डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks
Jupyter शुरू करना, सेल लिखना, मैजिक कमांड का उपयोग करना और नोटबुक निर्यात करना।
डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks, CoddyKit पर पाइथन के साथ एआई सीखें का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 2वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह पाइथन के साथ एआई सीखें सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
अन्वेषण के लिए नोटबुक
ज्यूपिटर नोटबुक एक ही दस्तावेज़ में कोड, परिणाम, प्लॉट और व्याख्यात्मक पाठ को मिलाती है। आप छोटे-छोटे सेलों में कोड चलाते हैं और उनके बीच स्थिति बनाए रखते हैं, इसलिए यह डेटा के क्रमिक अन्वेषण के लिए आदर्श है।
नोटबुक और Lab की तुलना
ज्यूपिटर नोटबुक एकल दस्तावेज़ वाला पारंपरिक इंटरफ़ेस है। JupyterLab आधुनिक आईडीई-जैसा इंटरफ़ेस है, जिसमें फ़ाइल ब्राउज़र, टैब और कई पैनल होते हैं। दोनों एक जैसी .ipynb फ़ाइलें चलाते हैं।
pip install jupyterlab notebook
jupyter lab # modern interface
jupyter notebook # classic interfaceसेल के प्रकार
सेल या तो कोड होते हैं, जिन्हें कर्नेल चलाता है, या मार्कडाउन होते हैं, जिन्हें व्याख्याओं के लिए सजाए गए पाठ के रूप में रेंडर किया जाता है। किसी सेल को मार्कडाउन में बदलने के लिए M कुंजी और वापस कोड में बदलने के लिए Y कुंजी दबाइए।
# Code cell
import numpy as np
np.arange(5)
# Markdown cell (rendered):
# ## Section title
# Some **bold** explanation.चलाना और परिणाम देखना
किसी सेल को चलाने और अगले सेल पर जाने के लिए Shift+Enter दबाइए। अंतिम अभिव्यक्ति का मान अपने-आप प्रदर्शित होता है; print की आवश्यकता नहीं होती।
x = 2 + 2
x # displays 4 below the cell%timeit से समय मापना
%timeit पंक्ति मैजिक किसी कथन को कई बार चलाकर उसका औसत बताता है। कार्यान्वयनों की तुलना करने का यह मानक तरीका है।
%timeit sum(range(1000))
# 1000 loops, best of 5: 12.3 us per loopपूरे सेल का समय मापना
सेल मैजिक के लिए प्रतिशत चिह्न को दो बार लिखिए। %%timeit केवल एक पंक्ति के बजाय पूरे सेल का समय मापता है।
%%timeit
total = 0
for i in range(1000):
total += iइनलाइन प्लॉट
%matplotlib inline Jupyter को प्लॉट सीधे सेल के नीचे स्थिर चित्रों के रूप में रेंडर करने के लिए कहता है। इसे नोटबुक के ऊपर के पास एक बार सेट कीजिए।
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 4, 9, 16])सेलों में शेल आदेश
शेल आदेश चलाने के लिए किसी पंक्ति के आगे ! लगाइए। नोटबुक छोड़े बिना संस्करण जाँचने या फ़ाइलों की सूची बनाने के लिए यह सुविधाजनक है।
!pip install seaborn
!ls -la
!python --versionशेल परिणाम प्राप्त करना
आप शेल के परिणाम को पाइथन के किसी चर में रख सकते हैं। इसका परिणाम आउटपुट की पंक्तियों की एक सूची होता है।
files = !ls *.csv
print(len(files), "CSV files found")कर्नेल: पुनः आरंभ करें और सभी चलाएँ
क्रम से हटकर किया गया निष्पादन बग छिपा सकता है। कर्नेल → पुनः आरंभ करें और सभी चलाएँ सारी स्थिति मिटाकर हर सेल को ऊपर से नीचे तक फिर चलाता है, जिससे आपकी नोटबुक की पुनरुत्पाद्यता सिद्ध होती है।
परिभाषित नामों की सूची बनाना
%who सत्र में परिभाषित चरों की सूची बनाता है। लंबे अन्वेषण के बाद मेमोरी में मौजूद चीज़ों को देखने के लिए यह उपयोगी है।
%who
# files np plt xत्वरित जाँच
नोटबुक की अपनी बुनियादी समझ जाँचिए।
पुनरावलोकन
अब आप नोटबुक में प्रभावी ढंग से काम कर सकते हैं:
- पारंपरिक नोटबुक और आईडीई-जैसे Lab में
.ipynbसाझा होता है - कोड और मार्कडाउन सेल के प्रकार
- बेंचमार्किंग के लिए
%timeit/%%timeit - प्लॉट के लिए
%matplotlib inline - शेल आदेशों के लिए
!cmd - पुनरुत्पाद्यता के लिए सभी को पुनः आरंभ करके चलाना और स्थिति देखने के लिए
%who
एआई शिक्षक के साथ Python सीखें — निःशुल्क
अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।
- पाठ्यक्रम
- 53
- पाठ
- 225
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks” पाठ निःशुल्क है?
हाँ — पाइथन के साथ एआई सीखें अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks” में मैं क्या सीखूँगा?
Jupyter शुरू करना, सेल लिखना, मैजिक कमांड का उपयोग करना और नोटबुक निर्यात करना। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ पाइथन के साथ एआई सीखें का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या पाइथन के साथ एआई सीखें शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर पाइथन के साथ एआई सीखें शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 2वाँ पाठ है।
“डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर पाइथन के साथ एआई सीखें पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- वर्चुअल वातावरण और pip
- डेटा साइंस के लिए Jupyter Notebooks
- डेटा साइंस के लिए Python डेटा प्रकार
- Python REPL और IPython के साथ कार्य करना