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| talit:python_advanced [2023-06-13 09:15] – [Mit Jupyter Notebook arbeiten] sca | talit:python_advanced [2023-08-11 14:37] (aktuell) – [Magic & Cheat Sheet] sca | ||
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| ===== Jupyter Notebook ===== | ===== Jupyter Notebook ===== | ||
| - | Ein Jupyter Notebook ist eine Art Notizbuch, in welchem man Test im Markdown Stil mit Python-Code kombinieren kann. Jupyter Notebooks haben die Extension `.ipyn`. | + | Ein Jupyter Notebook ist eine Art Notizbuch, in welchem man Test im Markdown Stil mit Python-Code kombinieren kann. Jupyter Notebooks haben die Extension `.ipyn`. Standardmässig werden Jupyter-Notebooks direkt im Browser geöffnet, bearbeitet und ausgeführt. Man kann die mittlerweile aber auch direkt im VSCode machen, allerdings ist der Funktionsumfang beschränkt. Beispielsweise funktionieren die meisten Widgets (welche sehr nützlich sind) leider nicht im VSCode (Stand 2023). Es lohnt sich deshalb, beide Arten von Jupyter zu installieren. |
| - | === Setup === | + | ==== Setup Jupyter im Browser ==== |
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| + | Jupyter kann ganz normal via pip installiert werden: | ||
| + | ``` | ||
| + | pip install notebook | ||
| + | ``` | ||
| + | Navigiere in der Konsole zum Ordner, in dem du arbeiten möchtest und öffne Jupyter mit dem Befehl | ||
| + | ``` | ||
| + | jupyter notebook | ||
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| + | Jetzt kannst du ein neues Notebook erstellen und los gehts! | ||
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| + | Achtung: Jupyter wird auf diese Weise für die Standardinstallation von Python installiert. Falls du mehrere Python-Versionen installiert hast, musst du dafür sorgen, dass Jupyter für die richtige Version installiert wird. Empfehlenswert ist die Verwendung eines Tools, welches verschiedene Python-Versionen verwaltet wie *pyenv*. | ||
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| + | Hier findet man detaillierte Infos zu den verschiedenen Installationsmöglichkeiten: | ||
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| + | ==== Setup Jupyter in VSCode ==== | ||
| 1. In VSCode installiere " | 1. In VSCode installiere " | ||
| 1. Erstelle neues Notebook: Command Palette (nutze Shortcut!) / " | 1. Erstelle neues Notebook: Command Palette (nutze Shortcut!) / " | ||
| - | === Mit Jupyter Notebook arbeiten === | + | ==== Mit Jupyter Notebook arbeiten |
| Ein Jupyter Notebook besteht aus einer Abfolge von Zellen, die entweder **Code** (z. B. Python-Code) oder **Text** (im Markdown-Format) enthalten können. Codezellen ermöglichen das Ausführen von Code in Echtzeit und das Anzeigen der Ergebnisse direkt im Notebook. Textzellen dienen zur Dokumentation, | Ein Jupyter Notebook besteht aus einer Abfolge von Zellen, die entweder **Code** (z. B. Python-Code) oder **Text** (im Markdown-Format) enthalten können. Codezellen ermöglichen das Ausführen von Code in Echtzeit und das Anzeigen der Ergebnisse direkt im Notebook. Textzellen dienen zur Dokumentation, | ||
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| * Schreibe deinen Code ganz normal. | * Schreibe deinen Code ganz normal. | ||
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| * Beachte, dass die letzte Zeile Code automatisch geprintet wird. Im folgenden Codeblock wird also `5` ausgegeben, obwohl der Code kein print-Command beinhaltet: | * Beachte, dass die letzte Zeile Code automatisch geprintet wird. Im folgenden Codeblock wird also `5` ausgegeben, obwohl der Code kein print-Command beinhaltet: | ||
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| * Schreibe Text im Markdown-Stile | * Schreibe Text im Markdown-Stile | ||
| * Einfache Darstellung mathematischer Ausdrücke mit **LaTeX**. | * Einfache Darstellung mathematischer Ausdrücke mit **LaTeX**. | ||
| - | * Beispiel | + | * Beispiel: |
| <code markdown> | <code markdown> | ||
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| Die Funktion $f(x) = x^2$ ist eine quadratische Funktion. Die folgende Funktion ist eine kubische Funktion: $$f(x) = \frac{1}{4} x^3$$ | Die Funktion $f(x) = x^2$ ist eine quadratische Funktion. Die folgende Funktion ist eine kubische Funktion: $$f(x) = \frac{1}{4} x^3$$ | ||
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| + | ==== Magic & Cheat Sheet ==== | ||
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| + | In Jupyter-Notebooks kann man sogenannte **Magic-Befehle** verwenden, welche immer mit `%` beginnen. Diese und viele anderen wichtigen Befehle findet man im folgenden **Cheat Sheet:** | ||
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| + | Klicke auf folgenden Link, um das Cheat Sheet als PDF herunterzuladen: | ||
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| ===== Numpy ===== | ===== Numpy ===== | ||
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| # [5 6]] | # [5 6]] | ||
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| + | Um einen Numpy-Array `arr` in einer Form auszugeben, in der man sie wieder in Code kopieren kann, verwendet man die `np.array2string` Funktion: | ||
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| + | <code python> | ||
| + | arr_string = np.array2string(arr, | ||
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| === Numpy-Funktionen === | === Numpy-Funktionen === | ||
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| # Generiere ein Array mit Zufallszahlen zwischen 0 und 1 | # Generiere ein Array mit Zufallszahlen zwischen 0 und 1 | ||
| random_array = np.random.rand(5) | random_array = np.random.rand(5) | ||
| + | print(random_array) | ||
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| + | # Generiere ein Array mit ganzen Zufallszahlen zwischen 0 und 9 | ||
| + | random_array = np.random.randint(0, | ||
| print(random_array) | print(random_array) | ||
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sca