0Pricing
Learn AI with Python · Урок

Ноутбуки Jupyter для анализа данных

Запускайте Jupyter, пишите ячейки, используйте магические команды и экспортируйте ноутбуки.

«Ноутбуки Jupyter для анализа данных» — бесплатный урок Learn AI with Python на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Learn AI with Python, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Learn AI with Python содержит 4 уроков всего.

Блокноты для исследования

Блокнот Джупитер объединяет код, вывод, графики и пояснительный текст в одном документе. Вы выполняете код в небольших ячейках, сохраняя состояние между ними, — это идеально подходит для пошагового исследования данных.

Блокнот и лаборатория

Блокнот Джупитер — это классический интерфейс для работы с одним документом. JupyterLab — современный интерфейс, похожий на интегрированную среду разработки, с обозревателем файлов, вкладками и несколькими панелями. Оба интерфейса работают с одними и теми же файлами .ipynb.

pip install jupyterlab notebook

jupyter lab      # modern interface
jupyter notebook # classic interface

Типы ячеек

Ячейки бывают двух типов: код (его выполняет ядро) или разметка (она отображается как форматированный текст с пояснениями). Переключите ячейку в режим разметки клавишей M, а обратно в режим кода — клавишей Y.

# Code cell
import numpy as np
np.arange(5)

# Markdown cell (rendered):
# ## Section title
# Some **bold** explanation.

Запуск и вывод

Нажмите Shift+Enter, чтобы выполнить ячейку и перейти к следующей. Значение последнего выражения отображается автоматически — использовать print не нужно.

x = 2 + 2
x            # displays 4 below the cell

Измерение времени выполнения

Магия строки %timeit многократно выполняет инструкцию и сообщает среднее время. Это стандартный способ сравнивать реализации.

%timeit sum(range(1000))
# 1000 loops, best of 5: 12.3 us per loop

Измерение времени всей ячейки

Чтобы получить магию ячейки, удвойте знак процента. Команда %%timeit измеряет время выполнения всей ячейки, а не одной строки.

%%timeit
total = 0
for i in range(1000):
    total += i

Встроенные графики

Команда %matplotlib inline указывает Джупитеру отображать графики непосредственно под ячейкой в виде статических изображений. Задайте её один раз в начале блокнота.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 4, 9, 16])

Команды оболочки в ячейках

Добавьте ! в начало строки, чтобы выполнить команду оболочки. Это удобно для проверки версий или просмотра списка файлов, не выходя из блокнота.

!pip install seaborn
!ls -la
!python --version

Получение вывода оболочки

Вы можете присвоить вывод оболочки переменной Пайтона. Результатом будет список строк вывода.

files = !ls *.csv
print(len(files), "CSV files found")

Ядро: перезапуск и запуск всех ячеек

Выполнение ячеек в неправильном порядке может скрыть ошибки. Пункт Ядро → Перезапустить и запустить всё очищает всё состояние и заново выполняет все ячейки сверху вниз, подтверждая воспроизводимость блокнота.

Просмотр определённых имён

Магия %who выводит переменные, определённые в сеансе. Это полезно после длительного исследования, чтобы увидеть содержимое памяти.

%who
# files	np	plt	x

Быстрая проверка

Проверьте основные навыки работы с блокнотами.

Итоги

Теперь Вы умеете эффективно работать с блокнотами:

  • классический блокнот и лаборатория с интерфейсом, похожим на интегрированную среду разработки, используют общие файлы .ipynb
  • ячейки кода и ячейки разметки
  • %timeit / %%timeit для измерения производительности
  • %matplotlib inline для графиков
  • !cmd для команд оболочки
  • перезапуск и запуск всех ячеек для проверки воспроизводимости, %who для просмотра состояния

Часто задаваемые вопросы

Урок «Ноутбуки Jupyter для анализа данных» бесплатный?

Да — полный текст урока «Ноутбуки Jupyter для анализа данных» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Learn AI with Python, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Learn AI with Python содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Ноутбуки Jupyter для анализа данных»?

Запускайте Jupyter, пишите ячейки, используйте магические команды и экспортируйте ноутбуки. Ты практикуешь Learn AI with Python с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Learn AI with Python?

Предыдущий опыт не требуется. Learn AI with Python на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.

Сколько времени занимает урок «Ноутбуки Jupyter для анализа данных»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Learn AI with Python?

Да. Каждый урок Learn AI with Python включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Виртуальные окружения и pip
  2. Ноутбуки Jupyter для анализа данных
  3. Типы данных Python для анализа данных
  4. Работа с REPL Python и IPython
← Назад к Learn AI with Python