Python - Jupyter Lab のインストールと使い方
概要
Jupyter Notebook の後継、Jupyter Lab のインストールと使い方を紹介する。
- 概要
- Jupyter Lab とは
- テーマの公式対応
- Visual Studio Code ライクな設定画面
- 拡張機能の公式対応
- タブ機能
- 分割表示機能
- インストール
- pip
- Anaconda
- 起動及びブラウザからのアクセス
- JupyterLab のインターフェイス
- Jupyter Lab の画面構成
- 左サイドバー
- タブ
- ランチャー
- ファイルブラウザ
- コンテキストメニュー
- ファイル操作
- ファイルをデフォルトのビューアーで開く。
- ファイルを指定したビューアーで開く。
- ファイルをブラウザで開く。
- 新しいドキュメントやアクティビティを作成する。
- リネームする。
- 削除する。
- ファイルの切り取り、コピー、複製、貼り付け
- ダウンロードする。
- アップロードする。
- 保存する。
- 再読込みする。
- 閉じる。
- カーネルの操作
- セルの操作
- セルの実行
- セルの操作の Undo / Redo
- セルの移動
- セルの切り取り、コピー、貼り付け
- セルの選択
- セルの分割
- セルの統合
- 新しいセルの挿入
- 出力をクリアする。
- セルの折りたたみ
- セルの出力のスクロールを有効にする。
- Notebook の操作
- 入力補完
- Docstring 表示
- 行番号の表示
- 同じ notebook を画面分割して開く。
- セルの出力を固定して表示する。
- テーマの変更
scikit-learn - GridSearchCV でハイパーパラメータの最適値を探す
概要
scikit-learn でモデルのハイパーパラメータを GridSearchCV で探索する方法を紹介する。
- 概要
- 基本的な使い方
- サンプルコード
- グリッドサーチの結果を取得する。
- 最も精度がよいモデルの情報を取得する。
Keras - ImageNet の学習済みモデルを利用して画像分類を行う。
概要
Keras では VGG、GoogLeNet、ResNet などの有名な CNN モデルの学習済みモデルが簡単に利用できるようになっている。
今回は ImageNet で学習済みの VGG16 モデルを使った画像分類を行う方法を紹介する。
- 概要
- 手順
- モデルを構築する。
- 画像を読み込む。
- 推論する。
- 日本語のラベル名で表示する。
- いろんな画像を推論してみる。
matplotlib - plot_surface で 3D グラフを描画する方法
概要
plot_surface() で 3D グラフを描画する際の各種設定について紹介する。
- 概要
- 基本的な使い方
- 影を無効にする。
- パッチの間隔を変更する。
- パッチの境界線をなくす。
- パッチの境界線の色を変更する。
- 色を指定する。
- カラーマップを指定する。
- カラーバーを追加する。
- 色を透過する。
- パッチごとに色を設定する。