10 důvodů, proč datoví vědci milují notebooky Jupyter

4

min přečteno

V posledních dvaceti letech se Python stále více používá pro vědecké výpočty a analýzu dat. Dnes je hlavní výhodou Pythonu a jedním z hlavních důvodů, proč je tak populární, že přináší vědecké výpočetní funkce do univerzálního jazyka, který se používá v mnoha oblastech výzkumu a průmyslových odvětví. Díky tomu je přechod od výzkumu k výrobě mnohem jednodušší.

IPython je knihovna Pythonu, která měla původně vylepšit výchozí interaktivní konzolu poskytovanou Pythonem a učinit ji přátelskou pro vědce. V roce 2011, deset let po prvním vydání IPythonu, byl představen notebook IPython. Toto webové rozhraní k IPythonu kombinuje kód, text, matematické výrazy, inline grafy, interaktivní obrázky, widgety, grafická rozhraní a další bohatá média v rámci samostatného webového dokumentu, který lze sdílet. Tato platforma poskytuje ideální bránu pro interaktivní vědecké výpočty a analýzu dat. IPython se stal nezbytným pro výzkumníky, inženýry, datové vědce, učitele a jejich studenty.

Během několika let si IPython získal neuvěřitelnou popularitu mezi vědeckými a inženýrskými komunitami. Notebook začal podporovat více a více programovacích jazyků mimo Python. V roce 2014 vývojáři IPythonu oznámili projekt Jupyter, iniciativu vytvořenou s cílem zlepšit implementaci notebooku a učinit jej jazykově agnostickým již od návrhu. Název projektu odráží důležitost tří hlavních vědeckých výpočetních jazyků podporovaných Notebookem: Julia, Python a R.

Dnes je Jupyter ekosystém sám o sobě, který zahrnuje několik alternativních rozhraní pro notebooky (JupyterLab, nteact, Hydrogen a další), interaktivní vizualizační knihovny a nástroje pro tvorbu kompatibilních s notebooky. Jupyter má svou vlastní konferenci s názvem JupyterCon. Projekt získal finanční prostředky od několika společností a také od Nadace Alfreda P. Sloana a nadace Gordona a Betty Mooreových.

Kromě bohatého dědictví, ze kterého notebooky Jupyter pocházejí, a bohatšího ekosystému, který poskytuje vývojářům, je zde deset dalších důvodů, proč je začít používat pro svůj další projekt v oblasti datové vědy, pokud je ještě nepoužíváte.

Vše na jednom místě

: Jupyter Notebook je webové interaktivní prostředí, které kombinuje kód, formátovaný text, obrázky, videa, animace, matematické rovnice, grafy, mapy, interaktivní obrázky a widgety a grafická uživatelská rozhraní do jednoho dokumentu.

Snadné sdílení

: Poznámkové bloky se ukládají jako strukturované textové soubory (formát JSON), díky čemuž je lze snadno sdílet.

Snadný převod

: Jupyter přichází se speciálním nástrojem, nbconvert, který převádí notebooky do jiných formátů, jako jsou HTML a PDF. Další online nástroj,

nbviewer

, nám umožňuje vykreslit veřejně dostupný zápisník přímo v prohlížeči.

Jazykově nezávislé

: Architektura Jupyteru je jazykově nezávislá. Oddělení mezi klientem a jádrem umožňuje psát jádra v jakémkoli jazyce.

Snadné vytváření obalů jádra

: Jupyter přináší odlehčené rozhraní pro jazyky jádra, které lze zabalit do Pythonu. Jádra Wrapper mohou implementovat volitelné metody, zejména pro dokončování kódu a kontrolu kódu.

Snadné přizpůsobení

: Rozhraní Jupyter lze použít k vytvoření zcela přizpůsobeného prostředí v notebooku Jupyter (nebo jiné klientské aplikaci, jako je konzole).

Rozšíření s vlastními magickými příkazy

: Vytvářejte rozšíření IPython s vlastními magickými příkazy, aby bylo interaktivní počítání ještě jednodušší. Existuje mnoho rozšíření a magických příkazů třetích stran, například magie %%cython, která umožňuje psát kód Cythonu přímo do poznámkového bloku.

Reprodukovatelné experimenty bez stresu

: Notebooky Jupyter vám mohou pomoci snadno provádět efektivní a reprodukovatelné interaktivní počítačové experimenty. Umožňuje vám vést podrobný záznam vaší práce. Také snadné použití Jupyter Notebook znamená, že se nemusíte starat o reprodukovatelnost; prostě dělejte veškerou svou interaktivní práci v poznámkových blokech, umístěte je pod správu verzí a pravidelně se zavazujte. Nezapomeňte refaktorovat svůj kód do nezávislých opakovaně použitelných komponent.

Efektivní nástroj pro výuku a učení

: Jupyter Notebook není jen nástroj pro vědecký výzkum a analýzu dat, ale také skvělý nástroj pro výuku. Příkladem je

IPython Blocks

– knihovna, která vám nebo vašim studentům umožňuje vytvářet mřížky barevných bloků.

Interaktivní průzkum kódu a dat:

Balík ipywidgets poskytuje mnoho běžných ovládacích prvků uživatelského rozhraní pro interaktivní zkoumání kódu a dat.

Líbily se vám úryvky z nejnovější knihy Cyrilla Rossanta,

IPython Cookbook, druhé vydání

. Tato kniha obsahuje více než 100 receptů na vysoce výkonné vědecké výpočty a analýzu dat, od nejnovějších funkcí IPython/Jupyter až po nejpokročilejší triky, které vám pomohou psát lepší a rychlejší kód.

Pro bezplatné recepty z knihy přejděte na stránku

Stránka Github Cookbook Ipython

. Pokud se vám líbilo, co jste viděli, podpořte práci Cyrille

zakoupení kopie knihy

dnes!

Související články Jupyter:

Nejnovější novinky Jupyter:

Je JupyterLab připraven na postupné vyřazení notebooků Jupyter?

Co je nového v Jupyter Notebook 5.3.0

3 způsoby, jak JupyterLab způsobí revoluci v interaktivních počítačích

Výukové programy pro notebooky Jupyter:

Začínáme s notebooky Jupyter (část 1)

Skriptování Jupyter a Python

Jupyter jako datová laboratoř: Část 1