Что такое Jupyter Notebooks?
Jupyter Notebooks — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и текстовые описания. Они широко используются в области науки о данных, машинного обучения и научных вычислений для интерактивного кодирования и анализа данных. Этот учебник поможет вам установить Jupyter, использовать базовые функции и выполнять интерактивный анализ данных.
1. Установка Jupyter Notebook
Для начала работы с Jupyter Notebooks необходимо его установить. Вы можете установить Jupyter через Anaconda (рекомендуется для начинающих) или pip (для продвинутых пользователей).
Использование Anaconda
Anaconda — это популярный дистрибутив Python, в котором Jupyter Notebook уже установлен.
- Скачайте и установите Anaconda
- Откройте Anaconda Navigator и запустите Jupyter Notebook
- Вы должны увидеть панель управления
Использование pip
Если у вас уже установлен Python, вы можете установить Jupyter Notebook с помощью pip:
После установки запустите Jupyter Notebook.
2. Навигация по интерфейсу Jupyter
После запуска Jupyter Notebook вы увидите панель управления, которая отображает файлы в текущем каталоге и позволяет создавать и открывать ноутбуки.
Нажмите New > Python 3, чтобы создать новый ноутбук.
3. Запуск кода в Jupyter Notebook
Каждый ноутбук состоит из ячеек, которые могут содержать код или текст в формате markdown.
Запуск Python-кода
Чтобы выполнить команду Python в ячейке, введите код и нажмите Shift + Enter.
Использование ячеек Markdown
Вы можете переключить ячейку в режим Markdown (для форматированного текста), выбрав ячейку и нажав Esc + M. Попробуйте добавить заголовки, маркированные списки или даже уравнения LaTeX:
4. Импорт и визуализация данных
Jupyter часто используется для анализа данных. Давайте посмотрим, как загрузить и визуализировать набор данных с помощью Pandas и Matplotlib.
Импорт библиотек
Для установки библиотеки seaborn в вашем Jupyter Notebook используйте следующую команду:
Для установки matplotlib и scikit-learn используйте аналогичную команду.
Загрузка набора данных
Существует множество способов загрузки набора данных: вы можете скачать его или импортировать напрямую с помощью библиотек Python, таких как Seaborn, Scikit-learn и других. В этом учебнике используется набор данных о продажах “Black Friday” с Kaggle.
5. Анализ и визуализация данных
Анализ данных важен для понимания распределения набора данных и нахождения сходств между признаками. Начнем с просмотра размеров и краткого описания нашего набора данных с помощью кода:
Визуализация данных
Большие и сложные наборы данных трудно понять, но с помощью графиков это становится проще. Графики могут помочь определить отношения между различными сущностями и сравнить переменные. Визуализация данных означает представление больших и сложных данных в виде графиков для их лучшего понимания.
Начните с создания столбчатой диаграммы, сравнивающей процентное соотношение чаевых, данных каждым полом, и создайте другой график для сравнения средних чаевых, данных каждым полом.
6. Сохранение и экспорт ноутбуков
Нажмите File > Save and Export notebook as, чтобы сохранить прогресс и экспортировать ноутбук в различных форматах (PDF, HTML, Python script и т.д.).
7. Рекомендации по работе
- Используйте markdown для документирования вашей работы.
- Организуйте ваш ноутбук, используя заголовки и разделы.
- Используйте систему контроля версий (например, GitHub) для отслеживания изменений.
- Ограничивайте размер вывода для больших наборов данных.
Заключение
В этом учебнике рассмотрены основные аспекты использования Jupyter Notebooks для интерактивного кодирования и анализа данных. Мы начали с процесса установки, затем перешли к навигации по интерфейсу Jupyter. Мы изучили, как выполнять Python-код, документировать работу с помощью Markdown и анализировать данные с помощью Pandas и библиотек визуализации, таких как Matplotlib, scikit-learn и Seaborn.
Следуя изложенным рекомендациям, вы сможете создавать хорошо структурированные, воспроизводимые и эффективные ноутбуки для ваших проектов по кодированию и анализу данных. Теперь, когда у вас есть прочная основа, начните экспериментировать с Jupyter Notebooks и исследуйте его обширные возможности для оптимизации вашего рабочего процесса!
Как искусственный интеллект может трансформировать ваш подход к работе
Исследуйте, как технологии искусственного интеллекта могут улучшить ваши процессы. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить максимальную ценность.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты для бизнеса.
Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Связь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
