Python データ分析にはどのコンパイラを使用すればよいですか?

Jupyter Notebook (以前は IPython ノートブックとして知られていました) は、40 を超えるプログラミング言語の実行をサポートする対話型ノートブックです。

Jupyter Notebook の本質は、文学プログラム ドキュメントの作成と共有を容易にし、リアルタイム コードをサポートする Web アプリケーションです。数式、視覚化、マークダウン。用途には、データのクリーニングと変換、数値シミュレーション、統計モデリング、機械学習などが含まれます。

定義 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)

ユーザーは電子メール、Dropbox、GitHub、Jupyter Notebook Viewer、共有を使用できます。あなたの Jupyter Notebook を他の人と共有できます。

Jupyter Notebook では、コードで画像、ビデオ、LaTeX、JavaScript をリアルタイムで生成できます。

使用

データ マイニングの分野で最も人気のあるコンテストである Kaggle のデータはすべて Jupyter 形式です。

#アーキテクチャ

Jupyter コンポーネント

Jupyter には次のコンポーネントが含まれています:

Jupyter Notebook と Notebook ファイル形式

Jupyter Qt コンソール

カーネル メッセージング プロトコル

他の多くのコンポーネント

カーネル

Jupyter Notebook と IPython ターミナルは同じカーネルを共有します[3] 。

カーネル プロセスは、複数のフロント エンドに同時に接続できます。この場合、異なるフロントエンドが同じ変数にアクセスします。

この設計は、次の 2 つのニーズを満たすことができます。

同じコアだが異なるフロントエンドを使用して、新しいフロントエンドをサポートし、迅速に開発します

同じフロントエンド新しい開発言語

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Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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