Jouer avec Jupyter Notebook (IPython Notebook)

ref: http://qiita.com/shizuma/items/027167c6257f1c9d2a6f

Installez la dernière version d'anaconda (Python et assortiment de divers packages) via pyenv conformément à l'article ci-dessus (Pyenv est mis en place par homebrew, etc.)

pyenv install anaconda3-2.4.1
pyenv global anaconda3-2.4.1

Déplacer vers n'importe quel dossier pour commencer

ipython notebook

Ensuite, localhost: 8888 sera lancé.

shortcuts

Les raccourcis suivants peuvent être utilisés dans l'état esc. Mode de commande Vi

Raccourcis Fonctionnalités
h aide
b Créer une nouvelle cellule
dd Supprimer la cellule actuelle
shift + enter Exécuter la cellule actuelle
s Enregistrer
à y cellule de code
à m cellule de démarque

Change le thème

Utilisez jupyterthemes.

pip install jupyterthemes
jt -t onedork

Connectez-vous à mysql et affichez les données

ref: http://qiita.com/shrkw/items/c38def7d60b0099b0c55

pip install pymysql
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost',
                       user='root',
                       password='',
                       db='mydatabase',
                       charset='utf8mb4',
                       cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

Acquisition des informations utilisateur

Je veux le convertir en dataframe pandas tel quel, donc j'utilise la bibliothèque pandas sql De plus, importez la bibliothèque qui semble nécessaire

import pandas
from pandas.io import sql
import numpy
import pylab
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

les utilisateurs prennent des informations

users = sql.read_sql('''SELECT users.* FROM users''', conn)

pandas.DataFrame

Obtenez des statistiques de base

users.describe()

Afficher une liste d'histogrammes

users.hist()

Afficher l'âge de l'utilisateur sous forme d'histogramme (30 bacs)

# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.hist.html
users.age.hist(bins=30)

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