[Cloud102] # 1 Beginnen wir mit Python (Teil 2 Jupyter Notebook Construction AWS Edition)
AGENDA 0. Einleitung
- Installation
- SG hinzufügen und Funktion prüfen
- Verwendung
0. Einleitung
(1) Vorwort -Dieser Inhalt ist der zweite Teil von "[Cloud102] # 1 Erste Schritte mit Python" Jupyter Notebook-Konstruktion AWS Edition. Klicken Sie hier für Teil 1: http://qiita.com/nagahisa/items/f378ff23d93119cb3c60 ・ Eigentlich wollte ich Jupyter Notebook in der zweiten Hälfte erklären, aber es scheint, dass Jupyter Notebook für GCP-Schulungen (CPB100) usw. verwendet wird, also werde ich es vorzeitig erklären. -Jedoch werde ich Spark oder TensorFlow, die CPB100 überhaupt handhabt, nicht berühren: lachend: Ich möchte Jupyter Notebook als praktische Python-Lernumgebung handhaben können.
(2) Originalinformationen QIITA hat Inhalte, um Jupyter in Ubuntu zu integrieren. Ändern Sie sie daher in die Amazon Linux-Version und verwenden Sie sie. Jupyter beginnt http://qiita.com/taka4sato/items/2c3397ff34c440044978
(3) Vorsichtsmaßnahmen
- Der diesmal verwendete Python ist die Version 2.7, die in Amazon Linux als "Python" eingeführt wurde.
- Es gibt auch eine Ver.3-Serie in Python, und dies wird die Hauptstütze in der Zukunft sein.
- In der Version ver.3 gibt es einige wichtige Änderungen an den Spezifikationen, und es gibt einige Teile, die nicht mit dem in der Serie ver.2 entwickelten Code kompatibel sind.
- Wenn Sie eine Umgebung auf Ihrem eigenen Mac / Windows erstellen möchten, empfehlen wir, beide Versionen von Python zu installieren und bei Bedarf zwischen ihnen zu wechseln (pyenv, virtualenv).
1. Installation
(1) Starten Sie die Amazon Linux-Instanz und die SSH-Anmeldung
-Starten Sie Amazon Linux, das in der vorherigen (*) Umgebungsvorbereitung erstellt wurde. (＊)http://qiita.com/nagahisa/items/c6bd92992eef42dbe53a
-Starten Sie die zuvor erstellte Instanz über EC2 Dashboard> Instanz
・ Melden Sie sich nach dem Start mit dem vorherigen Verfahren an
Befehlsbeispiel auf dem Mac:``` $ssh -i ~/.ssh/cloud102.pem [email protected]
## (2) Installieren Sie das Update und die erforderlichen Komponenten
Gehen Sie unter Amazon Linux wie folgt vor:
```$ sudo yum update
$ sudo yum -y upgrade
$ sudo yum install -y python-pip libpq-dev python-dev
$ sudo pip install -U pip
$ sudo /usr/local/bin/pip install ipython[notebook]
$ sudo /usr/local/bin/pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
・ Zuerst aktualisieren:
$ sudo yum -y upgrade
-Einführung des Pip-Befehls (teilweise Erfassung):
$ sudo pip install -U pip
-Installieren Sie die Haupteinheit + Alpha mit dem Befehl pip (einige Captures):
$ sudo /usr/local/bin/pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
(3) SG-Korrektur (Sicherheitsgruppe)
-Modifizierte SG, um den Zugriff vom Port (diesmal 8080 / tcp) zu akzeptieren, der den Jupyter-Server startet.
- Der SG, die zuletzt über VPC Dashboard> Sicherheitsgruppe erstellt wurde, wurde "8080 / tcp-Berechtigung" hinzugefügt.
・ SG vorher gemacht
・ Addition (obwohl Sie 8000 verwenden können)
· Abgeschlossen
(4) Starten Sie zunächst die Bestätigung ohne Jupyter-Anmeldekennwort
・ Erstellen Sie eine Konfigurationsdateivorlage
Unter Amazon Linux:``` $ jupyter notebook --generate-config
- Fügen Sie am Ende der Konfigurationsdatei Folgendes hinzu
c = get_config() c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.port = 8080
Mit einem geeigneten Editor:```
$ vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
·Anlaufen
$ jupyter notebook
-
Greifen Sie mit Ihrem Browser zu und überprüfen Sie den Vorgang (ohne Anmeldekennwort).
-
Stoppen Sie den Jupyter-Server mit "Strg + C", nachdem Sie den Vorgang bestätigt haben.
(5) Legen Sie das Jupyter-Anmeldekennwort fest, um den Zugriff zu starten und zu überprüfen
· Passwort erstellen
$ python -c "import IPython;print(IPython.lib.passwd())"
- Fügen Sie den in ~ / .jupyter / jupyter_notebook_config.py angezeigten Fingerabdruck wie folgt hinzu
c.NotebookApp.password = u'Die angezeigte Zeichenfolge beginnt mit sha1 '
· Nochmal beginnen
$ jupyter notebook
- Greifen Sie mit Ihrem Browser zu und überprüfen Sie den Vorgang (mit Anmeldekennwort).
3. Verwendung
(1) Notizbucherstellung
- Erstellen Sie ein Notizbuch, indem Sie auf die zweite Hälfte der Originalinformationen (*) verweisen.
(*) Jupyter beginnt http://qiita.com/taka4sato/items/2c3397ff34c440044978
(2) Da es eine große Sache ist, werde ich kurz auf die statistische Verarbeitung eingehen. -Kopieren Sie Folgendes in eine Notizbuchzelle und führen Sie es aus (Strg + Eingabetaste)
%mathplotlib inline
import numpy as np
import mathplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randint(0,100,10000)
plt.hist(x.bins=20)
plt.plot()
Enjoy! :tada:
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