IPython etkileşimli Python anlamına gelir. Python için etkileşimli bir komut satırı terminalidir. Python hesaplama için bir IPython terminali ve web tabanlı (Notebook) platform sağlayacaktır. Python standart yorumlayıcısından daha gelişmiş özelliklere sahiptir ve tek bir Python kodu satırını hızlı bir şekilde çalıştırır.

Python ve IPython benzer fakat tamamen farklı iki isimdir.

Python

Python popüler bir programlama dilidir. Guido Van Rossum bunu 1991 yılında CWI (Centrum Wiskunde& Informatica) Hollanda'da oluşturup piyasaya sürdü. Python genel amaçlı, üst düzey bir programlama dilidir ve ayrıca Python dinamiktir.

Python basit ve öğrenmesi kolaydır, platformdan bağımsızdır, ayrıca ücretsiz ve açık kaynaktır. Zengin özgürlük desteğine sahiptir ve aynı zamanda yerleştirilebilir ve genişletilebilir.

Python kütüphaneleri Numpy, Scipy, pandas ve matplotlib'i içerir. Python'u çok hızlı kullanabiliyoruz, dinamik ve üretken bir dil.

IPython

IPython, Python için etkileşimli bir komut satırı terminalidir. Fernando Perez bunu 2001 yılında yarattı. Gelişmiş bir okuma-değerlendirme-yazdırma döngüsü (REPL) ortamı sunacak ve özellikle Bilimsel Hesaplamaya iyi uyarlanmıştır.

IPython, Python dili için güçlü bir arayüzdür. Python dışında Python'u kullanmanın en yaygın yolu '.py' uzantılı scriptler ve dosyalar yazmaktır.

java lambda

Bir komut dosyası, sırayla yürütülecek komutların bir listesini içerir ve baştan sona çalışacak ve bazı çıktılar görüntüleyecektir. Yani IPython ile tek seferde tek komut yazıp hızlı bir şekilde sonuca ulaşıyoruz. Python ile çalışmanın tamamen farklı bir yolu. Verileri analiz ederken veya hesaplamalı modelleri çalıştırırken, bunları verimli bir şekilde araştırmak için bu etkileşime ihtiyacımız var.

Jüpiter Not Defteri

2011 yılında IPthon adında yeni bir araç tanıttı. 'Not defteri'. Mathematica veya Sage, Defter'e ilham kaynağı oldu; Python'a modern ve güçlü bir web arayüzü sunacak.

Orijinal IPython terminaliyle karşılaştırıldığında Notebook, daha kullanışlı bir metin düzenleyici ve gelişmiş grafik yetenekleriyle zengin metin yazma olanağı sunacak. Bir web arayüzü olduğundan, veri görselleştirmesi için mevcut birçok web kütüphanesini entegre edecektir. komplo.js.

2015 yılında Ipython geliştiricileri projelerinde önemli bir kod yeniden düzenlemesi yaptı. Böylece Defter artık Jupyter Notebook olarak adlandırılıyor. Yani bu arayüz Python ve R, Julia gibi birçok dil ile kullanılmaktadır. IPyhton, Python arka ucunun adıdır.

Ipython ve Jupyter, Python dili için harika arayüzlerdir. Python öğreniyorsak IPython terminalini veya Jupyter Notebook'u kullanmanız şiddetle tavsiye edilir.

Kurulum

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

IPython, etkileşimli Bilgi İşlem için aşağıdakilerle zengin bir mimari sağlayacaktır:

1. Sağlam, etkileşimli bir kabuk.
2. Jüpyter için bir çekirdek
3. Etkileşimli veri görselleştirmesini ve GUI araç kitlerinin kullanımını destekler.
4. Esnektir, yerleştirilebilir ve projelerimize yüklenecek tercümanlardır.
5. Paralel Hesaplama için yüksek performanslı aracı kullanmak kolaydır.

Jupyter ve IPython'un Geleceği

IPyhton, artan dil bileşenleriyle büyüyen bir projedir. IPython 3.x, IPython'un son monolitik sürümüydü ve dizüstü bilgisayar sunucusu, qtconsole vb.'yi içeriyordu. IPython 4.0'a gelince, projenin dilden bağımsız bölümleri: dizüstü bilgisayar formatı, mesaj protokolü, qtconsole, dizüstü bilgisayar web uygulaması vb. Jupyter adı altında yeni projelere geçti. IPython'un kendisi, bir kısmı Jupyter için Python çekirdeği sağlayan etkileşimli Python'a odaklanmıştır.

IPython'un özellikleri

1. Sağlam, etkileşimli bir Python kabuğu sunacak.
2. Jupyter Notebook ve Jupyter projesinin diğer ön uç araçları için ana çekirdek görevi görür.
3. Nesne iç gözlem yeteneğine sahip olacak. İç gözlem kelimesi, çalışma süresi boyunca bir nesnenin özelliklerini gözlemleme yeteneği anlamına gelir.
4. Sözdizimi vurgulamasıdır.
5. Etkileşimlerin geçmişini saklayacak.
6. Anahtar kelimelerin, değişkenlerin ve işlev adlarının sekme tamamlamasını içerir.
7. Python ortamını kontrol etmeye yardımcı olan ve işletim sistemi görevlerini gerçekleştirecek sihirli bir komut sisteminden oluşur.
8. Diğer Python programlarına gömülebilir.
9. Python hata ayıklayıcısına erişim sağlayacaktır.

Tarih ve Gelişim

Fernando Perez, IPyhton'u 2001 yılında geliştirdi. IPython'un mevcut sürümü IPython 1.0.1'dir ve Python 3.4 sürümü veya daha üstünü gerektirir. IPython 6.0, Python 3'ü destekleyen ilk sürümdü. Python 2.7'ye sahip kullanıcılar IPython'un 2.0 ila 5.7 sürümleriyle çalışmalıdır.

Jupyter Notebook'ta Zengin Medya İçeriği (Resim, Ses, Video vb.) Nasıl Görüntülenir?

Jupyter notebook ve Lab, veri analizi ve ilgili görevleri gerçekleştirmek için dünya çapındaki veri bilimcileri ve geliştiricilerin favori araçları haline geldi.

Jupyter Dizüstü Bilgisayarlar, kullanıcı dostu arayüzü ve dizüstü bilgisayardan gelen kabuk komutlarını destekleyen kullanıma hazır işlevsellikleri nedeniyle ünlüdür. Onları veri bilimi topluluğunda benzersiz ve kullanışlı bir araç haline getiriyorlar.

Jupyter dizüstü bilgisayar, kaputun altında çalışan IPython çekirdeğini temel alıyor. IPython çekirdeği standart bir Python yorumlayıcısına benzer ancak birçok ek işlevselliğe sahiptir.

Dünya çapında çoğu veri bilimci, resimler, işaretlemeler, lateks, video, ses, HTML vb. gibi zengin medya içeriğinin görüntülenmesini destekleyen Jupyter Notebook'u kullanıyor. Bu, kullanıcıları birçok türde içeriği görmek için farklı araçlar kullanma zahmetinden kurtarıyor. Görüntülenen bir not defterinde hem ses hem de video oynatabiliyoruz.

Analiz sırasında oluşturulan not defterlerine statik ve etkileşimli grafikler eklediğimizde 'işte' gösterge tabloları bile geliştirebiliriz.

Tüm analiz parçaları, yürütülmesi kolay, tekrarlanabilir araştırmalar yapan tek bir yerde mevcuttur. Birçok kişi sunumlar için Jupyter Notebook'ları kullandığından sunumlar için faydalıdır.

Dolayısıyla yukarıdaki faydalar Jupyter dizüstü bilgisayarlarını dünya çapında veri bilimcileri tarafından en çok tercih edilen araç haline getirecek.

Zengin Medya İçeriğini Not Defterlerinde Nasıl Görüntüleriz?

Jupyter notebook'a güç veren IPython çekirdeği, bize Jupyter notebook ve Jupyter laboratuvarında farklı türlerdeki zengin medya içeriklerini görüntülemek için kullanılan sınıfların ve yöntemlerin bir listesini sağlayacak olan 'display' adlı bir modüle sahiptir.

Bu IPython'dan ne öğrenebiliriz?

Jupyter Notebook'ta Rich media içeriklerinin/çıktılarının nasıl görüntüleneceğini gördük. Ses/ses, video, lateks, işaretleme, HTML, iframe, SVG, pdf vb. içerecektir.

Zengin çıktıları görüntülemeye yönelik işlevler ve sınıflar şu adreste mevcuttur: 'IPython.display' Yukarıdaki bölümde listeledik.

'Ipython.display' Modülünün Önemli Sınıfları ve İşlevleri

Sınıfların ve yöntemlerin bir listesi mevcuttur. IPython.display modül.

Sınıflar

Aşağıda görüntülenen sınıflar, belirli bir türdeki verileri kabul edecek ve Jupyter not defteri hücresinden yürütüldüğünde o türdeki içeriği bir not defterinde görüntüleyecektir.

1. Ses
2. Kod
3. FileLink
4. Dosya Bağlantıları
5. HTML
6. Resim
7. IÇerçeve
8. SVG
9. JavaScript
10. Video
11. Tatlı
12. Youtube videosu
13. JSON
14. İndirim

Fonksiyonlar

'görüntülemek_*()' işlevler, yukarıda belirtilen sınıflar kullanılarak oluşturulan nesne sayısı kadar girdi alır ve bunları sırayla görüntüler. Adlarına göre bu yöntem, farklı türdeki içerikleri birleştirip görüntüleyen son display() yöntemi dışında, girdi olarak tek türdeki nesneleri alacaktır.

1. display_html()
2. display_jpeg()
3. display_png()
4. display_json()
5. display_pretty()
6. görüntülemek()
7. display_latex()
8. display_javascript()
9. display_markdown()

Küçük bir tanıtımı sonlandırıp şimdi kodlama kısmına geçelim. Ekran modülünü içe aktararak başlayacağız.

 from IPython import display 

Jupyter Notebook'ta 'Ses' veya 'Ses' Oynatıcısı Nasıl Görüntülenir?

'Ses' sınıfı, ses dosyalarını jupyter not defterinde görüntüleyecek ve sesi dinlemek için duraklatmak/oynatmak için basit bir oynatıcı sağlayacaktır. Yöntemin ilk argümanı, aşağıdaki girişlerden birini kabul edecek ve görüntülendiğinde ses çalabilen küçük bir oynatıcıyı görüntüleyecek bir Ses nesnesi oluşturacak 'veri'dir.

1. bir dalga formunun numpy dizisi (1d veya 2d)
2. Dalga biçimini içeren şamandıraların listesi
3. Yerel ses dosyası adı
4. URL'si

Aşağıda bir ses dosyasının giriş URL'sini verdik ve o, o sesi çalacak bir ses nesnesini görüntüleyecektir. Ayrıca aşağıda yerel dosyalardan ses çalma örneklerini de tartıştık. Ayrıca şunları da ayarlayabiliriz: otomatik oynatma parametre adı oran, örnekleme oranını belirtir ve veriler bir numpy dizisi veya kayan nokta listesi olarak sağlanırsa kullanılmalıdır.

Notebook hücresinde herhangi bir sınıfın oluşturduğu bir nesneyi son satır olarak verdiğimizde o türden bir nesne görüntülenecektir.

Görüntüleme modülünde bulunan sınıfların çoğunluğunun, adında bir Boolean parametresi sağlayacağından emin olmamız gerekir. Göm, hangi koyar VERİ URI'si İçeriğin bir not defterine aktarılmasını sağlarız ve bir dahaki sefere bu içeriği dosyadan/URL'den not defterine yüklememize gerek kalmaz.

Jupyter Notebook'ta 'Kod' Nasıl Görüntülenir?

Kod sınıfı, kodu sözdizimi ile vurgulanmış biçimde görüntülemek için kullanılır. Ayrıca sınıfa kod bilgilerini aşağıda belirtilen yollardan biriyle sağlayabiliriz.

1. Kod dizisi
2. Yerel dosya adı
3. Dosyanın bulunduğu URL

Jupyter Notebook'ta 'FileLink'i Kullanarak Dosyayı İndirilebilir Bağlantı Olarak Görüntüleme Nasıl Yapılır?

FileLink sınıfı, dosyaların etrafında yerel olarak bağlantılar oluşturacaktır. Bir dosya adını girdi olarak kabul edecek ve bu adla çevrelenmiş bir bağlantı oluşturacaktır. Bağlantıların etrafında kullanılacak önek ve sonekleri de aşağıdakileri kullanarak verebiliriz: sonuç_html_prefix Ve sonuç_html_suffix komutlar.

Aşağıda sınıfın kullanımını da küçük örneklerle ele aldık. Bir not defterini Kaggle, Google Collab gibi platformlarda veya analizimiz sırasında oluşturulan dosyaları çizim dosyaları, wights dosyaları vb. olarak indirmek için yerel disklere erişim sağlamayan başka bir platformda çalıştırdığımızda yararlı olabilir.

Jupyter Notebook'ta 'FileLinks'i kullanarak dizindeki tüm Dosyaları indirilebilir bağlantılar olarak nasıl görüntüleyebilirim?

'FileLinks' sınıfı, FileLink sınıfıyla aynı şekilde çalışacaktır; tek fark, dizin adlarını girdi olarak kabul etmesi ve tüm dosyalar için bir bağlantı listesi oluşturmasıdır.

adlı geçici klasörün kullanımları mevcut. örnek_dosyalar bunun için yaratılmışlardır. Varsayılan olarak True olan ve aynı zamanda tüm alt dizinlerdeki dosyaları görüntülemek için yinelenen özyinelemeli adlı bir boolean parametresi sağlayacaktır. Alt dizinlere bağlantı istemiyorsak bu parametreyi False olarak da ayarlayabiliriz.

Jupyter Notebook'ta 'HTML' Nasıl Görüntülenir?

'HTML' adlı sınıf bir HTML not defteri görüntüler. Sınıf, bir HTML sayfası oluşturmak için aşağıda belirtilen veri türlerinin bir listesini girdi olarak kabul edecektir.

1. HTML kodunu içeren bir dize
2. URL'si
3. Yerel sistemdeki HTML dosyası

Bilgi Görselleştirmenin Temel İlkeleri

Topladığımız ve analiz ettiğimiz veri görselleştirmenin basit ilkelerini tartışacağız. İnsan beynine anlamlı gelecek bir görselleştirme oluştururken akılda tutmamız gereken çeşitli ilkeleri tartışacağız. Öncelikli odak noktamız, insan beyni için yararlı olan ve eğitim gerektirmeden kolayca yorumlanabilen verilerin sunulmasına nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmektir.

Verilerin görselleştirilmesi

Veri görselleştirme temel olarak üç kategoriye ayrılır. Bunlar:

Bilgi görselleştirme

Uzun yıllar boyunca hisse senedi fiyatını temsil eden çizgi grafik gibi uzayda konumu olmayacak soyut bilgileri ifade edecektir.

Örnek: Matplotlib, seaborn vb. kullanan statik grafikler.

Bilimsel görselleştirme

Temel olarak, sonografi raporları, yanmalı motordaki metan dağılımı, CT tarama raporları ve her veri noktasının uzayda gerçek bir 3 boyutlu konuma sahip olduğu MRI tarama raporları gibi verilerin uzayda fiziksel bir temsille temsil edilmesini ifade eder.

Görsel analiz

Farklı yönlerden hızlı bir şekilde analiz yapabilen etkileşimli gösterge tabloları, görselleştirme ve istatistiksel algoritmaları ifade eder.

Örnek: Kısa çizgi, çizim, işte, panel vb. kullanan gösterge tabloları.

display_html()

display_html() yöntemi, girdi olarak display.HTML sınıfını kullanarak oluşturulan nesnelerin bir listesini alır ve hepsini Jupyter not defterinde tek tek görüntüler.

Aşağıdaki kod, Google URL'sinin HTML'sini ve yerel dosyayı birleştirdiğimiz basit bir örnekle kullanımı açıklayacaktır.

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

Çıktı

Jupyter Notebook'ta 'IFrame' Nasıl Görüntülenir?

IFrame sınıfı, Jupyter not defterlerindeki iframe'leri görüntüleyecek ve IFrame'in genişliğini ve yüksekliğini belirtmemize olanak tanıyacak. URL'leri kullanarak yerel HTML dosyalarını ve IPython belgelerini görüntülemek için bir IFrame kullanmamız gerekir.

Jupyter Notebook'ta 'Resimler' Nasıl Görüntülenir?

'Resim' sınıfı, Jupyter Notebook'ta jpg/jpeg/png/gif türündeki resimleri gösterecektir. Ayrıca resim bilgisini str/bytes veya dosya adı/URL olarak da verebiliriz.

display_jpeg():display_jpeg() yöntemi, Image adı verilen sınıf kullanılarak oluşturulan jpeg/jpg dosyalarının girdi görüntü nesnelerini alacak ve görüntüleri bir not defterinde arka arkaya gösterecektir.display_png():display_png() yöntemi, display_jpeg() yöntemi gibi çalışacak ve girişi, png dosyaları hakkında bilgi içeren görüntü nesnelerinin bir listesi olarak alacaktır.

Jupyter Notebook'ta 'SVG Görüntüleri' nasıl görüntülenir?

SVG adı verilen sınıf, SVG görsellerini Jupyter not defterinde gösterecektir. Ayrıca SVG Resmini görüntülemek için Resmin dosya adını yerel bir sistem veya web URL'sinde de sağlayabiliriz.

display_svg():display_svg Görüntüsü, girişi SVG sınıfı kullanılarak oluşturulan SVG nesnelerinin bir listesi olarak alacak ve bunları birbiri ardına görüntüleyecektir.

Jupyter Notebook'ta 'JSON' nasıl görüntülenir?

JSON sınıfı, JSON içeriğini Jupyter Notebook'un kendisinde dizin benzeri bir yapı olarak görüntüleyecektir; burada onu, düğümle birlikte yapıyı genişleterek veya kaldırarak bulabiliriz. Giriş, yöntemin bir JSON sözlüğüdür ve içeriği ağaç benzeri etkileşimli bir yapıda görüntüler. Sınıf, JSON'u web içindeki yerel dosyalardan ve URL'lerden yükleyecektir.

Bu işlevsellik yalnızca Jupyter laboratuvarında çalışacaktır. Jupyter notebook için çalışmaz.

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

Çıktı

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

Çıktı

display_json()

display_json() yöntemi, girişi JSON sınıfı kullanılarak oluşturulan bir grup json nesnesi olarak alır ve hepsini birer birer görüntüler.

 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) 

Çıktı

Jupyter Notebook'ta 'Javascript' nasıl görüntülenir?

Javascript isimli sınıf Jupyter Notebook'ta javascript kodunu çalıştıracaktır. Ayrıca javascript kodunun dosya adını veya URL'sini de sağlayabiliriz ve bunları çalıştıracaktır.

Javascript'teki element değişkenini kullanarak hücre çıktısının HTML öğesine de erişebiliriz. Ayrıca dizüstü bilgisayar çıktısını görüntüleme ihtiyacımıza göre de değiştirecektir.

Aşağıdan, elemanın innerHTML özelliğini ayarlayarak üç sayıyı karşılaştıracak ve üç sayının en büyüğünü hücrenin çıktısı olarak yazdıracak basit bir javascript kodunu çalıştırdık.

Bu işlevselliğin yalnızca Jupyter laboratuvarında çalışmasını ve Jupyter not defterinde çalışmamasını sağlamamız gerekiyor.

Örnek

 // 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') 

Çıktı

En Büyük Sayı: 35

Jupyter Notebook'ta 'Markdown' nasıl görüntülenir?

Markdown adlı sınıf Jupyter not defterinde görüntülenecektir. Jupyter not defteri, zaten işaretlemeleri görüntüleyebileceğimiz işaretleme hücreleri sağlayacaktır, ancak bu sınıf, koddaki birçok kaynaktan işaretleme verileri aldığımızda yardımcı olacaktır. Aşağıda bunu nasıl kullanabileceğimizi basit bir örnekle açıklayabiliriz. Sınıf aynı zamanda Markdown'ı yerel bir dosyadan veya web URL'sinden de yükleyecektir.

Örnek

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

Çıktı

display_markdown()

display_markdown() yöntemi, Markdown sınıfı kullanılarak oluşturulan bir grup işaretleme nesnesini kabul edecek ve hepsini birer birer görüntüleyecektir.

chr işlevi pitonu

Jupyter Notebook'ta 'LaTex' Kullanılarak Matematiksel Formüller Nasıl Görüntülenir?

Latex'in sınıfı, Latex'i genellikle bir Jupyter not defterinde matematiksel formülleri ifade etmek için kullanılan bir Jupyter not defterinde gösterecektir. Jupyter not defteri, Latex'i Jupyter not defterinde görüntülemek için matematik jaxjavascript'i kullanacaktır. Ayrıca lateks verilerini sınıfa web üzerinde bir dize, dosya adı veya URL olarak da sağlayabiliriz. Bunu da birçok bilimsel projenin ihtiyacı olacak formülün Jüpyter Defterde görüntülenmesi örneğiyle anlattık.

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

Çıktı

display_latex()

display_latex(), girdiyi Latex nesnelerinin bir listesi olarak alacak ve Latex'i ayrı ayrı gösterecektir.

 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) 

Çıktı

Jupyter Notebook'ta 'Scribd Belgeleri' nasıl görüntülenir?

ScribdDocument adlı sınıf, Scribd pdf dosyalarını Jupyter not defterinde görüntüleyecektir. Daha sonra okuyabileceğimiz bir not defterindeki belgeyi görüntüleyecek olan Scribd'de kitabın benzersiz kimliğini sağlamalıyız. Kitabı görüntüleyecek çerçevenin yüksekliğini ve genişliğini de belirtebiliriz. Ayrıca, aşağıdaki komutu kullanarak başlangıç ​​sayfa numarasını da belirtecektir: başlangıç ​​sayfası o sayfadan başlamak için parametre.