logo

TechCodeview

Дисплей IPython

IPython означає інтерактивний Python. Це інтерактивний термінал командного рядка для Python. Він забезпечить термінал IPython і веб-платформу (Notebook) для обчислень Python. Він має більш розширені функції, ніж стандартний інтерпретатор Python, і швидко виконує один рядок коду Python.

Python та IPython — дві схожі, але абсолютно різні назви.

Python

Python є популярною мовою програмування. Гвідо Ван Россум створив і випустив його в 1991 році в CWI (Centrum Wiskunde & Informatica), Нідерланди. Python — це мова програмування загального призначення високого рівня, а також Python є динамічною.

Python простий і легкий для вивчення, він не залежить від платформи, а також є безкоштовним і відкритим кодом. Він має багату підтримку свободи, а також його можна вбудовувати та розширювати.

Бібліотеки Python включають Numpy, Scipy, pandas і matplotlib. Ми можемо використовувати Python дуже швидко, і він динамічний, що робить його продуктивною мовою.

IPython

IPython — це інтерактивний термінал командного рядка для Python. Фернандо Перес створив його в 2001 році. Він запропонує розширене середовище циклу читання-оцінки-друку (REPL) і особливо добре адаптований до наукових обчислень.

IPython — це потужний інтерфейс для мови Python. Окрім Python, найпоширенішим способом використання Python є написання сценаріїв і файлів із розширенням '.py'.

Сценарій містить список команд для виконання в порядку, і він буде виконуватися від початку до кінця та виводити певні результати. Іншими словами, за допомогою IPython ми пишемо одну команду за раз і швидко отримуємо результати. Це зовсім інший спосіб роботи з Python. Під час аналізу даних або запуску обчислювальних моделей ця інтерактивність потрібна для ефективного їх вивчення.

Зошит Юпітер

У 2011 році IPthon представив новий інструмент під назвою 'Блокнот'. Mathematica або Sage надихнули Notebook; він запропонує Python сучасний і потужний веб-інтерфейс.

Порівняно з оригінальним терміналом IPython Notebook запропонує зручніший текстовий редактор і можливість писати форматований текст із покращеними графічними можливостями. Оскільки це веб-інтерфейс, він буде інтегрувати багато існуючих веб-бібліотек для візуалізації даних, у тому числі plotly.js.

У 2015 році розробники Ipython зробили значну реорганізацію коду свого проекту. Отже, блокнот тепер називається блокнотом Юпітера. Отже, цей інтерфейс використовується з Python і багатьма мовами, такими як R і Julia. IPyhton — це назва серверної частини Python.

Ipython і Jupyter є чудовими інтерфейсами для мови Python. Якщо ми вивчаємо Python, настійно рекомендується використовувати термінал IPython або Jupyter Notebook.

монтаж

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

IPython забезпечить багату архітектуру для інтерактивних обчислень із наступним:

  1. Надійна інтерактивна оболонка.
  2. Ядро для Jupyter
  3. Він підтримує інтерактивну візуалізацію даних і використання інструментів GUI.
  4. Він гнучкий, його можна вбудовувати та інтерпретатори для завантаження в наші проекти.
  5. Це простий у використанні високопродуктивний інструмент для паралельних обчислень.

Юпітер і майбутнє IPython

IPyhton — це проект, що розвивається, із збільшенням мовних компонентів. IPython 3.x був останнім монолітним випуском IPython, який містив сервер ноутбуків, qtconsole тощо. Що стосується IPython 4.0, то частини проекту, що не залежать від мови: формат блокнота, протокол повідомлень, qtconsole, веб-додаток для ноутбука тощо Він перейшов до нових проектів під назвою Jupyter. Сам IPython зосереджений на інтерактивному Python, частиною якого є ядро ​​Python для Jupyter.

Особливості IPython

  1. Він запропонує надійну інтерактивну оболонку Python.
  2. Він діє як основне ядро ​​для Jupyter Notebook та інших інтерфейсних інструментів проекту Jupyter.
  3. Володіє здатністю самоаналізу об'єктів. Слово інтроспекція означає здатність спостерігати за властивостями об'єкта під час виконання.
  4. Це підсвічування синтаксису.
  5. Він зберігатиме історію взаємодій.
  6. Він включає завершення табуляції ключових слів, змінних і назв функцій.
  7. Він складається з чарівної системи команд, яка допомагає контролювати середовище Python і виконуватиме завдання операційної системи.
  8. Його можна вставляти в інші програми на Python.
  9. Він надасть доступ до налагоджувача Python.

Історія та розвиток

Фернандо Перес розробив IPython у 2001 році. Поточна версія IPython — це IPython 1.0.1, для якої потрібна версія Python 3.4 або новіша. IPython 6.0 була першою версією, яка підтримувала Python 3. Користувачі, які мають Python 2.7, повинні працювати з версією IPython від 2.0 до 5.7.

Як відобразити мультимедійний вміст (зображення, аудіо, відео тощо) у Jupyter Notebook?

Ноутбук і лабораторія Jupyter стали улюбленими інструментами для науковців і розробників у всьому світі для аналізу даних і пов’язаних завдань.

Ноутбуки Jupyter відомі тим, що це зручний інтерфейс і готові функції, які підтримують команди оболонки з блокнота. Вони роблять їх унікальним і популярним інструментом у спільноті науки про дані.

Ноутбук Jupyter базується на ядрі IPython, яке працює під капотом. Ядро IPython схоже на стандартний інтерпретатор Python, але з багатьма додатковими функціями.

Більшість дослідників даних у всьому світі використовують Jupyter Notebook, який підтримує відображення мультимедійного вмісту, наприклад зображень, уцінок, латексу, відео, аудіо, HTML тощо. Це звільняє користувачів від клопоту використання різних інструментів для перегляду вмісту багатьох типів. Ми можемо відтворювати аудіо та відео в блокноті, який відображається.

Коли ми включаємо статичні та інтерактивні діаграми в блокноти, створені під час аналізу, ми навіть можемо розробити «вуаля» інформаційні панелі.

Усі фрагменти аналізу доступні лише в одному місці, що забезпечує відтворювані дослідження, які легко проводити. Це корисно для презентацій, оскільки багато людей використовують Jupyter Notebooks для презентацій.

Таким чином, зазначені вище переваги зроблять ноутбуки Jupyter найбільш популярним інструментом для науковців у всьому світі.

Як ми відображаємо мультимедійний вміст у блокнотах?

Ядро IPython, яке підтримує блокнот Jupyter, має модуль під назвою «display», який надасть нам список класів і методів, що використовуються для відображення мультимедійного вмісту різних типів у блокноті Jupyter і лабораторії Jupyter.

Чого ми можемо навчитися з цього IPython?

Ми бачили, як відображати мультимедійний вміст/виходи в Jupyter Notebook. Він включатиме аудіо/звук, відео, латекс, розмітку, HTML, iframe, SVG, pdf тощо.

Функції та класи для відображення насичених результатів доступні через 'IPython.display' ми перерахували в розділі вище.

Важливі класи та функції модуля «Ipython.display».

Існує список класів і методів, доступних з IPython.display модуль.

Заняття

Класи, відображені нижче, прийматимуть дані певного типу та, якщо їх виконувати з клітинки блокнота Jupyter, відображатимуть вміст цього типу в блокноті.

  1. Аудіо
  2. Код
  3. FileLink
  4. Посилання на файли
  5. HTML
  6. Зображення
  7. IFrame
  8. SVG
  9. JavaScript
  10. відео
  11. Гарненька
  12. YouTubeVideo
  13. JSON
  14. Уцінка

Функції

The 'display_*()' Функції прийматимуть вхідні дані як багато об’єктів, створених за допомогою згаданих вище класів, і відображатимуть їх послідовно. Відповідно до їх назви, метод прийматиме об’єкти одного типу як вхідні дані, за винятком останнього методу display(), який об’єднає вміст різних типів і відобразить його.

  1. display_html()
  2. display_jpeg()
  3. display_png()
  4. display_json()
  5. display_pretty()
  6. дисплей()
  7. display_latex()
  8. display_javascript()
  9. display_markdown()

На цьому невеликий вступ завершується, а тепер давайте почнемо з частини кодування. Ми почнемо з імпорту модуля дисплея.

цикл while java 
 from IPython import display

Як відобразити «Аудіо» або «Звуковий» програвач у Jupyter Notebook?

Клас «Аудіо» відображатиме аудіофайли в блокноті Jupyter і надасть простий програвач для призупинення/відтворення для прослуховування аудіо. Першим аргументом методу є «дані», які прийматимуть один із наведених нижче вхідних даних і генеруватимуть аудіооб’єкт, який під час відображення відображатиме маленький програвач, який може відтворювати аудіо.

  1. масив numpy (1d або 2d) форми сигналу
  2. Список поплавців, що містять сигнал
  3. Назва локального аудіофайлу
  4. URL

Нижче ми надали вхідну URL-адресу аудіофайлу, і він відображатиме аудіооб’єкт, який відтворюватиме це аудіо. Нижче ми також обговорили приклади відтворення аудіо з локальних файлів. Ми також можемо встановити автоматичне відтворення названий параметр швидкість, який визначає частоту дискретизації та має використовуватися, якщо дані надаються як масив numpy або список із плаваючими числами.

Коли ми даємо об’єкт, створений будь-яким класом, як останній рядок у комірці блокнота, він відображатиме об’єкт цього типу.

Нам потрібно переконатися, що більшість класів, доступних із модуля відображення, нададуть логічний параметр під назвою вбудовувати, який ставить URI ДАНИХ вмісту в блокнот, і наступного разу нам не потрібно буде завантажувати цей вміст у блокнот із файлу/URL-адреси.

Як відобразити «Код» у блокноті Jupyter?

Клас коду використовується для відображення коду у форматі з підсвічуванням синтаксису. Ми також можемо надати інформацію про код класу одним із зазначених нижче способів.

  1. Рядок коду
  2. Локальна назва файлу
  3. URL-адреса, де знаходиться файл

Як відобразити файл як посилання для завантаження за допомогою «FileLink» у Jupyter Notebook?

Клас FileLink створюватиме посилання навколо файлів локально. Він прийме назву файлу як вхідну інформацію та створить посилання, оточене ним. Ми також можемо надати префікси та суфікси для використання навколо посилань result_html_prefix і result_html_suffix команди.

Нижче ми також обговорили використання класу на невеликих прикладах. Це може бути корисно, коли ми запускаємо блокнот на таких платформах, як Kaggle, google collab або будь-якій іншій платформі, яка не надає доступу до локальних дисків для завантаження файлів, створених під час нашого аналізу, як файли графіків, файли Wights тощо.

Як відобразити всі файли в каталозі як посилання для завантаження за допомогою «FileLinks» у Jupyter Notebook?

Клас «FileLinks» працюватиме так само, як клас FileLink; єдина відмінність полягає в тому, що він приймає імена каталогів як вхідні дані та створює список посилань для всіх файлів.

Існують випадки використання тимчасової папки під назвою зразки_файлів які створені для цього. Він надасть логічний параметр під назвою recursive, який за замовчуванням має значення True, а також рекурсує в усіх підкаталогах для відображення файлів у всіх із них. Ми також можемо встановити для цього параметра значення False, якщо ми не хочемо посилань на підкаталоги.

Як відобразити «HTML» у блокноті Jupyter?

Клас під назвою 'HTML' відображає блокнот HTML. Клас прийме список типів даних, згаданих нижче, як вхідні дані для створення HTML-сторінки.

  1. Рядок, що містить HTML-код
  2. URL
  3. HTML-файл у локальній системі

Основні принципи візуалізації інформації

Ми обговоримо прості принципи візуалізації даних, які ми зібрали та проаналізували. Ми обговоримо різні принципи, про які слід пам’ятати, коли ми створюємо візуалізацію, яка матиме сенс для людського мозку. Наша головна мета — навчитися подавати дані, які корисні для людського мозку та можуть бути легко інтерпретовані без навчання.

Візуалізація даних

Візуалізація даних в основному поділяється на три категорії. Вони є:

Візуалізація інформації

Він посилатиметься на абстрактну інформацію, яка не матиме положення в просторі, як лінійна діаграма, що відображає курс акцій протягом багатьох років.

приклад: Статичні графіки за допомогою matplotlib, seaborn тощо.

Наукова візуалізація

В основному це стосується представлення даних у фізичному представленні в просторі, як-от звіти сонографії, розподіл метану в двигуні внутрішнього згоряння, звіти КТ та МРТ, де кожна точка даних має фактичне 3D-місцезнаходження в просторі.

Візуальна аналітика

Це стосується інтерактивних інформаційних панелей, візуалізації та статистичних алгоритмів, які можуть швидко аналізувати з різних аспектів.

приклад: Інформаційні панелі за допомогою тире, графіки, вуаля, панелі тощо.

display_html()

Метод display_html() візьме список об’єктів, створених за допомогою класу display.HTML, як вхідні дані, і відобразить їх один за одним у блокноті Jupyter.

Наведений нижче код пояснює використання на простому прикладі, де ми поєднуємо HTML URL-адреси Google і локальний файл.

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

Вихід

Дисплей IPython

Як відобразити «IFrame» у Jupyter Notebook?

Клас IFrame відображатиме фрейми iframe у блокнотах Jupyter, і це дозволить нам вказати ширину та висоту IFrame. Нам потрібно використовувати IFrame для відображення локальних файлів HTML і документів IPython за допомогою URL-адрес.

Як відобразити «Зображення» в Jupyter Notebook?

Клас «Image» відображатиме зображення типу jpg/jpeg/png/gif у Jupyter Notebook. Ми також можемо надати інформацію про зображення як str/bytes або назву файлу/URL.

    display_jpeg():Метод display_jpeg() прийматиме вхідні об’єкти зображення файлів jpeg/jpg, створених за допомогою класу під назвою Image, і відображатиме зображення одне за одним у блокноті.display_png():Метод display_png() працюватиме як метод display_jpeg() і прийматиме вхідні дані як список об’єктів зображення, що містить інформацію про файли png.

Як відобразити «SVG-зображення» в Jupyter Notebook?

Клас під назвою SVG відображатиме зображення SVG у блокноті Jupyter. Ми також можемо надати ім’я файлу зображення в локальній системі або веб-адресу для відображення зображення SVG.

    display_svg():Зображення display_svg прийматиме вхідні дані як список об’єктів SVG, створених за допомогою класу SVG, і відображатиме їх один за одним.

Як відобразити «JSON» у Jupyter Notebook?

Клас JSON відображатиме вміст JSON як структуру, схожу на каталог, у самому Jupyter Notebook, де ми можемо знайти його, розгорнувши або видаливши структуру з вузлом. Вхідними даними є словник JSON для методу, і він відображатиме вміст у деревоподібній інтерактивній структурі. Клас завантажуватиме JSON із локальних файлів і URL-адрес у мережі.

Ця функція працюватиме лише з лабораторією Jupyter. Це не працюватиме для ноутбука Jupyter.

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

Вихід

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

Вихід

Дисплей IPython

display_json()

Метод display_json() прийматиме вхідні дані як групу об’єктів json, створених за допомогою класу JSON, і відображатиме їх усі по одному.

 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)

Вихід

Дисплей IPython

Як відобразити «Javascript» у Jupyter Notebook?

Клас під назвою Javascript виконуватиме код javascript у Jupyter Notebook. Ми також можемо надати назву файлу або URL-адресу коду JavaScript, і він виконає їх.

Ми також можемо отримати доступ до елемента HTML виведення клітинки, використовуючи змінну element у JavaScript. Він також змінить його відповідно до нашої потреби відобразити вихідні дані блокнота.

Нижче ми виконали простий код javascript, який порівнює три числа та друкує найбільше з трьох чисел як результат клітинки, встановивши атрибут innerHTML елемента.

Нам потрібно зробити так, щоб ця функція працювала лише з лабораторією Jupyter, і вона не працюватиме в блокноті Jupyter.

приклад 

 // 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')

Вихід

Найбільше число: 35

Як відобразити «Markdown» у Jupyter Notebook?

Клас під назвою Markdown відобразиться в блокноті Jupyter. Блокнот Jupyter надасть клітинки уцінки, де ми можемо відображати уцінки, але цей клас буде корисним, коли ми отримуємо дані уцінки з багатьох джерел у коді. Нижче ми можемо пояснити це на простому прикладі того, як ми можемо це використовувати. Клас також завантажуватиме Markdown із локального файлу чи веб-адреси.

приклад 

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

Вихід

Дисплей IPython

display_markdown()

Метод display_markdown() прийматиме групу об’єктів markdown, створених за допомогою класу Markdown, і відображатиме їх усі по одному.

Як відобразити математичні формули за допомогою «LaTex» у Jupyter Notebook?

Клас Latex відображатиме Latex у блокноті Jupyter, який зазвичай використовується для вираження математичних формул у блокноті Jupyter. Блокнот Jupyter використовуватиме математичний jaxjavascript для відображення Latex у блокноті Jupyter. Ми також можемо надати класу латексні дані у вигляді рядка, назви файлу або URL-адреси в Інтернеті. Ми також пояснили це на прикладі відображення формули в блокноті Jupyter, який буде обов’язковим для багатьох наукових проектів.

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

Вихід

Дисплей IPython

display_latex()

Display_latex() прийматиме вхідні дані як список об’єктів Latex і відображатиме Latex окремо.

 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)

Вихід

Дисплей IPython

Як відобразити «Документи Scribd» у Jupyter Notebook?

Клас під назвою ScribdDocument відображатиме pdf-файли Scribd у блокноті Jupyter. Ми повинні надати унікальний ідентифікатор книги на Scribd, який відображатиме документ у блокноті, який ми зможемо прочитати. Ми також можемо вказати висоту та ширину рамки, у якій відображатиметься книга. Він також вкаже номер початкової сторінки за допомогою початкова_сторінка параметр для запуску з цієї сторінки.