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IPython notebookを使おう
1.
ipython notebook を使おう
@fmkz___
2.
自己紹介 • @kzfm
– 製薬会社の研究員(最近インフラ周りばかり) – pythonをメインに使っています • Shizuoka.pyは一年ぶりですw • 最近workdaysとかdateutilとかの営 業日計算的なライブラリと仲良くしてます w
3.
IPYTHONのすすめ
4.
IPythonとは • python
interactiveの拡張 • 補完とかヘルプとか便利になってる • matplotlibとの親和性が高い – numpy + scipyとも • でもOS X(10.7-)だとインストールが大 変 – ScipySuperpackを使おう – http://fonnesbeck.github.com/ ScipySuperpack/
5.
コード補完 TABを押す
6.
help(イントロスペクション) • methodの後に?をつける
7.
shellを叩く • !ではじめる
8.
その他の機能 • ?を叩くとヘルプ
9.
IPYTHON NOTEBOOK
10.
IPython notebookとは •
先程のIpythonをウェブブラウザで実行 できようにしたもの • 対話的な操作の結果を記録として残せる
11.
なにがいいの? • webブラウザの機能が使える
– 実行後の画像や、表(Pandas)の表示 – 数式の表示 – Markdown記法での文の挿入 • 再現できる計算環境 – Rstudioのような統計解析環境とはまた ちょっと違う • 共有できるノートブック – Gitで管理、Githubでシェア
12.
なにがいいの?(続き) • 解析結果を他のフォーマットで保存でき
る – pdf,html,rst • Cellという単位で操作できるところ – 作業を一塊の単位にできる • magic commands – %とか%%で始まるやつ、便利
13.
magic commands •
グラフを挿入したり、ベンチマークを とったりできる
14.
demo • ふじのくにオープンデータカタログを
使って適当な分析をしてみて、それをgit で管理しつつ、Gihub経由でシェアする ようなデモを • http://nbviewer.ipython.org/ github/kzfm/shizuokapy4/ blob/master/example.ipynb
15.
詳しくは • http://ipython-books.github.io/
cookbook/#part-i-advanced-high- performance-interactive-computing
16.
OpenEyeなんかも積極的 • ipython
notebookで解析プロセスを シェアするのがこれからの一つの方向性 かなと
17.
SureChEMBL iPython Notebook
Tutorial • http://nbviewer.ipython.org/ github/rdkit/UGM_2014/blob/ master/Notebooks/ Vardenafil.ipynb • 公共の特許化合物データから候補化合物 を探索するためのチュートリアル
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