去年のAdvent CalendarでJupyter+Ansibleを使ったインフラ運用の下準備と書かせていただいたわけですが、今年も1年通してJupyterを使った運用をさせていただきつつ、組織外の方々もこのやり方に巻き込ませていただいたりしていました。 で、この巻き込ませていただく取り組みの中で、Jupyter+Ansibleを使ったインフラ運用の何が伝わりずらい/誤解を招きやすいのかがなんとなく識別できてきた気がするので、ここはあえて(懲りずに)今年も同じタイトルで書かせていただきたいと思った次第です。 何が問題なのか？ これまでの記事は道具から入ってしまっていて、問題意識がイマイチ伝わりづらい感じがしていました。ので、今年はまずは問題意識から。 Automation の罠 まず、あまり**たくさんの仕事はしたくありません。**人手も足りないし。そのくせなんだかクラウドが自然なものと
前回、Jupyterノートブックをインストールして、Pythonのコードを書いてすぐに試してみる方法を紹介した。今回は、Jupyterノートブックを利用して、CSVファイルの読み込み、および、視覚化に挑戦してみよう。 CSVファイルについて 日々、業務で使うデータの多くは、表計算ソフトで作成したデータが多い。売り上げデータや、顧客データ、在庫データなどだ。そうしたデータを作るのには、ExcelやGoogleスプレッドシート、OpenOfficeなどを使う。 しかし、そうした表計算ソフトなどで作ったデータをプログラミングで活用する際に、素のExcelファイルを解析して読み込むのは、なかなか面倒だ。 もちろん、Excelファイルを読み込むのも、それほど難しいわけではないが、もっと、手軽に扱う方法がある。そこで登場するのが、CSVファイルだ。表計算ソフトやデータベースであれば、大抵、CSV形式で
データ分析に欠かせない作業である、データの可視化。データ可視化ライブラリ「Bokeh」の基本的な使い方について、調べてみました。 1. Bokehとは Bokehはインタラクティブなグラフを作成できるデータ可視化ライブラリです。Pythonで作られています。 同じくPython製の可視化ライブラリであるmatplotlibやseabornと比較して、下記のような特徴があります。 グラフを画像ファイルとして生成するのではなく、WEBブラウザで表示できるHTMLファイルやWebアプリとして生成する JavaScriptを使ったインタラクティブなグラフを生成できる グラフをドラッグしてパンしたり、要素や範囲を選択できる ボタンやスライダー等を組み合わせることもできる Python以外にも、ScalaやR、Julia等からも利用可能 Jupyter Notebookでの表示にも対応している ち
Jupyter + Pandas-TD について何か書こうと思っていたところ、Cookpad の有賀さんによる素晴らしい紹介記事が！流れに便乗して、ここでは Pandas-TD の使い方をいくつか紹介したいと思います。 データに素早くアクセスするために Pandas と Treasure Data を組み合わせるためにスタートした Pandas-TD ですが、最近はどちらかというとインタラクティブなデータ探索を楽にするために開発を続けています。その典型がマジック関数で、Jupyter を開いてすぐクエリを実行したいときに重宝します。 時間を掛けてデータ分析するなら、素の Pandas 関数を使ってプログラミングする方がいいのですが、ちょっとしたログの調査のたびに Python でコードを書くのも面倒です。自動化できるところは自動化し、なるべく簡潔に欲しい結果を得られるようにするのがマジック
Jupyter 利用ノート¶ 本稿は Python 製 Web アプリケーション Jupyter についての私的なノートだ。 Note 本稿執筆時の動作環境は次のとおり。 OS: Windows 10 Home (64 bit), WSL2 Python: 3.5.2 (64 bit), 3.12.3 Jupyter: 1.0.0, etc. jupyter_client: 4.3.0, 8.6.1 jupyter_console: 5.0.0 jupyter_core: 4.1.1, 5.7.2 関連リンクおよび参考サイト¶ Project JupyterJupyter 開発サイトのホームページ。 Jupyter consoleJupyter Console 開発サイトのホームページ。中身は開発者向けであり、利用者に対する気の利いた文書のようなものはない。 The Jupyter not
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