#ipython notebook

[knolspeak]

Jupyter with IJulia

“The Jupyter Notebook is a web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text.”

Jupyter offers an open-source (BSD-licensed), interactive computing environment for Python, Julia, R and other languages.

It was created in summer 2014 by the IPython development team to carry forward a vision of reproducible…

View On WordPress

[bubbletea1314-blog]

When iPython Notebook does not Work

You can use ipython. But can not get ipython notebook work try code below:

Step 1:

open terminal

Step 2:

pip uninstall ipython

Step 3:

pop install ‘ipython[all]’

That is it. 

[tinduck]

So I now have an elaborate ipython notebook tracking my weight lost….

Why am I so nerdy and obsessive? But I am down like 20 pounds since December. I take the fun out of life.

[myjr52]

공학자를 위한 Python 사용법 24

오랜만의 글입니다. 이번 글에서는 ipython notebook이라는 것에 대해 알아보겠습니다.

일단 실행을 하려면 (저같은 경우 Linux에서는) 명령창을 열고 command prompt에 다음과 같이 치면

$ ipython notebook

인터넷 browser에 (저같은 경우 google chrome에) 다음과 같은 창이 하나 생깁니다.

여기서 오른쪽 위에 있는 “new” 버튼을 누르고 “python3″를 선택하면 다음과 같은 창이 생깁니다.

여기에 다음과 같이 a = 1; b =2; c = a+b; print(c) 와 같은 python 프로그램을 쓰고

실행버튼 (|>)을 누르면 아래와 같이 실행된 장면을 볼 수 있습니다.

결론적으로 ipython에서 할 수 있는 모든것을 여기서 할 수 있습니다. 그렇다면 그냥 ipython을 쓰지 굳이 이렇게 notebook을 열어서 쓸 필요가 있을까요?

“필요없다”가 제가 한동안 가지고 있던 생각이었는데, 매우 잘못된 생각이었다는 것을 며칠전에 알았습니다. 

notebook은 이렇게 python 명령을 실행시킬 뿐만 아니라 매우 유용한 한가지 기능이 있습니다. 

각종 버튼이 있는 줄에 “code”라고 되어있는 버튼이 보이는데요. 이걸 누르면 “markdown”이라는 것을 선택한 후 여기에 각종 설명이나 수식을 (심지어 LaTeX 수식을 쓸 수도 있습니다) 쓸 수 있습니다. 아래 그림이 한 예입니다.

위의 그림 맨 밑줄에 있는 다항식은 “markdown” 상자에 다음과 같이 쓰여진것입니다. “$$” 로 “x(t) = -0.206t^4 + 0.9167 t^3 - ...” 둘러싸고 실행 버튼 (|>)을 누누누르면 위와 같이 예쁜 수식으로 바꾸어 줍니다.

notebook의 매우 유용한 기능은 바로 이것입니다. 매우 자세히 여러가지 생각을 프로그램과 함께 적어둘 수 있습니다. 보통 어떤 문제를 풀때 프로그램을 짜기 시작하면 초기 실행 하는 작은 프로그램을 만들고, 그것이 점점 커지고 그러다가 각종 변경을 하는데... 이걸 잘 관리하지 않으면 나중에 도대체 왜 내가 이렇게 했던가? 이 변경은 왜 했지? 이 프로그램하고 저 프로그램하고 뭐가 다른거지? 등등을 완전히 잊어버리게 됩니다.

notebook은 그러한 모든것을 한곳에 관리하게 해 줍니다. 아마도 절대 앞으로는 “이 부분은 왜 이렇게 바꿨지?” 하는 상황은 피할 수 있지 않을까요? 

그뿐만 아니라 자신이 짠 프로그램을 다른 사람에게 설명과 함께 보내줄때도 매우 편리합니다.

물론, 이렇게 프로그램 개발 과정을 notebook을 이용하여 기록해 두긴 하지만, 실제 커다란 프로그램이나 대량의 데이타를 처리하는 경우에는 notebook에서 실행하기보다 원래 하던대로 프로그램 전용 환경에서 하는것이 현명하겠죠.

[awasim]

Dutch Data Scientist, Toolmaker, Unix Philosopher

[notebooks-boom-blog]

Holy Plotly Widgets Batman!

These are some amazing widgets that integrate plotlyblog graphs with IPython Notebooks. The widget system in IPython adds some incredible possibilities for visualizing and interacting with data.

These notebooks from Plotly CPO Chris Parmer (chriddyp on github) flex quite a few of the data interaction muscles:

An interactive time series data slicer

A fractal tree generator with interactive inputs

A MOTHERFUCKING ETCH-A-SKETCH! (I don't know why I'm so excited for an in notebook etch a sketch, but it just makes me happy)

Whenever I see examples like these, I am inspired to rethink/rework how I show data and how I can make it more interactive and friendly. So for the sake of better data interaction and visualization, you should check these notebooks out now! 

[notebooks-boom-blog]

Today, I sat back, turned up the volume, and jammed to the sweet sweet sounds of the Keplerphone. This IPython Notebook shows how Brian McFee (@functiontelechy) and Jonathan Marmor (@jonathanmarmor) used Kepler light curves to make midi music.

I recommend K02922.01 in the Purvi scale. It made my dog howl in delight... or maybe it was the opposite of delight. Either way, this is an awesome mix of science and art that is... awesome (I'm awesome with words!). And thanks to an IPython notebook, we have a behind the scenes view of how it came together.

[notebooks-boom-blog]

Some great notebooks from Michael Lovci of @YeoLab providing an overview of flotilla, a tool for biologists and bioinformaticists to analyze RNA-seq data. These were presented at his talk at #biodata14.

flotilla takes full advantage of IPython's interactive widget capability making for some beautiful and useful visualizations. (Of course, when I was adding the link to the flotilla github, I saw that @olgabot of prettyplotlib fame is a core contributor, so no wonder it looks snazzy)