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Jupyter
Notebook 入門
はんなりPython #3
2018/02/16
Navigate : Space / Arrow Keys | - Menu | - Fullscreen | - Overview | - Blackout | - Speaker | - Help
M F O B S ?
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自己紹介
森崎雅之
@masayuki14
Follow me !!
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自己紹介
コミュニティ
はんなりPython
OSS Gate
主夫
兼 パートタイムプログラマ
兼 スプーキーズアンバサダー
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スプーキーズ@京都
ソーシャルゲーム ✕ ボードゲーム
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スプーキーズ@京都
社内勉強会やってます
WebRTCを活用する
Docker勉強会
ゲームAIを作って競い合う構想
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スプーキーズ@京都
エンジニア勉強会 #1 3/23(金)
connpass 79323
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スプーキーズ@京都
Webエンジニア募集中
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今日する話
Jupyter
Notebook 入門
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今日する話
1. Jupyter Notebook とは
2. Use Jupyter Notebook
3. Use Pandas
4. 身近なデータを可視化
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Jupyter Notebook とは
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Jupyter Notebook とは
Project Jupyter
複数のプログラミング言語にまたがるインタラクティ
ブコンピューティングのためのサービスを開発する
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Jupyter Notebook とは
Project Jupyter のサービスの1つ
ライブコード、方程式、可視化、テキストを含むドキ
ュメントを作成して共有できるオープンソースの
Webアプリケーション
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Use Jupyter Notebook
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Use Jupyter Notebook
by Docker
FROM python:latest
# Install miniconda to /miniconda
RUN curl -LO 'https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-late
RUN bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /miniconda
ENV PATH=/miniconda/bin:${PATH}
RUN conda update -y conda
# install for jupyter notebook
RUN conda install -y pandas matplotlib nb_conda
RUN conda install -y pyyaml
RUN mkdir -p /root/notebook
WORKDIR /root/notebook
CMD jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root
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Use Jupyter Notebook
Build image
Run docker
$ docker build -t jupyter .
$ docker run -it --rm -v $(pwd)/notebook:/root/notebook -p 80:888
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Use Jupyter Notebook
起動ログに初回アクセスのURLが表示される
Copy/paste this URL into your browser when you connect for the fi
to login with a token:
http://0.0.0.0:8888/?token=ba4fc6de0d99161f5e144ad4c1167ebf074
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Use Jupyter Notebook
にアクセス！！
http://localhost/?
token=ba4fc6de0d99161f5e144ad4c1167ebf074ddc29b916
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Use Jupyter Notebook
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Use Jupyter Notebook
Hello world
def hello():
return 'Hello Jupyter.'
hello()
'Hello Jupyter.'
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Use Jupyter Notebook
グラフを表示
# グラフ表示を有効化
%matplotlib inline
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987
df.plot()
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Use Jupyter Notebook
データの特徴
fibo_pd.describe()
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Use Jupyter Notebook
Markdown
Markdownでメモなどを残せる
LaTeXで数式を書ける
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Use Jupyter Notebook
Notebook URL
保存した .ipynb ファイルをGitHubにPushすると表
示できる
notebook
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Use Pandas
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Use Pandas
1次元データ構造のシリーズ（Series）
2次元データ構造のデータフレーム（DataFrame）
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Use Pandas
Pandasをつかおう
import pandas as pd
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Use Pandas
データフレームの基本的な使い方
In [1]: import pandas as pd
...:
...: # columnsオプションで列名を指定
...: df = pd.DataFrame([1,2,3],
...: columns=['value'])
...: df
Out[1]:
value
0 1
1 2
2 3
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Use Pandas
タプルで配列を渡す
In [2]: df = pd.DataFrame([
...: ('apple', 100), ('oragne', 230), ('grape', 290), ('ba
...: columns=['name', 'price']
...: )
...: df
Out[2]:
name price
0 apple 100
1 oragne 230
2 grape 290
3 banana 100
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Use Pandas
ディクショナリで配列を渡す
In [3]: df = pd.DataFrame({
...: 'name': ['apple', 'orange', 'pear', 'peach'],
...: 'price': [120, 150, 230, 360],
...: 'order': [3, 8, 4, 5]
...: })
...: df
Out[3]:
name order price
0 apple 3 120
1 orange 8 150
2 pear 4 230
3 peach 5 360
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Use Pandas
列の追加
In [4]: df['color'] = ['red', 'orange', 'green', 'pink']
...: df['total'] = df['order'] * df['price']
...: df
Out[4]:
name
order
price
color
total
0
apple
3
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Use Pandas
インデックスの追加
In [5]: df.index = ['Apple', 'Orange', 'Pear', 'Peach']
...: df
Out[5]:
name order price color total
Apple apple 3 120 red 360
Orange orange 8 150 orange 1200
Pear pear 4 230 green 920
Peach peach 5 360 pink 1800
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Use Pandas
列の選択
In [6]: df['price']
Out[6]:
Apple 120
Orange 150
Pear 230
Peach 360
Name: price, dtype: int64
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Use Pandas
列の選択（複数）
In [7]: df[['price', 'color']]
Out[7]:
price color
Apple 120 red
Orange 150 orange
Pear 230 green
Peach 360 pink
[ GitPitch @ github/masayuki14/hannari-python-3 ]
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Use Pandas
head, tail
In [8]: df.head(2)
Out[8]:
name order price color total
Apple apple 3 120 red 360
Orange orange 8 150 orange 1200
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Use Pandas
インデックス指定
In [9]: df.loc[['Apple', 'Pear']]
In [9]: df[1:3]
Out[9]:
name order price color total
Orange orange 8 150 orange 1200
Pear pear 4 230 green 920
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Use Pandas
条件による指定
In [10]: df[df.price > 200]
Out[10]:
name order price color total
Pear pear 4 230 green 920
Peach peach 5 360 pink 1800
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Use Pandas
対話的、探索的にデータを操作できる
https://git.io/vA8Uj
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身近なデータを可視化
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身近なデータを可視化
Pandas でデータ操作だけじゃつ
まらない
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身近なデータを可視化
そうだ可視化しよう
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身近なデータを可視化
グラフを書いてみよう
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身近なデータを可視化
今年は雪が多い
福井県出身なんです
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身近なデータを可視化
昭和38年、昭和56年と比較する
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身近なデータを可視化
気象庁の観測データをDL
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php
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身近なデータを可視化
最深積雪をグラフにする
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身近なデータを可視化
年別の最深積雪
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身近なデータを可視化
昭和38年 (1963年)
[ GitPitch @ github/masayuki14/hannari-python-3 ]
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身近なデータを可視化
昭和56年 (1981年)
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身近なデータを可視化
平成30年 (2018年)
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まとめ
Jupyter Notebook を使うことは
データサイエンスのはじめの一歩
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ありがとうございました
発表資料 https://git.io/vAl8
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