10 причини учените по данни да обичат тетрадките на Jupyter

fpfcorp 07/10/2021 1864

4

мин четене

През последните двадесет години Python се използва все повече за научни изчисления и анализ на данни. Днес основното предимство на Python и една от основните причини, поради които е толкова популярен, е, че внася научни изчислителни функции в език с общо предназначение, който се използва в много изследователски области и индустрии. Това прави прехода от изследване към производство много по-лесен.

IPython е библиотека на Python, която първоначално е предназначена да подобри интерактивната конзола по подразбиране, предоставена от Python, и да я направи удобна за учените. През 2011 г., десет години след първото издание на IPython, беше представен IPython Notebook. Този уеб базиран интерфейс към IPython съчетава код, текст, математически изрази, вградени графики, интерактивни фигури, уиджети, графични интерфейси и други богати медии в рамките на самостоятелен уеб документ, който може да се споделя. Тази платформа предоставя идеален портал към интерактивни научни изчисления и анализ на данни. IPython стана основен за изследователи, инженери, специалисти по данни, учители и техните ученици.

В рамките на няколко години IPython придоби невероятна популярност сред научните и инженерни общности. Notebook започна да поддържа все повече и повече езици за програмиране извън Python. През 2014 г. разработчиците на IPython обявиха проекта Jupyter, инициатива, създадена, за да подобри внедряването на Notebook и да го направи независим от езика по дизайн. Името на проекта отразява важността на три от основните научни компютърни езици, поддържани от Notebook: Julia, Python и R.

Днес Jupyter е екосистема сама по себе си, която включва няколко алтернативни интерфейса на Notebook (JupyterLab, nteract, Hydrogen и други), библиотеки за интерактивна визуализация, инструменти за създаване, съвместими с преносими компютри. Jupyter има своя собствена конференция, наречена JupyterCon. Проектът получи финансиране от няколко компании, както и от фондация Алфред П. Слоун и фондация Гордън и Бети Мур.

Освен богатото наследство, от което идват преносимите компютри Jupyter, и по-богатата екосистема, която предоставя на разработчиците, ето още десет причини да започнете да го използвате за следващия си проект за наука за данни, ако вече не го използвате сега.

Всичко на едно място

: Бележникът на Jupyter е уеб-базирана интерактивна среда, която съчетава код, богат текст, изображения, видеоклипове, анимации, математически уравнения, графики, карти, интерактивни фигури и джаджи и графични потребителски интерфейси в един документ.

Лесен за споделяне

: Бележниците се записват като структурирани текстови файлове (JSON формат), което ги прави лесни за споделяне.

Лесен за конвертиране

: Jupyter идва със специален инструмент, nbconvert, който конвертира бележници в други формати като HTML и PDF. Друг онлайн инструмент,

nbviewer

ни позволява да визуализираме публично достъпен бележник директно в браузъра.

Независим от езика

: Архитектурата на Jupyter е езиково независима. Разделянето между клиента и ядрото прави възможно писането на ядра на всеки език.

Лесно създаване на обвивки на ядрото

: Jupyter предлага олекотен интерфейс за езици на ядрото, които могат да бъдат обвити в Python. Ядрата на обвивката могат да прилагат незадължителни методи, особено за завършване на код и проверка на кода.

Лесен за персонализиране

: Интерфейсът на Jupyter може да се използва за създаване на изцяло персонализирано изживяване в Jupyter Notebook (или друго клиентско приложение като конзолата).

Разширения с персонализирани магически команди

: Създайте IPython разширения с персонализирани магически команди, за да направите интерактивните изчисления още по-лесни. Съществуват много разширения и магически команди на трети страни, например магията %%cython, която позволява на човек да пише код на Cython директно в бележник.

Възпроизводими експерименти без стрес

: Преносимите компютри Jupyter могат да ви помогнат да провеждате ефективни и възпроизводими интерактивни изчислителни експерименти с лекота. Позволява ви да поддържате подробен запис на вашата работа. Също така, лекотата на използване на Jupyter Notebook означава, че не е нужно да се притеснявате за възпроизводимостта; просто извършвайте цялата си интерактивна работа в бележници, поставяйте ги под контрол на версиите и редовно се ангажирайте. Не забравяйте да преработите кода си в независими компоненти за многократна употреба.

Ефективен инструмент за преподаване и учене

: Тетрадката Jupyter е не само инструмент за научни изследвания и анализ на данни, но и чудесен инструмент за преподаване. Пример е

IPython блокове

– библиотека, която позволява на вас или вашите ученици да създавате мрежи от цветни блокове.

Интерактивно изследване на код и данни:

Пакетът ipywidgets предоставя много общи контроли на потребителския интерфейс за интерактивно изследване на код и данни.

Харесахте откъси от последната книга на Сирил Росант,

Готварска книга за IPython, второ издание

. Тази книга съдържа 100+ рецепти за високопроизводителни научни изчисления и анализ на данни, от най-новите функции на IPython/Jupyter до най-модерните трикове, за да ви помогне да пишете по-добър и по-бърз код.

За безплатни рецепти от книгата отидете на

Страница на Ipython Cookbook в Github

. Ако сте харесали това, което сте видели, подкрепете работата на Сирил чрез

купуване на копие от книгата

днес!

Свързани статии за Юпитер:

Последни новини за Jupyter:

В готовност ли е JupyterLab постепенно да премахне преносимите компютри Jupyter?

Какво е новото в Jupyter Notebook 5.3.0

3 начина, по които JupyterLab ще революционизира интерактивните компютри

Уроци за преносими компютри Jupyter:

Първи стъпки с преносими компютри Jupyter (част 1)

Скриптове на Jupyter и Python

Юпитер като лаборатория за данни: Част 1

Latest: Какво е бележник на Юпитер? Защо да ги използвам?

Next: Защо трябва да използвате Jupyter Notebooks