機械学習/Pythonでデータ分析する次の一歩（実行環境、Jupyter Notebook編） のバックアップの現在との差分(No.1)

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  • 1 (2017-08-27 (日) 10:39:24)
  • 2 (2017-08-27 (日) 11:52:06)
  • 3 (2017-08-28 (月) 08:45:52)

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*はじめに [#a1c5f28b]
#freeze
*目次 [#ya4da2dc]
#contents

ここでは、Jupyter Notebook上で、pandasとscikit-learnを使ってデータ分析を行うために必要な、基本的なことを説明します。

*はじめに [#a1c5f28b]

*Jupyter Notebook [#a4302dac]
Jupyter Notebookは、Pythonの実行環境です

Jupyter Notebookは、Pythonの実行環境です。

Jupyter Notebookを起動すると、ローカルにWebサーバーが起動し、Pythonを実行するためのWebページが生成されます。
Webブラウザで、このページにアクセスし、Pythonを実行します。

Pythonはインタープリター方式なので、コンパイラー形式のC言語やJavaのようにプログラムを最初から最後まで全部作って実行するのではなく、少しずつプログラムを作って実行することができます。

Jupyter Notebookを使うと、少しずつプログラムを作って実行しやすいので、Pythonプログラムがものすごく作りやすくなります。


*画面 [#m5e4e7dc]
&ref(./Jupyter_Notebook.png,50%,nolink);

上のように、Jupyter Notebookは、セルと呼ばれる区画に分けてプログラムを記述します。

プログラムをセルごとに実行します。
セルを削除したり、連続したセルを一つに結合したり、セルの順序を入れ替えたり、途中にセルを追加することができます。

Jupyter Notebookで作成したプログラムは、この状態でも保存できますし、Pythonのプログラムとして書き出すこともできます。