notebookを共有する方法こんにちは。Notebookを利用する方法を紹介します。関連記事たったの3ステップでJupyterNotebookをブラウザで利用できる環境を作る2019.3.10こんにちは。この記事では、JupyterNotebookをWEBブラウザ上から利用できる環境構築の手順をご紹介します。Lab」の導入と使い方2019.3.29こんにちは。Lab」を実際に触ってみました。Notebookにくらべるとかなり便利になっています。Notebookの起動方法まずはAzureのサイトにアクセスしましょう。画面右上のSign-inからログオンすると以下のような画面が表示されます。Project」の順に選択します。以下の画面が表示されるので、必要な情報を入力してCreateボタンを押します。以下のようにJupyternotebookのプロジェクトが生成されます。URL)」の2種類があります。今回はirisのデータセットファイル(CSV)をローカルPCからアップロードしてみます。アップロードが完了すると以下のようにcsvが登録されます。<パッケージ名>」でインストールできますが、予めまとめてインストールしておくことができます。ローカルPC上で以下のrequirements.txtを生成後に作成したProejectにアップロードしておきます。Settings」をクリックし、Environmentタブを選択後に以下の通り指定してSaveボタンを押します。上記設定をしておくと、プロジェクトで実行するすべてのノートブックに対してrequirements.txtで指定したパッケージがインストールされるようになります。ノートブックの作成と実行ノートブックの作成は+マークを選択してNotebookを選びます。ノートブックの名前を入力し、Python3.6を選んでNewボタンを押します。プロジェクトファイル一覧に作成したノートブック「IRISデータ分析.ipynb」が表示されるのでダブルクリックで開きます。事前に定義したrequirements.txtのインストール処理が走るため以下のメッセージが表示されるのでしばらく待ちます。機械学習で予測モデルを作成ここでは、K近傍法によるアヤメデータの分類モデル作成と学習、可視化までざっと実行してみます。pd.read_csv('iris_data.csv')dataset.head()上記を実行すると、普通のJupyterノートブックと同様にiris_data.csvが読み込めることが確認できます。続いて、K近傍法を使ってIRISデータの分類を実行していきます。dataの正解率:68.9%最後に学習結果を描画します。ravel()で1次元に変換。0.02刻みで発生させた特徴量データ点xx1,xx2を入力にしてpredictさせた結果をZに格納している。#colorsリストから、出力yの種類の数分、色の情報を持ったオブジェクトを生成する。すると、Z(予測結果)の種類毎にcmapの色でプロットされる。y_trainが特定のラベルの行の0列目のX_trainデータだけを抽出している。そのTrue,False配列をX_trainのx軸のスライスに指定すると、該当ラベルだけの行のX_trainを取得できる。0.02))"""k近傍法の予測結果を取得ravel()で1次元に変換。X_train同じ形状(105,2)へ変換している)つまり、0.02刻みで発生させた特徴量データ点xx1,xx2を入力にしてpredictさせた結果をZに格納している。'cyan')#colorsリストから、出力yの種類の数分、色の情報を持ったオブジェクトを生成する。すると、Z(予測結果)の種類毎にcmapの色でプロットされる。y_trainが特定のラベルの行の0列目のX_trainデータだけを抽出している。1などとすると以下のようにTrue,Falseのアレイ要素が返ってくるのでそのTrue,False配列をX_trainのx軸のスライスに指定すると、該当ラベルだけの行のX_trainを取得できる。width]')plt.title('train_data(検証データ)')plt.show()上記関数を使って結果を描画すると以下のように表示されます。notebookを共有する方法Azure上で作ったノートブックの共有はすごく簡単です。プロジェクト作成時にpublicにチェックを入れていれば、以下の通りプロジェクトの画面でShareボタンから各種の方法でプロジェクトのリンクを共有することができます。リンク先にアクセスすれば、誰でも該当プロジェクトのファイルを参照することができます。プロジェクトのダウンロードも可能で、ローカルPCにダウンロードすれば手元でノートブックを開いて実行することも可能です。notebookを使う方法」でした。FacebookTwitterGoogle+はてブPocketFeedlyこの記事を書いた人siny現在の仕事は社内SEのお仕事です。趣味でDjango,Python,機械学習、ディープラーニングなどをやってます。APIを実装する方法おすすめの記事DeapLearningPytorchの使い方まとめ【入門者向け】こんにちは。基本知識をまとめて効率よく学習するためにpy...DeapLearningディープラーニング+Djangoで言語翻訳デモアプリの作成【前編】こんにちは。この記事では、ディープラーニングのSeq2seqを使った簡単な英語→日本語翻訳アプリをDjangoで実装する方法...DjangoDjango本番環境でメディアファイル公開に必要な設定こんにちは。本記事では、Djangoの本番環境でメディアファイルを公開する際に必要な設定についてまとめました。チュートリア...DjangodjangoモデルのIntegerField上限値に関するコラムこんにちは。convolution...こんにちは。co...DjangoDjangoで不要になったテーブルを削除する方法こんにちは。この記事では、Django環境でテーブルを削除する際の手順についてまとめました。実際、実務で開発をしていてテー...DjangoDjangoでロギング(logging)を行う方法こんにちは。この記事では、Djangoにおけるロギング方法についていくつかの方法をまとめてみました。Pythonをはじめました!こんにちは。