【DSW Gallery】Introduction to Jupyter

はじめに
Jupyter Notebook は、ノートブックを作成するための Python 環境です。通常の Python 構文に加え、Markdown 構文や、テーブルやダイアグラムなどの特殊な構文もサポートしています。本記事では、Jupyter Notebook の一般的な使い方のコツを紹介します。Jupyter Notebook を使用する開発者の開発体験を向上させることが目的です。
前提条件
作成する DSW インスタンスには Jupyter Notebook 環境が常に含まれているため、本記事のコードを直接実行できます。
1. Shell コマンドの実行
Notebook は新しいコマンドライン環境であり、「。」で始まるコマンドはコマンドラインとして実行されます。
# 現在のディレクトリのファイル一覧
。ls
# 現在のパス
。pwd
# echo コマンド
。echo 'Hello World'
_html meta.json
demo.csv to_be_loaded_by_magic_command.py
jupyterIntroduction.ipynb
/Users/chenyi/IdeaProjects/pai-dsw-examples/introduction/jupyter/jupyterIntroduction
hello world
# コマンドラインの実行結果を変数に割り当てて Python と連携できます
files = 。ls
print(files)
directory = 。pwd
print(directory)
# コマンドラインの返却結果に注意してください
2. 1 つのセルで複数の出力
デフォルトでは、セル内の最後の行のコード結果のみが出力されます。設定により、1 つのセルで複数の内容を出力できます。
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
import pandas as pd
demoDf = pd.read_csv('demo.csv')
demoDf. head()
demoDf.shape
demoDf['Year']. value_counts()
3. 現在のノートブックのすべての変数と変数値を表示する
# %who は、現在のノートブックに既に存在する変数を出力します
%who
# %whos は、変数に加え、変数の型と現在の値も表示します
%whos
4. 実行時間の統計
time と timeit の 2 つのマジックコマンドがあります。以下はセルモードでの使い方を紹介します。
%%time
# セルモードでは、セル全体のコードを実行するのにかかる時間を 1 回計測します
import pandas as pd
demoDf = pd.read_csv('demo.csv')
demoDf. head()
demoDf.shape
demoDf['Year']. value_counts()
%%timeit
# unit モードでは、コードブロックを複数回実行し、平均時間を計算します。結果は平均値 +/- 標準偏差で表示されます
import pandas as pd
demoDf = pd.read_csv('demo.csv')
demoDf. head()
demoDf.shape
demoDf['Year']. value_counts()
5. マジックコマンド
マジックコマンドは、生産性を向上させるための特殊なコマンドです。
# 組み込みマジックコマンド
%ls magic
# 現在のディレクトリを表示します。Shell コマンドと区別してください。一部のコマンド機能は共通しています
%pwd
# 現在のディレクトリを変更します
%cd /home/admin/workspace/pai-dsw-examples/introduction/jupyter/jupyterIntroduction
# 現在の作業ディレクトリのファイルを表示します
%ls
# 指定されたファイルのコードをロードします
%load 'to_be_loaded_by_magic_command.py'
6. ショートカットキーの使用
6.1 ドキュメントの表示
メソッドやパラメータの使い方を忘れた場合は、Shift + Tab でドキュメントを表示できます。
6.2 セルの分割
Shift で複数のセルを選択し、Shift + M で複数のセルをマージできます。