نحوه استفاده از ژوپیتر نوت بوک – جامع و روان

در این مقاله به موضوع مهم و پرکاربرد ایجاد نمودار، مستندات، تحلیل داده و… با استفاده از ژوپیتر نوت بوک پرداخته‌ایم. همانگونه که می‌دانیم، ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook) یک برنامه تحت وب همه کاره و منبع باز است که با کمک آن کاربران می‌توانند اسنادی حاوی کد زنده، معادلات، تجسم‌ها و متن روایت را ایجاد و به اشتراک بگذارند. در ادامه سعی کرده‌ایم تمام کاربردهای ژوپیتر نوت بوک و روش‌های استفاده از آن را بررسی کنیم.

فهرست مطالب

• کاربرد ژوپیتر نوت بوک
• آموزش مقدماتی ایجاد نمودار با ژوپیتر نوت بوک
• آموزش مقدماتی نوشتن مستندات توضیحی با ژوپیتر نوت بوک
• آموزش مقدماتی تحلیل داده با ژوپیتر نوت بوک
• استفاده از ژوپیتر نوت بوک در ابر فردوسی

کاربرد ژوپیتر نوت بوک

به موجب نصب و راه اندازی ژوپیتر نوت بوک، یک ابزار قدرتمند در اختیار کاربرانی قرار خواهد گرفت که با داده‌ها سروکار دارند. این کاربران که معمولا دانشمندان داده، محققان، مدرسان، دانشجویان و یا توسعه‌دهندگان هستند، آزادی عمل، نظم و فضای خلاقیت پرورتری را پیش روی خود خواهند یافت.

اجرای کد با ژوپیتر نوت بوک بسیار راحت است و نتیجه آن در همان صفحه ظاهر می‌گردد. به طور کلی توانایی ژوپیتر در اجرای کد، توسعه یادگیری عمیق، EDA، ایجاد نمودار، مستندات، متون غنی، تجسم، تحلیل داده و… در یک سند واحد، آن را برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها محبوب می‌کند. در ادامه نحوه استفاده از ژوپیتر نوت بوک برای برخی از کاربردها آمده است.

آموزش مقدماتی ایجاد نمودار با ژوپیتر نوت بوک

برای ایجاد نمودار در یک ژوپیتر نوت بوک نیاز به کتابخانه‌های پایتونی از قبیل Matplotlib، Seaborn یا Plotly داریم. استفاده از ژوپیتر نوت بوک به شما این امکان را می‌دهد که کدهای خود را به راحتی اجرا کرده و نتایج را به صورت تعاملی مشاهده کنید. در زیر نمونه‌ای را با استفاده از Matplotlib آورده‌ایم.

1- اگر Matplotlib را نصب نکرده‌اید، می‌توانید آن را با استفاده از pip نصب کنید.

!pip install matplotlib

2- Matplotlib را Import کنید و یک نمودار خطی ساده ایجاد نمایید.

آموزش مقدماتی نوشتن مستندات توضیحی با ژوپیتر نوت بوک

استفاده از ژوپیتر نوت بوک برای نوشتن مستندات توصیفی در ژوپیتر نوت بوک یک راه موثر برای خوانایی و درک بیشتر نوت بوک‌ها می‌باشد. ژوپیتر نوت‌بوک‌ از Markdown پشتیبانی می‌کنند. از مارک داون می‌توان برای ایجاد متن غنی از جمله سرصفحه‌ها، فهرست‌ها، بلوک‌های کد، تصاویر و موارد دیگر استفاده کرد. در اینجا راهنمایی در مورد چگونگی بهبود فرآیند نگارش اسناد توصیفی آمده است.

1- یک نوت بوک جدید ایجاد کنید

برای این کار، ترمینال یا خط فرمان را باز کنید و Jupyter Notebook را راه اندازی کنید.

jupyter notebook

سپس با کلیک کردن بر روی New > Python 3 یک نوت بوک جدید ایجاد کنید.

2- از Markdown Cells استفاده کنید

با انتخاب Cell > Cell Type > Markdown از منو یا با استفاده از میانبر صفحه کلید M پس از انتخاب یک سلول، یک سلول Markdown اضافه کنید.

3- Syntax پایه‌ای Markdown

از علائم زیر برای نگارش مستندات توضیحی در مارک داون خود استفاده کنید.

برای انجام این کار، استفاده از ژوپیتر نوت بوک به شما این امکان را می‌دهد که به طور موثر و تعاملی کدهای خود را بنویسید و نتایج آن‌ها را در کنار مستندات خود مشاهده کنید. این ابزار قدرتمند می‌تواند به شما کمک کند تا مستندات دقیق و قابل فهمی ایجاد کنید.

آموزش مقدماتی تحلیل داده با ژوپیتر نوت بوک

Jupyter Notebook به دلیل ماهیت تعاملی و پشتیبانی از کتابخانه‌های مختلف، در تجزیه و تحلیل داده‌ها قدرتمند است. در زیر یک راهنمای جامع برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها آمده است.

1- از Pandas برای بارگیری و مدیریت داده‌ها استفاده کنید. اگر Pandas نصب نیست، آن را از طریق pip نصب کنید:

pip install pandas

2- یک نوت بوک جدید ایجاد کنید و کد زیر را برای بارگیری مجموعه داده‌های خود اضافه کنید.

3- سپس برای درک ساختار و محتوای داده‌ها، آن‌ها را کاوش کنید.

4- داده‌ها را مدیریت کنید، مقادیر اضافه را حذف و یا ویرایش کنید.

5- می‌توانید با نصب Matplotlib و Seaborn شروع به تجسم‌سازی کنید.

6- اینک با استفاده از تجزیه و تحلیل آماری پایه، می‌تواند بینش‌های مختلفی را در مورد داده‌ها به دست آورید.

در نهایت، با استفاده از ژوپیتر نوت بوک می‌توانید به راحتی کد خود را اجرا کنید و نتایج آن را مشاهده کنید، که این امر باعث تسهیل در تجزیه و تحلیل داده‌ها و نوشتن مستندات می‌شود.

استفاده از ژوپیتر نوت بوک در ابر فردوسی

استفاده از ژوپیتر لب که نسل بعد ژوپیتر نوت بوک است، در ابر فردوسی فراهم است. استفاده از ژوپیتر نوت بوک در این پلتفرم به شما این امکان را می‌دهد که به صورت تعاملی کد بنویسید و از ابزارهای مختلف برای تحلیل داده‌ها بهره ببرید. در ادامه به معرفی مزایای آن می‌پردازیم.

۱- عدم وجود محدودیت زمانی و مکانی

2- قیمت مقرون به‌صرفه و پرداخت با روش PAY AS YOU GO

3- امکان انتخاب میزان منابع پردازشی از قبیل CPU، RAM، هارد

4- امکان انتخاب نوع کارت‌های گرافیک قدرتمند در ابر فردوسی:

(RTX 2080i (11GB

RTX 3090 (24G)

(32GB) Tesla v100s 

Tesla a100 (40GB 

5- امکان انتخاب کتابخانه‌ها و افزونه های ژوپیتر لب در ابر فردوسی:

Tensor flow

Pytorch

Pure python

جهت تست رایگان سرویس ژوپیتر لب و کتابخانه های ژوپیتر نوت بوک در ابر فردوسی کلیک نمایید.