logo

TechCodeview

IPython displejs

IPython nozīmē interaktīvu Python. Tas ir interaktīvs Python komandrindas terminālis. Tas nodrošinās IPython termināli un tīmekļa (piezīmjdatoru) platformu Python skaitļošanai. Tam ir uzlabotas funkcijas nekā Python standarta tulkam, un tas ātri izpildīs vienu Python koda rindiņu.

Java nosaukumu piešķiršanas konvencija

Python un IPython ir divi nosaukumi, kas ir līdzīgi, bet pilnīgi atšķirīgi.

Python

Python ir populāra programmēšanas valoda. Gvido Van Rosums to izveidoja un izdeva 1991. gadā CWI (Centrum Wiskunde& Informatica) Nīderlandē. Python ir universāla, augsta līmeņa programmēšanas valoda, un arī Python ir dinamiska.

Python ir vienkāršs un viegli apgūstams, tas ir neatkarīgs no platformas, kā arī tas ir bezmaksas un atvērtā koda. Tam ir bagātīgs brīvības atbalsts, kā arī tas ir iestrādājams un paplašināms.

Python bibliotēkās ietilpst Numpy, Scipy, pandas un matplotlib. Python mēs varam izmantot ļoti ātri, un tas ir dinamisks, padarot to par produktīvu valodu.

IPython

IPython ir interaktīvs Python komandrindas terminālis. Fernando Peress to izveidoja 2001. gadā. Tā piedāvās uzlabotu lasīšanas-eval-drukas cilpas (REPL) vidi un ir īpaši labi pielāgota zinātniskajai skaitļošanai.

IPython ir spēcīgs interfeiss Python valodai. Izņemot Python, visizplatītākais Python lietošanas veids ir rakstīt skriptus un failus ar paplašinājumu “.py”.

Skriptā ir saraksts ar komandām, kas jāizpilda secībā, un tas darbosies no sākuma līdz beigām un parādīs noteiktu izvadi. Citiem vārdiem sakot, ar IPython mēs rakstām vienu komandu vienlaikus un ātri iegūstam rezultātus. Tas ir pilnīgi atšķirīgs veids, kā strādāt ar Python. Analizējot datus vai darbinot skaitļošanas modeļus, mums ir nepieciešama šī interaktivitāte, lai tos efektīvi izpētītu.

Jupyter piezīmju grāmatiņa

2011. gadā IPthon ieviesa jaunu rīku ar nosaukumu 'Piezīmju grāmatiņa'. Mathematica vai Sage iedvesmoja piezīmju grāmatiņu; tas piedāvās Python modernu un jaudīgu tīmekļa saskarni.

Salīdzinot to ar oriģinālo IPython termināli, Notebook piedāvās ērtāku teksta redaktoru un iespēju rakstīt bagātinātu tekstu ar uzlabotām grafiskām iespējām. Tā kā tā ir tīmekļa saskarne, tajā tiks integrētas daudzas esošās tīmekļa bibliotēkas datu vizualizēšanai, tostarp plotly.js.

2015. gadā Ipython izstrādātāji veica ievērojamu sava projekta koda reorganizāciju. Tātad piezīmju grāmatiņu tagad sauc par Jupyter piezīmju grāmatiņu. Tātad šī saskarne tiek izmantota ar Python un daudzām valodām, piemēram, R un Julia. IPyhton ir Python aizmugursistēmas nosaukums.

Ipython un Jupyter ir lieliski saskarnes ar Python valodu. Ja mēs apgūstam Python, ļoti ieteicams izmantot IPython termināli vai Jupyter Notebook.

Uzstādīšana

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

IPython nodrošinās bagātīgu arhitektūru interaktīvai skaitļošanai ar šādu:

  1. Izturīgs interaktīvs apvalks.
  2. Kodols priekš Jupyter
  3. Tā atbalsta interaktīvu datu vizualizāciju un GUI rīku komplektu izmantošanu.
  4. Tas ir elastīgs, ieguljams un tulkojams, lai to ielādētu mūsu projektos.
  5. Ir viegli izmantot augstas veiktspējas rīku paralēlai skaitļošanai.

Jupiters un IPython nākotne

IPyhton ir augošs projekts ar pieaugošiem valodas komponentiem. IPython 3.x bija pēdējā monolītā IPython versija, kurā bija piezīmjdatora serveris, qtconsole utt. Kas attiecas uz IPython 4.0, projekta valodu agnostiskās daļas: piezīmjdatora formāts, ziņojumu protokols, qtconsole, piezīmjdatora tīmekļa lietojumprogramma utt. Tas ir pārvietots uz jauniem projektiem ar nosaukumu Jupyter. IPython pati par sevi ir vērsta uz interaktīvo Python, no kuras daļa nodrošina Python kodolu Jupyter.

IPython funkcijas

  1. Tas piedāvās spēcīgu interaktīvu Python apvalku.
  2. Tas darbojas kā galvenais kodols Jupyter Notebook un citiem projekta Jupyter priekšgala rīkiem.
  3. Tam būs objektu introspekcijas spējas. Vārds introspekcija nozīmē spēju novērot objekta īpašības izpildes laikā.
  4. Tā ir sintakses izcelšana.
  5. Tas saglabās mijiedarbības vēsturi.
  6. Tas ietver atslēgvārdu, mainīgo un funkciju nosaukumu aizpildīšanu cilnē.
  7. Tas sastāv no burvju komandu sistēmas, kas palīdz kontrolēt Python vidi un veiks operētājsistēmas uzdevumus.
  8. To var iegult citās Python programmās.
  9. Tas nodrošinās piekļuvi Python atkļūdotājam.

Vēsture un attīstība

Fernando Peress izstrādāja IPyhton 2001. gadā. Pašreizējā IPython versija ir IPython 1.0.1, kurai būs nepieciešama Python 3.4 vai jaunāka versija. IPython 6.0 bija pirmā versija, kas atbalsta Python 3. Lietotājiem, kuriem ir Python 2.7, jāstrādā ar IPython versiju 2.0 līdz 5.7.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt bagātinātas multivides saturu (attēlu, audio, video utt.)?

Jupyter piezīmjdators un laboratorija ir kļuvuši par iecienītākajiem rīkiem datu zinātniekiem un izstrādātājiem visā pasaulē datu analīzes un saistīto uzdevumu veikšanai.

Jupyter piezīmjdatori ir slaveni, jo tas ir lietotājam draudzīgs interfeiss un gatavās funkcijas, kas atbalsta čaulas komandas no piezīmjdatora. Tie padara tos par unikālu un populāru rīku datu zinātnes kopienā.

Jupyter piezīmjdatora pamatā ir IPython kodols, kas darbojas zem pārsega. IPython kodols ir kā standarta Python tulks, bet ar daudzām papildu funkcijām.

Lielākā daļa datu zinātnieku visā pasaulē izmanto Jupyter Notebook, kas atbalstīs bagātinātas multivides satura, piemēram, attēlu, atzīmes, lateksa, video, audio, HTML u.c., rādīšanu. Tas atbrīvo lietotājus no grūtībām, kas saistītas ar dažādu rīku izmantošanu, lai skatītu dažāda veida saturu. Mēs varam atskaņot audio, kā arī video piezīmjdatorā, kas tiek parādīts.

Iekļaujot statiskās un interaktīvas diagrammas piezīmju grāmatiņās, kas izveidotas analīzes laikā, mēs pat varam izstrādāt informācijas paneļus.

Visas analīzes daļas ir pieejamas tikai vienā vietā, kas veic reproducējamu izpēti, ko ir viegli veikt. Tas ir noderīgi prezentācijām, jo ​​daudzi cilvēki prezentācijām izmanto Jupyter piezīmjdatorus.

Tādējādi iepriekš minētās priekšrocības padarīs Jupyter piezīmjdatorus par datu zinātnieku iecienītāko rīku visā pasaulē.

Kā piezīmjdatoros attēlot bagātinātas multivides saturu?

IPython kodolam, kas darbina Jupyter piezīmjdatoru, ir modulis ar nosaukumu “displejs”, kas sniegs mums sarakstu ar klasēm un metodēm, kas tiek izmantotas dažāda veida bagātināta multivides satura attēlošanai Jupyter piezīmjdatorā un Jupyter laboratorijā.

Ko mēs varam mācīties no šī IPython?

Mēs esam redzējuši, kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt bagātinātās multivides saturu/izejas. Tas ietvers audio/skaņu, video, lateksu, atzīmes, HTML, iframe, SVG, pdf utt.

Funkcijas un klases bagātīgu izvadu parādīšanai ir pieejamas, izmantojot 'IPython.display' mēs esam uzskaitījuši iepriekš minētajā sadaļā.

Svarīgas moduļa Ipython.display klases un funkcijas

Ir pieejams klašu un metožu saraksts IPython.displejs modulis.

Klases

masīva virkne c

Tālāk parādītās klases pieņems noteikta veida datus un, izpildot no Jupyter piezīmju grāmatiņas šūnas, parādīs šī veida saturu piezīmju grāmatiņā.

  1. Audio
  2. Kods
  3. FileLink
  4. Failu saites
  5. HTML
  6. Attēls
  7. IFrame
  8. SVG
  9. JavaScript
  10. Video
  11. Smuki
  12. YouTubeVideo
  13. JSON
  14. Markdown

Funkcijas

The 'displejs_*()' funkcijas ievadīs tik daudz objektu, kas izveidoti, izmantojot iepriekš minētās klases, un parādīs tos secīgi. Atbilstoši to nosaukumam metode izmantos viena veida objektus kā ievadi, izņemot pēdējo displeja() metodi, kas apvienos dažāda veida saturu un parādīs tos.

  1. display_html()
  2. displejs_jpeg()
  3. display_png()
  4. display_json()
  5. display_pretty()
  6. displejs ()
  7. displeja_latekss()
  8. display_javascript()
  9. display_markdown()

Tas beigsies ar nelielu ievadu, un tagad sāksim ar kodēšanas daļu. Mēs sāksim ar displeja moduļa importēšanu.

 from IPython import display

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'Audio' vai 'Skaņas' atskaņotāju?

Klase “Audio” parādīs audio failus Jupyter piezīmju grāmatiņā un nodrošinās vienkāršu atskaņotāju, ar ko pauzēt/atskaņot, lai klausītos audio. Metodes pirmais arguments ir “dati”, kas pieņems vienu no tālāk norādītajām ievadēm un ģenerēs audio objektu, kas, parādot to, parādīs nelielu atskaņotāju, kas var atskaņot audio.

  1. viļņu formas nelīdzens masīvs (1d vai 2d).
  2. To pludiņu saraksts, kas satur viļņu formu
  3. Vietējais audio faila nosaukums
  4. URL

Zemāk mēs esam norādījuši kā audio faila ievades URL, un tas parādīs audio objektu, kas atskaņos šo audio. Tālāk mēs esam apsprieduši arī audio atskaņošanas piemērus no vietējiem failiem. Mēs varam arī iestatīt automātiskā atskaņošana parametrs nosaukts likme, kas norāda paraugu ņemšanas biežumu un ir jāizmanto, ja dati tiek sniegti kā nelīdzens masīvs vai pludiņu saraksts.

Kad piezīmju grāmatiņas šūnā kā pēdējo rindiņu piešķiram jebkuras klases izveidoto objektu, tas parādīs šāda veida objektu.

Mums ir jāpārliecinās, ka ņemiet vērā, ka lielākā daļa no displeja moduļa pieejamo klašu nodrošinās Būla parametru ar nosaukumu iegult, kas liek DATU URI saturu piezīmju grāmatiņā, un nākamreiz mums šis saturs nebūs jāielādē piezīmju grāmatiņā no faila/URL.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'kodu'?

Koda klase tiek izmantota, lai parādītu kodu sintakses izceltā formātā. Mēs varam arī nodrošināt koda informāciju klasei vienā no tālāk minētajiem veidiem.

  1. Koda virkne
  2. Vietējais faila nosaukums
  3. URL, kurā atrodas fails

Kā parādīt failu kā lejupielādējamu saiti, izmantojot 'FileLink' Jupyter piezīmjdatorā?

FileLink klase izveidos saites ap failiem lokāli. Tas pieņems faila nosaukumu kā ievadi un izveido saiti ar to. Mēs varam arī piešķirt prefiksus un sufiksus, ko izmantot saitēm result_html_prefikss un rezultāts_html_sufikss komandas.

Tālāk mēs esam apsprieduši klases izmantošanu ar nelieliem piemēriem. Tas var būt noderīgi, ja mēs darbinām piezīmju grāmatiņu tādās platformās kā Kaggle, google collab vai jebkura cita platforma, kas nenodrošina piekļuvi vietējiem diskiem, lai lejupielādētu failus, kas tika ģenerēti mūsu analīzes laikā kā diagrammas faili, Wights faili utt.

Kā parādīt visus direktorijā esošos failus kā lejupielādējamas saites, izmantojot 'FileLinks' Jupyter piezīmjdatorā?

Klase 'FileLinks' darbosies tāpat kā FileLink klase; vienīgā atšķirība ir tā, ka tā pieņem direktoriju nosaukumus kā ievadi un izveido saišu sarakstu visiem failiem.

Ir nosauktās pagaidu mapes lietojumi parauga_faili kas ir radīti šim nolūkam. Tas nodrošinās Būla parametru ar nosaukumu rekursīvs, kas pēc noklusējuma ir True, kā arī atkārtojas visos apakšdirektorijos, lai rādītu failus visos tajos. Mēs varam arī iestatīt šo parametru uz False, ja nevēlamies saites uz apakšdirektorijiem.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'HTML'?

Klase ar nosaukumu 'HTML' parāda HTML piezīmju grāmatiņu. Klase pieņems tālāk minēto datu tipu sarakstu kā ievadi HTML lapas izveidei.

  1. Virkne, kas satur HTML kodu
  2. URL
  3. HTML fails vietējā sistēmā

Informācijas vizualizācijas pamatprincipi

Mēs apspriedīsim vienkāršos datu vizualizācijas principus, kurus esam apkopojuši un analizējuši. Mēs apspriedīsim dažādus principus, kas jāpatur prātā, veidojot vizualizāciju, kas būs jēgpilna cilvēka smadzenēm. Mūsu galvenais mērķis ir uzzināt, kā palīdzēt sniegt datus, kas ir noderīgi cilvēka smadzenēm un kurus var ļoti viegli interpretēt bez apmācības.

Datu vizualizācija

Datu vizualizācija galvenokārt ir sadalīta trīs kategorijās. Viņi ir:

Informācijas vizualizācija

Tas attieksies uz abstraktu informāciju, kurai nebūs vietas telpā, piemēram, līniju diagramma, kas atspoguļo akciju cenu daudzu gadu garumā.

Piemērs: Statiskie grafiki, izmantojot matplotlib, seaborn utt.

Zinātniskā vizualizācija

Tas galvenokārt attiecas uz datu attēlošanu ar fizisku attēlojumu telpā, piemēram, sonogrāfijas ziņojumi, metāna sadalījums iekšdedzes dzinējā, CT skenēšanas ziņojumi un MRI skenēšanas ziņojumi, kur katram datu punktam ir faktiskā 3D atrašanās vieta telpā.

Vizuālā analītika

Tas attiecas uz interaktīviem informācijas paneļiem, vizualizāciju un statistikas algoritmiem, kas var ātri analizēt no dažādiem aspektiem.

Piemērs: Informācijas paneļi, izmantojot domuzīmi, sižetu, voila, paneli utt.

display_html()

Metode display_html() kā ievadi izmantos objektu sarakstu, kas izveidoti, izmantojot klasi display.HTML, un visus tos pa vienam parādīs Jupyter piezīmju grāmatiņā.

Tālāk esošais kods paskaidros lietojumu ar vienkāršu piemēru, kur mēs apvienojam google URL un vietējā faila HTML.

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

Izvade

IPython displejs

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'IFrame'?

IFrame klase parādīs iframe Jupyter piezīmjdatoros, un tā ļaus mums norādīt IFrame platumu un augstumu. Mums ir jāizmanto IFrame, lai parādītu vietējos HTML failus un IPython dokumentus, izmantojot vietrāžus URL.

java sarakstu uz masīvu

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt attēlus?

Klase “Attēls” rādīs jpg/jpeg/png/gif tipa attēlus Jupyter piezīmjdatorā. Mēs varam arī sniegt attēla informāciju kā str/baitus vai faila nosaukumu/URL.

    display_jpeg():Metode display_jpeg() ņems jpeg/jpg failu ievades attēlu objektus, kas izveidoti, izmantojot klasi Image, un parādīs attēlus vienu pēc otra piezīmju grāmatiņā.display_png():Metode display_png() darbosies tāpat kā metode display_jpeg() un izmantos ievadi kā attēlu objektu sarakstu, kas satur informāciju par png failiem.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'SVG attēlus'?

Klase ar nosaukumu SVG parādīs SVG attēlus Jupyter piezīmju grāmatiņā. Mēs varam arī nodrošināt attēla faila nosaukumu vietējā sistēmā vai tīmekļa vietrādī URL, lai parādītu SVG attēlu.

    display_svg():Display_svg attēls tiks ievadīts kā SVG objektu saraksts, kas izveidots, izmantojot SVG klasi, un parādīs tos vienu pēc otra.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt “JSON”?

Klase JSON parādīs JSON saturu kā direktorijam līdzīgu struktūru pašā Jupyter Notebook, kur mēs to varam atrast, paplašinot vai noņemot struktūru ar mezglu. Ievade ir metodes JSON vārdnīca, un tās saturs tiks parādīts kokam līdzīgā interaktīvā struktūrā. Klase ielādēs JSON no vietējiem failiem un vietrāžiem URL tīmeklī.

Šī funkcionalitāte darbosies tikai ar Jupyter lab. Tas nedarbosies Jupyter piezīmjdatoram.

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

Izvade

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

Izvade

IPython displejs

display_json()

Metode display_json() izmantos ievadi kā json objektu grupu, kas izveidota, izmantojot JSON klasi, un parādīs tos visus pa vienam.

 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)

Izvade

IPython displejs

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'Javascript'?

Klase ar nosaukumu Javascript izpildīs JavaScript kodu programmā Jupyter Notebook. Mēs varam arī norādīt javascript koda faila nosaukumu vai URL, un tas tos izpildīs.

Mēs varam arī piekļūt šūnu izvades HTML elementam, izmantojot JavaScript elementa mainīgo. Tas arī mainīs to atbilstoši mūsu nepieciešamībai parādīt piezīmjdatora izvadi.

Tālāk mēs esam izpildījuši vienkāršu JavaScript kodu, kas salīdzinās trīs skaitļus un izdrukās lielāko no trim cipariem kā šūnas izvadi, iestatot elementa innerHTML atribūtu.

Mums ir jānodrošina, lai šī funkcionalitāte darbotos tikai ar Jupyter laboratoriju, un tā nedarbosies Jupyter piezīmjdatorā.

Piemērs 

 // 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')

Izvade

Lielākais skaits ir: 35

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt “Markdown”?

Klase ar nosaukumu Markdown tiks parādīta Jupyter piezīmju grāmatiņā. Jupyter piezīmju grāmatiņā jau būs pieejamas atzīmes šūnas, kurās varēsim parādīt atzīmes, taču šī klase būs noderīga, ja kodā iegūsim atzīmes datus no daudziem avotiem. Tālāk mēs to varam izskaidrot ar vienkāršu piemēru, kā mēs varam to izmantot. Klase arī ielādēs Markdown no vietējā faila vai tīmekļa URL.

Piemērs 

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

Izvade

IPython displejs

display_markdown()

Metode display_markdown() pieņems atzīmes objektu grupu, kas izveidota, izmantojot Markdown klasi, un parādīs tos visus pa vienam.

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt matemātiskās formulas, izmantojot “LaTex”?

Lateksa klasē Latekss tiks parādīts Jupyter piezīmju grāmatiņā, ko parasti izmanto matemātisko formulu izteikšanai Jupyter piezīmju grāmatiņā. Jupyter piezīmju grāmatiņā tiks izmantots matemātikas jaxjavascript, lai Jupyter piezīmju grāmatiņā parādītu lateksu. Mēs varam nodrošināt arī lateksa datus kā virkni, faila nosaukumu vai vietrādi URL tīmeklī klasei. Mēs to arī izskaidrojām ar piemēru par formulas parādīšanu Jupyter piezīmjdatorā, kas būs daudzu zinātnisku projektu prasība.

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

Izvade

IPython displejs

displeja_latekss()

Display_latex() izmantos ievadi kā lateksa objektu sarakstu un parādīs lateksu atsevišķi.

 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)

Izvade

IPython displejs

Kā Jupyter piezīmjdatorā parādīt 'Scribd dokumentus'?

Klase ar nosaukumu ScribdDocument parādīs Scribd pdf failus Jupyter piezīmju grāmatiņā. Mums ir jānorāda unikāls grāmatas ID vietnē Scribd, kas parādīs dokumentu piezīmju grāmatiņā, ko pēc tam varēsim lasīt. Mēs varam arī norādīt rāmja augstumu un platumu, kurā tiks parādīta grāmata. Tas arī norādīs sākuma lapas numuru, izmantojot sākuma_lapa parametru, lai sāktu no šīs lapas.