IPython notebookのすすめ

1. ipython notebook
を使おう
@fmkz___

2. 自己紹介
• @kzfm
– 製薬会社の研究員(最近インフラ周りばかり)
– pythonをメインに使っています
• Shizuoka.pyは一年ぶりですｗ
• 最近workdaysとかdateutilとかの営
業日計算的なライブラリと仲良くしてます
ｗ

3. IPYTHONのすすめ

4. IPythonとは
• python interactiveの拡張
• 補完とかヘルプとか便利になってる
• matplotlibとの親和性が高い
– numpy + scipyとも
• でもOS X(10.7-)だとインストールが大
変
– ScipySuperpackを使おう
– http://fonnesbeck.github.com/
ScipySuperpack/

5. コード補完
TABを押す

6. help(イントロスペクション)
• methodの後に?をつける

7. shellを叩く
• !ではじめる

8. その他の機能
• ?を叩くとヘルプ

9. IPYTHON NOTEBOOK

10. IPython notebookとは
• 先程のIpythonをウェブブラウザで実行
できようにしたもの
• 対話的な操作の結果を記録として残せる

11. なにがいいの？
• webブラウザの機能が使える
– 実行後の画像や、表(Pandas)の表示
– 数式の表示
– Markdown記法での文の挿入
• 再現できる計算環境
– Rstudioのような統計解析環境とはまた
ちょっと違う
• 共有できるノートブック
– Gitで管理、Githubでシェア

12. なにがいいの？（続き）
• 解析結果を他のフォーマットで保存でき
る
– pdf,html,rst
• Cellという単位で操作できるところ
– 作業を一塊の単位にできる
• magic commands
– %とか%%で始まるやつ、便利

13. magic commands
• グラフを挿入したり、ベンチマークを
とったりできる

14. demo
• ふじのくにオープンデータカタログを
使って適当な分析をしてみて、それをgit
で管理しつつ、Gihub経由でシェアする
ようなデモを
• http://nbviewer.ipython.org/
github/kzfm/shizuokapy4/
blob/master/example.ipynb

15. 詳しくは
• http://ipython-books.github.io/
cookbook/#part-i-advanced-high-
performance-interactive-computing

16. OpenEyeなんかも積極的
• ipython notebookで解析プロセスを
シェアするのがこれからの一つの方向性
かなと

17. SureChEMBL iPython
Notebook Tutorial
• http://nbviewer.ipython.org/
github/rdkit/UGM_2014/blob/
master/Notebooks/
Vardenafil.ipynb
• 公共の特許化合物データから候補化合物
を探索するためのチュートリアル