[PYTHON] Versuchen Sie, Jupyter Notebook dynamisch zu verwenden

Aktuelle Umgebung

• ASUS C300
• Chrome OS(linux-64)
• miniconda3-3.18.3
• python 3.5.1
• jupyter 4.0.6
• Chromebrew + Git installiert

RISE

--Vor vorher mit live_reveal Dynamisches HTML konnte generiert werden, aber kürzlich sieht ein Projekt namens RISE gut aus.

• Ich konnte die Umgebung aus irgendeinem Grund nicht erstellen, als ipython 3.x + live_reveal, aber diesmal trat ich schnell ein.

git clone https://github.com/damianavila/RISE
cd RISE
python setup.py install

• Dadurch wird dem Jupyter auf localhost eine Diashow-Schaltfläche hinzugefügt
• Sie können mit dynamischem HTML präsentieren und sogar der darin enthaltene Code kann neu geschrieben werden ――Ich schrieb bis zu diesem Punkt und bemerkte, dass es bereits einen wunderbaren [Qiita-Artikel] gab (http://qiita.com/antimon2/items/a8cd98257219773b9ef3).

pivottablejs [Referenz-URL](http://esu-ko.hatenablog.com/entry/2016/03/04/Python%E3%81%A7%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E7%9A%84 % E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF% E5% 88% 86% E6% 9E% 90% E3% 81% 97% E3% 81% 9F% E3% 81% 84% E3 % 81% AE% E3% 81% A7 schwenkbar% E3% 82% 92% E4% BD% BF% E3% 81% 86)

conda install pivottablejs

• Sie können die grafische Darstellung von Pandas erweitern, um dynamisch von der Tabelle zum Streudiagramm zu wechseln und die Achse des Streudiagramms zu ändern.

ipywidgets.interact

• Es gibt auch einen wunderbaren Qiita-Artikel.
• In Jupyter 4.x ist IPython.html.widgets veraltet und jetzt ipy widgets. --Installation

conda install ipywidgets

Wenn Sie eine Funktion und Parameter zur Interaktion übergeben, wird ein Widget generiert, das die Parameter ändert.

Sie können Interact auch als Funktionsdekorateur verwenden. Diese Methode ist auch ziemlich klug.

bokeh

• Obwohl die Version häufig aktualisiert wird und die API nicht stabil ist, können Sie die Visualisierung mit dem Namen bokeh vergrößern oder verkleinern. Es gibt eine Bibliothek.
• Referenz
• Wenn Sie interect die Parameter angeben lassen und mit Bokeh zeichnen, haben Sie das Gefühl, dass Sie Spotfire oder Tableau verwenden.

conda install bokeh

Anwendungsbeispiel

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd
cancer=load_breast_cancer()
data=pd.DataFrame(cancer.data,columns=cancer.feature_names)
data["target"]=[cancer.target_names[i] for i in cancer.target]

def interactivebokeh(x_axis,y_axis):
    fig=bplt.figure(plot_width=640, plot_height=320)
    fig.circle(
                data[data.target=="malignant"][x_axis],
                data[data.target=="malignant"][y_axis],
                line_color="red",fill_color="red"
                )
    fig.square(
                data[data.target=="benign"][x_axis],
                data[data.target=="benign"][y_axis],
                line_color="blue",fill_color="blue"
                )
    bplt.show(fig)