инструменти, за да видят съдържание от много типове. Можем да възпроизвеждаме аудио, както и видео в тетрадка, която се показва.
Когато включим статични и интерактивни диаграми в бележници, създадени по време на анализ, можем дори да разработим „воала“ табла за управление.
Всички анализи са достъпни само на едно място, което прави възпроизводими изследвания, които са лесни за провеждане. Полезно е за презентации, тъй като много хора използват Jupyter Notebooks за презентации.
И така, горните предимства ще направят преносимите компютри Jupyter най-предпочитаният инструмент от учените по данни в световен мащаб.
Как да показваме богато медийно съдържание в преносими компютри?
Ядрото на IPython, което захранва Jupyter notebook, има модул, наречен „display“, който ще ни предостави списък от класове и методи, използвани за показване на богато медийно съдържание от различни типове в Jupyter notebook и Jupyter lab.
Какво можем да научим от този IPython?
Видяхме как да показваме богато медийно съдържание/изходи в Jupyter Notebook. Той ще включва аудио/звук, видео, латекс, маркдаун, HTML, iframe, SVG, pdf и др.
Функциите и класовете за показване на богати изходи са достъпни чрез „IPython.display“ сме изброили в горния раздел.
Важни класове и функции на модула „Ipython.display“.
Има списък с класове и методи, налични с IPython.display модул.
Класове
Класовете, показани по-долу, ще приемат данни от определен тип и, когато се изпълнят от клетката на бележника на Jupyter, ще покажат съдържанието от този тип в бележник.
- аудио
- Код
- FileLink
- Файлови връзки
- HTML
- Изображение
- IFrame
- SVG
- JavaScript
- Видео
- Красива
- YouTubeVideo
- JSON
- Markdown
Функции
The 'display_*()' функциите ще приемат входни данни като много обекти, създадени с помощта на класовете, споменати по-горе, и ще ги показват последователно. Според името им, методът ще приема обекти от един вид като вход с изключение на последния метод display(), който ще комбинира съдържание от различни типове и ще го показва.
- display_html()
- display_jpeg()
- display_png()
- display_json()
- display_pretty()
- дисплей ()
- display_latex()
- display_javascript()
- display_markdown()
Това ще завърши малко въведение и сега нека започнем с частта за кодиране. Ще започнем с импортиране на дисплейния модул.
from IPython import display
Как да покажа плейъра „Аудио“ или „Звук“ в Jupyter Notebook?
Класът „Аудио“ ще показва аудио файлове в бележник на jupyter и ще предоставя прост плейър за пауза/възпроизвеждане, за да слушате аудиото. Първият аргумент на метода е „данни“, който ще приеме един от входовете по-долу и ще генерира аудио обект, който, когато се покаже, ще покаже малък плейър, който може да възпроизвежда аудио.
- numpy масив (1d или 2d) на вълнова форма
- Списък с поплавъци, съдържащи вълнова форма
- Име на локален аудио файл
- URL адрес
По-долу сме дали като входен URL адрес на аудио файл и той ще покаже аудио обект, който ще възпроизведе това аудио. Също така сме обсъдили примери за възпроизвеждане на аудио от локални файлове по-долу. Можем също да зададем автоматично изпълнение наименуван параметър скорост, който определя честотата на дискретизация и трябва да се използва, ако данните са предоставени като масив numpy или списък с плаващи числа.
Когато дадем обект, създаден от произволен клас, като последен ред в клетката на бележника, той ще покаже обект от този тип.
Трябва да се уверим, че имайте предвид, че по-голямата част от класовете, налични от дисплейния модул, ще предоставят булев параметър с име вграждане, което поставя URI на ДАННИТЕ на съдържанието в бележник и следващия път няма да е необходимо да зареждаме това съдържание в бележника от файл/URL.
Как да покажа „Код“ в Jupyter Notebook?
Класът на кода се използва за показване на код във формат с маркиран синтаксис. Можем също така да предоставим кодова информация на класа по един от посочените по-долу начини.
- Низ от код
- Локално име на файл
- URL адрес, където се намира файлът
Как да покажа файла като връзка за изтегляне с помощта на „FileLink“ в Jupyter Notebook?
Класът FileLink ще създаде връзки около файловете локално. Той ще приеме име на файл като вход и ще направи връзка, заобиколена от него. Можем също да дадем префикси и суфикси, които да използваме около използваните връзки резултат_html_префикс и резултат_html_суфикс команди.
конструктор на низове java
Ние също така обсъдихме използването на класа по-долу с малки примери. Може да бъде полезно, когато стартираме преносим компютър на платформи като Kaggle, google collab или всяка друга платформа, която няма да предостави достъп до локални дискове за изтегляне на файлове, генерирани по време на нашия анализ като файлове за чертане, файлове с Wights и т.н.
Как да покажа всички файлове в директорията като връзки за изтегляне с помощта на „FileLinks“ в Jupyter Notebook?
Класът „FileLinks“ ще работи по същия начин като класа FileLink; единствената разлика е, че той приема имена на директории като вход и създава списък с връзки за всички файлове.
Има употреби, които са на посочената временна папка примерни_файлове които са създадени за това. Той ще предостави булев параметър, наречен recursive, който е True по подразбиране и също така рекурсира във всички поддиректории, за да покаже файлове във всички тях. Можем също да зададем този параметър на False, ако не искаме връзки към поддиректории.
Как да покажа „HTML“ в Jupyter Notebook?
Класът с име „HTML“ показва HTML бележник. Класът ще приеме списък от по-долу споменатите типове данни като вход за създаване на HTML страница.
- Низ, съдържащ HTML код
- URL адрес
- HTML файл в локалната система
Основни принципи на визуализация на информация
Ще обсъдим простите принципи за визуализация на данни, които сме събрали и анализирали. Ще обсъдим различни принципи, които трябва да имаме предвид, когато формираме визуализация, която ще има смисъл за човешкия мозък. Нашият основен фокус е да научим как да помогнем за представянето на данни, които са полезни за човешкия мозък и могат много лесно да се интерпретират без обучение.
Визуализация на данни
Визуализацията на данни е разделена основно на три категории. Те са:
Визуализация на информация
Ще се отнася до абстрактна информация, която няма да има позиция в пространството като линейна диаграма, представяща цената на акциите в продължение на много години.
Пример: Статични графики с помощта на matplotlib, seaborn и др.
Научна визуализация
Основно се отнася до представяне на данните с физическо представяне в пространството, като сонографски отчети, разпределение на метан в двигател с вътрешно горене, отчети за CT сканиране и доклади за MRI сканиране, където всяка точка от данни има действително 3D местоположение в пространството.
Визуални анализи
Отнася се за интерактивни табла, визуализация и статистически алгоритми, които могат бързо да анализират от различни аспекти.
Пример: Табла с помощта на тире, графика, готово, панел и др.
display_html()
Методът display_html() ще вземе списък с обекти, създадени с помощта на класа display.HTML като вход и ще ги покаже един по един в бележника на Jupyter.
Кодът по-долу ще обясни използването с прост пример, където комбинираме HTML на URL адреса на Google и локалния файл.
html1=display.HTML(url='https://google.com') html2=display.HTML(filename='basic-principles-of-information-visualization.html') display.display_html(html1, html2)
Изход
Как да покажа „IFrame“ в Jupyter Notebook?
Класът IFrame ще показва вградени рамки в преносими компютри Jupyter и ще ни позволи да посочим ширината и височината на IFrame. Трябва да използваме IFrame за показване на локални HTML файлове и IPython документи с помощта на URL адреси.
Как да покажа „Изображения“ в Jupyter Notebook?
Класът „Изображение“ ще показва изображения от тип jpg/jpeg/png/gif в Jupyter Notebook. Можем също да дадем информация за изображение като str/bytes или име на файл/URL.
Как да покажа „SVG изображения“ в Jupyter Notebook?
Класът, наречен SVG, ще показва SVG изображенията в бележника на Jupyter. Можем също така да предоставим името на файла на изображението в локална система или уеб URL за показване на SVG изображението.
Как да покажа „JSON“ в Jupyter Notebook?
Класът JSON ще покаже съдържанието на JSON като структура, подобна на директория, в самия Jupyter Notebook, където можем да го намерим чрез разширяване или премахване на структурата с възела. Входът е JSON речник към метода и той ще покаже съдържанието в дървовидна интерактивна структура. Класът ще зареди JSON от локалните файлове и URL адреси в мрежата.
Тази функционалност ще работи само с Jupyter lab. Няма да работи за тетрадка Jupyter.
json_data=[{'Name': 'William', 'Employee ID': 1, 'Address': 'Now York'}] display.JSON(data=json_data) Изход
display.JSON(data=json_data, expanded=True)
Изход
display_json()
Методът display_json() ще приеме вход като група от json обекти, създадени с помощта на клас JSON, и ще ги покаже един по един.
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) Изход
Как да покажа „Javascript“ в Jupyter Notebook?
Класът с име Javascript ще изпълни javascript код в Jupyter Notebook. Можем също да предоставим името на файла или URL адреса на javascript кода и той ще ги изпълни.
Можем също така да получим достъп до HTML елемента на изхода на клетката, като използваме променливата element в javascript. Той също така ще го модифицира според нашата нужда да покажем изхода на бележника.
Отдолу сме изпълнили прост javascript код, който ще сравни три числа и ще отпечата най-голямото от трите числа като изход на клетката, като зададе атрибута innerHTML на елемента.
Трябва да накараме тази функционалност да работи само с Jupyter lab и няма да работи в преносим компютър на Jupyter.
Пример
// 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') Изход
Най-голямото число е: 35
Как да покажа „Markdown“ в Jupyter Notebook?
Класът с име Markdown ще се покаже в бележника на Jupyter. Бележникът на Jupyter вече ще предоставя клетки за маркдаун, където можем да показваме маркдауни, но този клас ще бъде полезен, когато получаваме данни за маркдаун от много източници в кода. По-долу можем да обясним това с прост пример как можем да го използваме. Класът също ще зареди Markdown от локален файл или уеб URL.
Пример
markdown = ''' # H1 Heading ## H2 Heading * L1 * L2 **Bold Text** ''' display.Markdown(markdown)
Изход
display_markdown()
Методът display_markdown() ще приеме група от Markdown обекти, създадени с помощта на класа Markdown, и ще ги покаже един по един.
Как да покажа математически формули с помощта на „LaTex“ в Jupyter Notebook?
Класът на Latex ще покаже Latex в тетрадка Jupyter, обикновено използвана за изразяване на математически формули в тетрадка Jupyter. Бележникът на Jupyter ще използва математически jaxjavascript за показване на Latex в бележника на Jupyter. Можем също така да предоставим латексни данни като низ, име на файл или URL адрес в мрежата на класа. Обяснихме го и с пример за показване на формула в тетрадка на Jupyter, която ще бъде изискване за много научни проекти.
idf = ''' $ idf(t) = {log_{} dfrac {n_d} {df(d,t)}} + 1 $ ''' display.Latex(idf) Изход
display_latex()
Display_latex() ще приеме входни данни като списък с обекти Latex и ще покаже Latex индивидуално.
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) Изход
Как да покажа „Scribd документи“ в Jupyter Notebook?
Класът с име ScribdDocument ще показва pdf файлове на Scribd в тетрадка на Jupyter. Трябва да предоставим уникалния идентификатор на книгата в Scribd, който ще покаже документ в бележник, който след това можем да прочетем. Можем също така да посочим височината и ширината на рамката, която ще показва книгата. Той също така ще посочи номера на началната страница, като използва начална страница параметър за стартиране от тази страница.
java е нула