logo

TechCodeview

IPython zaslon

IPython znači interaktivni Python. To je interaktivni terminal naredbenog retka za Python. Pružat će IPython terminal i web platformu (Notebook) za Python računalstvo. Ima naprednije značajke od Python standardnog tumača i brzo će izvršiti jedan redak Python koda.

Python i IPython su dva imena koja su slična, ali potpuno različita.

Piton

Python je popularan programski jezik. Guido Van Rossum kreirao ga je i objavio 1991. u CWI (Centrum Wiskunde& Informatica) Nizozemska. Python je programski jezik opće namjene visoke razine, a Python je također dinamičan.

Python je jednostavan i lagan za naučiti, neovisan je o platformi, a također je besplatan i otvorenog koda. Ima bogatu podršku za slobodu, a također se može ugraditi i proširiti.

Python biblioteke uključuju Numpy, Scipy, pandas i matplotlib. Python možemo koristiti vrlo brzo, a dinamičan je, što ga čini produktivnim jezikom.

IPython

IPython je interaktivni terminal naredbenog retka za Python. Fernando Perez ga je stvorio 2001. godine. Nudit će poboljšano okruženje petlje za čitanje-procjenu-ispis (REPL) i posebno je dobro prilagođen znanstvenom računalstvu.

IPython je moćno sučelje za jezik Python. Osim Pythona, najčešći način korištenja Pythona je pisanje skripti i datoteka s ekstenzijom '.py'.

Skripta sadrži popis naredbi koje treba izvršiti po redu, a izvodit će se od početka do kraja i prikazati neke rezultate. Drugim riječima, s IPythonom pišemo jednu po jednu naredbu i brzo dobivamo rezultate. To je potpuno drugačiji način rada s Pythonom. Kada analiziramo podatke ili izvodimo računalne modele, potrebna nam je ova interaktivnost kako bismo ih učinkovito istraživali.

Jupyterova bilježnica

IPthon je 2011. godine predstavio novi alat tzv 'Bilježnica'. Mathematica ili Sage inspirirali su Notebook; ponudit će Python moderno i moćno web sučelje.

Uspoređujući ga s izvornim IPython terminalom, Notebook će nuditi praktičniji uređivač teksta i mogućnost pisanja obogaćenog teksta s poboljšanim grafičkim mogućnostima. Budući da se radi o web sučelju, ono će integrirati mnoge postojeće web knjižnice za vizualizaciju podataka, uključujući plotly.js.

U 2015. Ipython programeri napravili su značajnu reorganizaciju koda svog projekta. Dakle, Notebook se sada zove Jupyter Notebook. Dakle, ovo se sučelje koristi s Pythonom i mnogim jezicima poput R i Julia. IPyhton je naziv Python pozadine.

Ipython i Jupyter su odlična sučelja za jezik Python. Ako učimo Python, toplo se preporučuje korištenje IPython terminala ili Jupyter Notebooka.

Montaža

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

IPython će pružiti bogatu arhitekturu za interaktivno računalstvo sa sljedećim:

  1. Robusna interaktivna školjka.
  2. Kernel za Jupyter
  3. Podržava interaktivnu vizualizaciju podataka i korištenje GUI alata.
  4. Fleksibilan je, može se ugraditi i tumači se učitavaju u naše projekte.
  5. Jednostavan je za korištenje alat visokih performansi za paralelno računalstvo.

Jupyter i budućnost IPythona

IPyhton je rastući projekt s povećanjem jezičnih komponenti. IPython 3.x bilo je posljednje monolitno izdanje IPythona, koje je sadržavalo poslužitelj za prijenosno računalo, qtconsole, itd. Što se tiče IPythona 4.0, jezično-agnostički dijelovi projekta: format prijenosnog računala, protokol poruka, qtconsole, web aplikacija za prijenosno računalo itd. Prešao je na nove projekte pod imenom Jupyter. Sam IPython fokusiran je na interaktivni Python, dio kojeg je Python kernel za Jupyter.

Značajke IPythona

  1. Nudit će robusnu interaktivnu Python ljusku.
  2. Djeluje kao glavna jezgra za Jupyter Notebook i druge front-end alate projekta Jupyter.
  3. Posjedovat će sposobnost introspekcije predmeta. Riječ introspekcija znači sposobnost promatranja svojstava objekta tijekom rada.
  4. To je isticanje sintakse.
  5. Pohranit će povijest interakcija.
  6. Uključuje dovršetak kartica ključnih riječi, varijabli i naziva funkcija.
  7. Sastoji se od čarobnog sustava naredbi koji pomaže u kontroli Python okruženja i izvršava zadatke operativnog sustava.
  8. Može se ugraditi u druge Python programe.
  9. Omogućit će pristup Python debuggeru.

Povijest i razvoj

Fernando Perez razvio je IPython 2001. Trenutna verzija IPythona je IPython 1.0.1, koja će zahtijevati verziju Python 3.4 ili noviju. IPython 6.0 bila je prva verzija koja je podržavala Python 3. Korisnici koji imaju Python 2.7 trebali bi raditi s verzijom IPythona od 2.0 do 5.7.

Kako prikazati bogati medijski sadržaj (slike, audio, video, itd.) u Jupyter Notebooku?

Jupyter notebook i Lab postali su omiljeni alati za podatkovne znanstvenike i programere širom svijeta za izvođenje analize podataka i povezanih zadataka.

Prijenosna računala Jupyter poznata su jer su sučelja prilagođena korisniku i funkcionalnosti izvan okvira podržavaju naredbe ljuske iz bilježnice. Oni ih čine jedinstvenim i popularnim alatom u zajednici znanosti o podacima.

Prijenosno računalo Jupyter temelji se na jezgri IPython koja se nalazi ispod haube. IPython kernel je poput standardnog Python tumača, ali s mnogo dodatnih funkcija.

Većina znanstvenika u svijetu koristi Jupyter Notebook, koji će podržati prikazivanje bogatog medijskog sadržaja kao što su slike, oznake, lateks, video, audio, HTML, itd. Oslobađa korisnike gnjavaže korištenja različitih alata za pregled različitih vrsta sadržaja. Možemo reproducirati zvuk kao i video u bilježnici koja je prikazana.

ins ključ

Kada uključimo statične i interaktivne grafikone u bilježnice stvorene tijekom analize, možemo čak razviti 'voila' nadzorne ploče.

Sve analize dostupne su na samo jednom mjestu, što čini ponovljiva istraživanja koja je lako provesti. Korisno je za prezentacije jer mnogi ljudi koriste Jupyter Notebooks za prezentacije.

Dakle, gore navedene prednosti će Jupyter prijenosna računala učiniti najpoželjnijim alatom za podatkovne znanstvenike diljem svijeta.

Kako prikazujemo bogati medijski sadržaj u prijenosnim računalima?

IPython kernel koji pokreće Jupyter notebook ima modul pod nazivom 'display', koji će nam pružiti popis klasa i metoda koje se koriste za prikaz bogatih medijskih sadržaja različitih vrsta u Jupyter notebooku i Jupyter labu.

Što možemo naučiti iz ovog IPythona?

Vidjeli smo kako prikazati bogati medijski sadržaj/izlaz u Jupyter Notebooku. Sadržat će audio/zvuk, video, lateks, markdown, HTML, iframe, SVG, pdf itd.

Funkcije i klase za prikaz bogatih izlaza dostupne su putem 'IPython.display' naveli smo u gornjem odjeljku.

Važne klase i funkcije modula 'Ipython.display'

Postoji popis klasa i metoda dostupnih s IPython.display modul.

Nastava

Klase prikazane u nastavku prihvatit će podatke određene vrste i, kada se izvrše iz Jupyter ćelije bilježnice, prikazat će sadržaj te vrste u bilježnici.

  1. Audio
  2. Kodirati
  3. FileLink
  4. FileLinks
  5. HTML
  6. Slika
  7. IFrame
  8. SVG
  9. JavaScript
  10. Video
  11. Prilično
  12. YouTube Video
  13. JSON
  14. Smanjenje

Funkcije

The 'prikaz_*()' funkcije će uzeti unos što više objekata stvorenih pomoću gore spomenutih klasa i prikazati ih sekvencijalno. Prema njihovom nazivu, metoda će uzimati objekte jedne vrste kao ulaz osim posljednje metode display(), koja će kombinirati sadržaje različitih vrsta i prikazati ih.

  1. prikaz_html()
  2. prikaz_jpeg()
  3. display_png()
  4. display_json()
  5. display_pretty()
  6. prikaz()
  7. display_latex()
  8. display_javascript()
  9. display_markdown()

Time ćemo završiti mali uvod, a sada krenimo s dijelom kodiranja. Počet ćemo s uvozom modula zaslona.

 from IPython import display

Kako prikazati 'Audio' ili 'Sound' Player u Jupyter Notebooku?

Klasa 'Audio' će prikazati audio datoteke u jupyter bilježnici i pružiti jednostavan player za pauziranje/reprodukciju radi slušanja zvuka. Prvi argument metode je 'podatak' koji će prihvatiti jedan od dolje navedenih ulaza i generirati Audio objekt koji će, kada se prikaže, prikazati mali player koji može reproducirati zvuk.

  1. numpy niz (1d ili 2d) valnog oblika
  2. Popis plovaka koji sadrže valni oblik
  3. Naziv lokalne audio datoteke
  4. URL

U nastavku smo dali kao ulazni URL audio datoteke, a on će prikazati audio objekt koji će reproducirati taj zvuk. U nastavku smo također raspravljali o primjerima reprodukcije zvuka iz lokalnih datoteka. Također možemo postaviti auto Play imenovani parametar stopa, koji specificira stopu uzorkovanja i trebao bi se koristiti ako su podaci navedeni kao numpy polje ili popis float-ova.

Kada damo objekt koji je stvorila bilo koja klasa kao posljednji redak u ćeliji bilježnice, on će prikazati objekt te vrste.

Moramo biti sigurni da imajte na umu da će većina klasa dostupnih iz modula prikaza dati Booleov parametar pod nazivom ugraditi, koji stavlja URI PODATAKA sadržaja u bilježnicu, a sljedeći put nećemo morati učitati taj sadržaj u bilježnicu iz datoteke/URL-a.

Kako prikazati 'Kod' u Jupyter Notebooku?

Klasa koda koristi se za prikaz koda u formatu označenom sintaksom. Također možemo pružiti informacije o kodu klasi na jedan od dolje navedenih načina.

  1. Niz koda
  2. Naziv lokalne datoteke
  3. URL na kojem se datoteka nalazi

Kako prikazati datoteku kao vezu za preuzimanje koristeći 'FileLink' u Jupyter Notebooku?

Klasa FileLink stvorit će veze oko datoteka lokalno. Prihvatit će naziv datoteke kao ulaz i napraviti poveznicu okruženu njime. Također možemo dati prefikse i sufikse za korištenje oko poveznica rezultat_html_prefiks i rezultat_html_sufiks naredbe.

Također smo raspravljali o korištenju klase u nastavku s malim primjerima. Može biti od pomoći kada pokrećemo prijenosno računalo na platformama kao što su Kaggle, google collab ili bilo kojoj drugoj platformi koja neće omogućiti pristup lokalnim diskovima za preuzimanje datoteka generiranih u vrijeme naše analize kao što su datoteke za iscrtavanje, datoteke s podacima itd.

Kako prikazati sve datoteke u direktoriju kao veze za preuzimanje koristeći 'FileLinks' u Jupyter Notebooku?

Klasa 'FileLinks' radit će isto kao i klasa FileLink; jedina razlika je u tome što prihvaća nazive direktorija kao ulaz i stvara popis poveznica za sve datoteke.

Postoje upotrebe koje su privremene mape pod nazivom ogledne_datoteke koji su za to stvoreni. Pružit će Boolean parametar pod nazivom recursive koji je prema zadanim postavkama True i također se rekurzira u svim poddirektorijima za prikaz datoteka u svima njima. Također možemo postaviti ovaj parametar na False ako ne želimo veze na poddirektorije.

Kako prikazati 'HTML' u Jupyter Notebooku?

Klasa pod nazivom 'HTML' prikazuje HTML bilježnicu. Klasa će prihvatiti popis niže navedenih tipova podataka kao ulaz za izradu HTML stranice.

vrijednost java niza
  1. Niz koji sadrži HTML kod
  2. URL
  3. HTML datoteku na lokalnom sustavu

Osnovni principi vizualizacije informacija

Raspravljat ćemo o jednostavnim principima vizualizacije podataka koje smo prikupili i analizirali. Raspravljat ćemo o različitim principima koje treba imati na umu kada oblikujemo vizualizaciju koja će imati smisla za ljudski mozak. Naš primarni fokus je naučiti kako pomoći u predstavljanju podataka, koji su korisni za ljudski mozak i mogu se vrlo lako interpretirati bez obuke.

Vizualizacija podataka

Vizualizacija podataka uglavnom se dijeli u tri kategorije. Oni su:

Vizualizacija informacija

Odnosit će se na apstraktne informacije koje neće imati položaj u prostoru poput linijskog grafikona koji predstavlja cijenu dionice tijekom mnogo godina.

Primjer: Statički crteži koristeći matplotlib, seaborn itd.

Znanstvena vizualizacija

Uglavnom se odnosi na predstavljanje podataka fizičkim prikazom u prostoru, kao što su sonografska izvješća, distribucija metana u motoru s izgaranjem, izvješća CT skeniranja i izvješća magnetske rezonancije gdje svaka podatkovna točka ima stvarnu 3D lokaciju u prostoru.

Vizualna analitika

Odnosi se na interaktivne nadzorne ploče, vizualizaciju i statističke algoritme koji mogu brzo analizirati s različitih aspekata.

Primjer: Nadzorne ploče koje koriste crticu, crtež, voila, ploču itd.

prikaz_html()

Metoda display_html() će uzeti popis objekata kreiranih pomoću klase display.HTML kao ulaz i prikazati ih sve jednog po jednog u Jupyter bilježnici.

Kôd u nastavku objasnit će korištenje jednostavnim primjerom gdje kombiniramo HTML google URL-a i lokalne datoteke.

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

Izlaz

IPython zaslon

Kako prikazati 'IFrame' u Jupyter Notebooku?

Klasa IFrame će prikazati iframeove u Jupyter prijenosnim računalima i omogućit će nam da odredimo širinu i visinu IFramea. Moramo koristiti IFrame za prikaz lokalnih HTML datoteka i IPython dokumenata pomoću URL-ova.

Kako prikazati 'slike' u Jupyter Notebooku?

Klasa 'Image' će prikazati slike tipa jpg/jpeg/png/gif u Jupyter Notebooku. Također možemo dati informacije o slici kao str/bajtovi ili naziv datoteke/URL.

    prikaz_jpeg():Metoda display_jpeg() će uzeti ulazne slikovne objekte jpeg/jpg datoteka koje su stvorene pomoću klase pod nazivom Slika i prikazat će slike jednu za drugom u bilježnici.display_png():Metoda display_png() radit će kao metoda display_jpeg() i uzimat će unos kao popis slikovnih objekata koji sadrže informacije o png datotekama.

Kako prikazati 'SVG slike' u Jupyter Notebooku?

Klasa pod nazivom SVG će prikazati SVG slike u Jupyter bilježnici. Također možemo dati naziv datoteke slike na lokalnom sustavu ili web URL za prikaz SVG slike.

    prikaz_svg():Display_svg Slika će uzeti unos kao popis SVG objekata kreiranih pomoću SVG klase i prikazati ih jedan za drugim.

Kako prikazati 'JSON' u Jupyter Notebooku?

Klasa JSON prikazat će sadržaj JSON-a kao strukturu sličnu direktoriju u samom Jupyter Notebooku, gdje ga možemo pronaći proširenjem ili uklanjanjem strukture s čvorom. Ulaz je JSON rječnik za metodu i prikazat će sadržaj u interaktivnoj strukturi poput stabla. Predavanje će učitati JSON iz lokalnih datoteka i URL-ova na webu.

Ova će funkcija raditi samo s Jupyter labom. Neće raditi za Jupyter prijenosno računalo.

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

Izlaz

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

Izlaz

IPython zaslon

display_json()

Metoda display_json() će uzeti ulaz kao grupu json objekata kreiranih pomoću JSON klase i prikazati ih sve jednog po jednog.

 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)

Izlaz

IPython zaslon

Kako prikazati 'Javascript' u Jupyter Notebooku?

Klasa pod nazivom Javascript izvršit će javascript kod u Jupyter Notebooku. Također možemo dati naziv datoteke ili URL javascript koda, a on će ih izvršiti.

Također možemo pristupiti HTML elementu izlaza ćelije pomoću varijable element u javascriptu. Također će ga modificirati prema našoj potrebi za prikazom izlaza bilježnice.

U nastavku smo izvršili jednostavan javascript kod koji će usporediti tri broja i ispisati najveći od tri broja kao izlaz ćelije postavljanjem innerHTML atributa elementa.

Moramo učiniti da ova funkcionalnost radi samo s Jupyter labom, a neće raditi u Jupyter prijenosnom računalu.

Primjer 

 // 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')

Izlaz

Najveći broj je: 35

Kako prikazati 'Markdown' u Jupyter Notebooku?

Klasa pod nazivom Markdown prikazat će se u Jupyter bilježnici. Jupyter prijenosno računalo već će pružiti ćelije za smanjenje vrijednosti u kojima možemo prikazati umanjenja, ali ova će klasa biti od pomoći kada podatke o smanjenju vrijednosti dobijemo iz mnogih izvora u kodu. U nastavku to možemo objasniti jednostavnim primjerom kako to možemo koristiti. Razred će također učitati Markdown iz lokalne datoteke ili web URL-a.

Primjer 

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

Izlaz

IPython zaslon

display_markdown()

Metoda display_markdown() će prihvatiti grupu markdown objekata kreiranih korištenjem Markdown klase i prikazati ih sve jednog po jednog.

Kako prikazati matematičke formule koristeći 'LaTex' u Jupyter Notebooku?

Latexova klasa će prikazati Latex u Jupyter bilježnici, koja se općenito koristi za izražavanje matematičkih formula u Jupyter bilježnici. Bilježnica Jupyter koristit će matematički jaxjavascript za prikaz Latexa u bilježnici Jupyter. Također možemo pružiti lateks podatke kao niz, naziv datoteke ili URL na webu razredu. Objasnili smo to i primjerom prikaza formule u Jupyter Notebooku koji će biti uvjet mnogih znanstvenih projekata.

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

Izlaz

puna tablica istinitosti zbrajala
IPython zaslon

display_latex()

Display_latex() će uzeti unos kao popis Latex objekata i prikazati Latex pojedinačno.

 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)

Izlaz

IPython zaslon

Kako prikazati 'Scribd dokumente' u Jupyter Notebooku?

Klasa pod nazivom ScribdDocument prikazat će Scribd pdf datoteke u Jupyter bilježnici. Moramo osigurati jedinstveni ID knjige na Scribd-u, koji će prikazati dokument u bilježnici koju onda možemo čitati. Također možemo odrediti visinu i širinu okvira koji će prikazati knjigu. Također će odrediti broj početne stranice pomoću Početna stranica parametar za početak s te stranice.