Hola mundo en esta entrada vamos a ver una introducción al jupyter notebook.
Esta entrada es parte de la serie Python para data science. Espero te anime a seguir aprendiendo. el objetivo de esta entrada es que puedas empezar a usar jupyter notebooks utilizando la interfaz de jupyterlab. Vamos a ver.
Qué son los notebooks de jupyter?
Un notebook es una aplicación web para crear y compartir código. Cuando hablamos de web nos referimos a que está en una página web como las que vemos en este blog o en internet general.
Los notebooks tienen la particularidad de que utilizan celdas para el desarrollo.
Cuál es la utilidad de los jupyter notebooks?
En mi opinión, las ventajas son:
- te permite ejecutar el código en celdas como veíamos y esto es muy útil porque al mismo tiempo que va haciendo el código va viendo que va saliendo también que
- te permite guardar imágenes y tablas
- por último los notebook son muy fáciles de compartir
Diferencias entre jupyter notebooks y jupyterlab
Esto porque a veces causa confución. Por un lado, el notebook vendría a ser como el cuaderno en donde vamos a estar trabajando directamente mientras que júpiter la app es una interfaz que te permite manejar varios notebooks
Cómo estructurar un notebook
Lo primero que vamos a hacer es abrir el anaconda NAVIGATOR yendo a menú de windows y buscando anaconda.
Seleccionamos Jupyter lab
y se abre una interfaz web como la que vemos aquí
Vemos a la derecha un espacio en donde estaremos desarrollando nuestro notebook. Por otro lado, a la derecha está otro menú lateral donde se encuentran las carpetas y archivos con los que estaremos trabajando.
Luego de navegar hasta la carpeta donde trabajaremos podemos crear un nuevo notebook haciendo click en el ícono de python que está debajo de «Notebook» en el Launcher
Puedes probar las opciones del notebook como por ejemplo crear celdas con el símbolo de «+» o cambiar entre código y markdown en el menú desplegable de la derecha. Veremos esto en más detalle durante el desarrollo del notebook
Crear títulos en notebook
Para crear titulos podemos escribir un hastag (numeral, gato, almohadilla, etc) # teniendo seleccionada la opción de markdown y luego ejecutando
Mientras más hashtags, mas pequeño será el subtitulo. Puede servir para un subtitulo por ejemplo.
Cómo imprimir código por pantalla
Es posible también imprimir código guardado en variables por pantalla. Esto asgurandonos que esté seleccionada la opción de «code» y podramos por ejemplo hacer un print de las variables. En otra entrada hablaremos con más detalle de variables en python.
Cómo mostrar tablas en un notebook
Si utilizamos estructuras de datos como dataframes de pandas podemos verlo en el notebook. Por ejemplo si utilizamos este código, que veremos más en detalle cuando hablemos de DataFrames de Pandas, se muestra una tabla de la cual podemos analizar información y mostrarla a otras personas.
Cómo mostrar gráficos generados en python en un notebook
De manera similar, podemos mostrar los resultados de una grafica del paquete matplotlib. El tema de gráficos en python lo veremos en futuras entradas. Por ahora, el objetivo es mostrar las ventajas que tiene utilizar un notebook de jupyter.
Cómo mostrar imágenes externas en un notebook
Ya para ir finalizando, podemos insertar imagenes que tengamos en nuestro ordenador. Una forma es colocarla en la carpeta donde estemos trabajando y arrastrala. Teniendo la opción de markdown seleccionada, se producirá el código
Que si ejecutamos mostrara la imagen por pantalla. Otra forma es utilizar el comando <img src=»cell.jpg»> . Recuerda cambiar el nombre de la imagen al que estés utilziando tú.
Cómo escribir items con puntos en markdonw
Puedes hacer puntos para resaltar concluiones o item utilizando el asterisco cuando estemos en modo markdown.
Esto producira algo del estilo
- primera
- segunda
- tercera
Conclusión
Espero que esto te ayude a manejar mejor el Jupyter Notebook! Te mando un saludo donde quiera que estés!