markdown上で数式も書ける。
コードの実行結果も出力される。
コードの補完機能(tabキー)もある。
github(gist)にupするとhtml に自動変換される。
nbviewer からも閲覧でき、ファイルをDLできる。 nbviewer から見ると以下のリンクになる。
http://nbviewer.jupyter.org/gist/Cartman0/e935b27775f5b524737a/JupyterNotebookIntroduction.ipynb
デメリットとしては、
ここはMarkdownです。
- list1
- list2
- list3
list1
list2
list3
1. order1
2. order2
3. order3
order1
order2
order3
| left | center | right |
|:--|:--:|--:|
| data1 | data2 | data3 |
left | center | right |
---|---|---|
data1 | data2 | data3 |
$x^2$は、xの2乗です。
$x^2$は、xの2乗です。
$$f'(x) = \lim_{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$$
$$
f'(x) = \lim_{\Delta x \rightarrow 0}{\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}}
$$
print('コードも書けるぞ')
print('Hello World')
コードも書けるぞ Hello World
1+1
2
def fib(_max: int) -> list:
pre, now = 0, 1
result=[]
while(now < _max):
result.append(now)
pre, now = now, pre+now
return result
fib(1000)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987]
sympy を使うと数式をそのまま出力ということもできる。
from sympy import Symbol
from sympy import init_printing
init_printing()
x=Symbol('x')
y=Symbol('y')
expr = (x+y)**2
expr
expr.expand()
インストール方法は、公式にも書いてある
https://jupyter.readthedocs.org/en/latest/install.html#new-to-python-and-jupyter
パッケージ「jupyter」 を検索 > conda search jupyter
Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org
Fetching package metadata: ....
jupyter 1.0.0 py27_0 defaults
1.0.0 py34_0 defaults
1.0.0 py35_0 defaults
1.0.0 py27_1 defaults
1.0.0 py34_1 defaults
1.0.0 py35_1 defaults
1.0.0 py27_2 defaults
1.0.0 py34_2 defaults
* 1.0.0 py35_2 defaults
jupyter をインストール > conda install jupyter
インストールされたか確認 > jupyter --version
4.1.0
jupyter notebook コマンドが使えるか確認
> jupyter notebook --version
4.1.0
立ち上げてみよう。
jupyter notebook
ブラウザが立ち上がる。
http://localhost:8888/tree の右上から「New」> 「Python3」 を選択するとノートを作成。
メニューから、Help > Keyboard Shortcuts から見れる。
Commandモード
機能 | ショートカット |
---|---|
Editモードへ切り替え | Enter |
ファイルの保存 | s or Ctrl+s |
ファイル内検索・置き換え | f |
Markdownセルへ切り替え | m |
Codeセルへ切り替え | y |
カーソル移動 | down:j or ↓, up:k or ↑ |
セルの削除 | d, d |
選択中のセルの実行 | Ctrl+Enter |
セルの実行+下のセルへ | Shift+Enter |
セルの実行+下にセルを追加 | Alt+Enter |
下にセルを追加 | b |
上にセルを追加 | a |
セルのコピー | c |
セルのペースト | v |
Editモード
機能 | ショートカット |
---|---|
Commandモードへ切り替え | Esc or Ctrl+M |
補完 or インデント | Tab |
1行削除 | Ctrl+d or Shift+Delete |
ノートファイル(.ipynb)をGoogleDriveまたは、Dropboxに上げておくとほかの環境で実行・保存・バックアップもできる。
http://localhost:8888/tree は、デフォだとディレクトリとして、C:/Users/[user]/ あたりが開かれる。 これをGoogleDriveかDropboxに、ノート用のワークスペースを作っておくとノートファイルを作りやすいし、開きやすい。
1.設定ファイルの作成
以下のコマンドで、~/.jupyter内にjupyter_application_config.py という設定ファイルが生成される。
jupyter notebook --generate-config
2.設定ファイルの190行目あたりを変更する。
今回は、GoogleDrive上に、JupyterNoteというワークスペース(フォルダ)を作成。
# The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = u'GoogleDrive\\JupyterNote'
これでホームディレクトリが変更される。
Gist・Githubに.ipynbファイルをupして共有できる。 コードの実行はできなく、閲覧のみ。
リポジトリページにアクセスすると、HTMLに変換される。
また、nbviewer から閲覧すると、 HTMLに変換されたページが表示されるのでスマホのブラウザからも閲覧される。
(※iPhone Safariでgistページにアクセスすると、.ipynbの実体であるjsonが開かれた。)
この際、gist secretも使えるが、 git secret はURLが特定されると誰でも見られてしまうので注意。
見られたくないノートは
にすべき。
markdownで挿入した画像ありノート(.ipynb)をGist にそのままupしても、画像自体はアップロードされない。
その場合、画像ファイルを参照できるようにどこかに上げておく必要がある。 わかりやすいのは、画像ファイルを.ipynbと同じGistリポジトリに上げておく。