Jupyter Notebooks：提高數據科學工作流程的工具

一、Jupyter Notebooks的介紹

Jupyter Notebook是一個基於Web的交互計算環境，最初是用於Python程序開發和數據探索。Jupyter是語言無關的，支持超過100種編程語言，包括Julia、R和Scala等。在Jupyter Notebook中，用戶可以將自己編寫的代碼、數據可視化和說明文本組合成一個可共享的文檔，這有效地促進了交流、協作和復現科學研究的工作流程。

在Jupyter Notebook中，用戶可以使用Markdown格式編寫文本，展示交互式圖表、數據可視化、展示演示等特性。此外，Jupyter 還支持可伸縮的計算模型。

二、Jupyter Notebooks的特點

Jupyter Notebook的一些顯著特點和優勢如下。

1、便攜性

Jupyter Notebook文檔可以在任何平台上運行，包括Windows、Mac、Linux和雲端。

2、交互性

在Jupyter Notebook中，根據用戶的輸入，可以動態地生成輸出。因此，Jupyter Notebook是非常適合用於數據分析和數據可視化工作的工具。

3、可視化工具

Jupyter Notebook提供了一個Vega和Altair等可視化工具，使數據可視化更加豐富而精確。

4、分析工具

除了可視化工具以外，Jupyter還提供有用的分析工具，例如，Pandas和Scikit Learn等庫可用於數據處理。

三、使用Jupyter Notebooks的例子

1、Python編程

下面是一個用Python語言編寫的Jupyter Notebook示例。這個示例包括數據的讀寫、統計分析和可視化：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

url = 'https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/2nd-edition/examples/spx.csv'
sp500 = pd.read_csv(url, index_col='Date', parse_dates=True)
spx = sp500['SPX']
spx_pct_change = spx.pct_change().dropna()
fig, ax = plt.subplots()
spx_pct_change.hist(bins=16, ax=ax)
ax.set(title='S&P 500 Daily % Returns 2000-2018', xlabel='75 day % return', ylabel='Frequency')
plt.show()

2、機器學習處理

下面是一個使用機器學習庫Scikit Learn處理數據的Jupyter Notebook示例。這個示例展示了如何使用Scikit Learn來預測糖尿病患者的血糖水平：

from IPython.display import Image
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

diabetes = datasets.load_diabetes()
X_train = diabetes.data[:-20]
X_test = diabetes.data[-20:]
y_train = diabetes.target[:-20]
y_test = diabetes.target[-20:]
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
Image("diabetes_tree.png")

3、演示過程

下面是一個演示文檔，使用了來自網絡上的數據，包括一個通過選取隨機值，得出的表格和可視化圖形。這個演示文件用於最簡單的分類問題：

<table class="table table-striped">
    <thead>
        <th>Label</th>
        <th>X1</th>
        <th>X2</th>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <th>1</th>
            <td>1.57233</td>
            <td>4.94292</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>1</th>
            <td>2.25077</td>
            <td>3.73319</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>0</th>
            <td>3.10759</td>
            <td>2.95103</td>
        </tr>
        <tr>
            <th>1</th>
            <td>2.50967</td>
            <td>3.23125</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

下面是一個通過選取隨機值，得出的分界線，用於分類問題：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Seed the random number generator
np.random.seed(0)

# Generate random data between 0 and 1
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.array([(int(3 * x[0] + 2 * x[1] < 1.5)) for x in X])

# Plot the data
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.scatter(X[:,1], X[:,0], c=y)
plt.show()

四、結論
Jupyter Notebooks是一種非常強大的數據科學和機器學習工具。通過將代碼、文本和可視化圖形整合在一起，Jupyter Notebook可以大大提高數據分析的效率和質量。在使用Jupyter Notebook進行數據科學工作的過程中，需要不斷實踐和學習，才能更好地掌握這個工具。
原創文章，作者：XCWH，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/134354.html