Mit Jupyter Notebook arbeiten

Wie Sie mit Jupyter Notebook arbeiten und Ihrer erste Schritte darin unternehmen, erfahren Sie in diesem Beitrag.

30.01.2023

Was ist Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook ist eine interaktive Web-Anwendung für die Dokumentation von Code, Formeln, Visualisierungen und Markdown-Text. Es wird hauptsächlich für Data Science und Machine Learning verwendet. Benutzer können Code in verschiedenen Programmiersprachen (z. B. Python, R, Julia) ausführen und das Ergebnis direkt in derselben Umgebung sehen.

Woher kommt der Name „Jupyter“?

Der Name „Jupyter“ ist eine Abkürzung für die drei Hauptprogrammiersprachen, die ursprünglich unterstützt wurden: Julia, Python und R. Die Entwickler wollten damit ausdrücken, dass Jupyter eine gemeinsame Plattform für alle drei Sprachen ist. Den Planeten Jupiter ist der größte im Sonnensytem, so kann der Name auch als eine Hommage an die Planeten im Sonnensystem gesehen werden.

Was kann man mit Jupyter Notebook machen?

Mit Jupyter Notebook kann man:

• Code in verschiedenen Programmiersprachen ausführen (z.B. Python, R, Julia)
• Datenanalyse, Datenbereinigung und Datenvorbereitung durchführen
• Visualisierungen von Daten erstellen
• mathematische Berechnungen durchführen
• Dokumentation und Protokollierung von Projekten und Forschungsergebnissen
• gemeinsames Arbeiten und Teilen von Code und Ergebnissen

Wie lässt sich Jupyter Notebook auf MacOS installieren?

Um Jupyter Notebook unter MacOS zu installieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Installieren Sie Homebrew (falls nicht bereits vorhanden):
2. /bin/bash -c „$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)“
3. Installieren Sie Python über Homebrew:
4. brew install python
5. Verwenden Sie pip, um Jupyter zu installieren:
6. pip3 install jupyter
7. Starten Sie Jupyter Notebook von der Befehlszeile aus:
8. jupyter notebook

Nach dem Ausführen dieser Schritte sollte Jupyter Notebook im Browser gestartet werden und Sie können ein neues Notebook erstellen oder auf vorhandene zugreifen.

Der erste Start

Der Start unter MacOS gelingt im Terminal mit

jupyter notebook

Ein einfaches erstes Beispiel für den Anfang

Ein einfaches Beispiel, um mit Jupyter Notebook zu beginnen, ist die Verwendung von Codezellen, um Berechnungen durchzuführen und das Ergebnis anzuzeigen:

1. Starten Sie Jupyter Notebook auf Ihrem Computer.
2. Erstellen Sie eine neue Notizbuchdatei.
3. Klicken Sie auf das Pluszeichen oben rechts, um eine neue Codezelle zu erstellen.
4. Geben Sie den folgenden Code ein: print(„Hallo Welt :)“)
5. Drücken Sie Shift + Enter, um den Code auszuführen.

Das Ergebnis sollte „Hallo Welt :)“ in der Ausgabe unter der Codezelle angezeigt werden.

Wie sieht das Datenformat von Jupyter Notebook aus?

Eine Jupyter Notebook-Datei (.ipynb) ist eine JSON-Datei, die mehrere Zellen enthält, die Code, Markdown-Text oder ausführbare Code-Output enthalten können. Die Struktur einer .ipynb-Datei sieht ungefähr so aus:

{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "id": "e88d996c",
      "metadata": {},
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Hallo Welt :)\n"
          ]
        }
       ],
       "source": [
         "print (\"Hallo Welt :)\")"
       ]
    },
     {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "id": "2a5d1051",
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": []
     }
     ],
    "metadata": {
      "kernelspec": {
         "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
         "language": "python",
         "name": "python3"
     },
     "language_info": {
       "codemirror_mode": {
          "name": "ipython",
          "version": 3
       },
       "file_extension": ".py",
       "mimetype": "text/x-python",
       "name": "python",
       "nbconvert_exporter": "python",
       "pygments_lexer": "ipython3",
       "version": "3.10.8"
    }
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}

Quellen, Weiterlesen

Beschreibung auf Modius-Techblog