少しのコンテキスト-別名Neuronのアイデアの由来
データサイエンスは、21世紀の非常にファッショナブルな現象です。 1日あたり数千のデータアイテムを作成するIoTデバイスから始まり、これまで知られていなかったレベルの人々に関する情報を統合するソーシャルネットワークで終わる、今日起こっている技術開発の多くは遅かれ早かれデータサイエンスと接触します。
データサイエンティストはさまざまな業界から来ていますが、それらの大半はPython、<一般的な機械学習ライブラリの名前を挿入>、およびJupyterノートブックの標準セットを使用しています。
そしてマイクロソフトは、これらすべてのツールを理解しやすい単一のワークスペースに統合できるというアイデアを思いつきました。 むしろ、開発プロセスを中断することなく、直接、直接、データを分析できるVisual Studio Codeの拡張機能を作成することは可能ですか？
これの利点は明らかです。 Jupyterノートブックの速度と視覚化と組み合わせて、インテリジェントなPythonエディター（Visual Studio Code）のパワーを活用できます。 すべて1つのウィンドウに。 したがって、ニューロンが生まれました。
Neuronの機能と使用方法
ニューロンの原理は単純です。 すべては、Visual Studio Codeの通常のPythonまたはRエディターから始まります。 これに加えて、画面の反対側にはNeuronがあります。 最初は空白のページですが、コードスニペットを実行すると、出力はインタラクティブな画像に変わります。 それらはプレーンテキスト、表、画像、グラフ、地図などです。 以下に例を示します。
1.拡張機能をインストールする
Neuronは市場で見つけることができます 。
インストール後、エディターパネルにボタンが表示されます。 サポートされているファイル（現在はPythonまたはR）を編集するときに常にそこにあります。
それをクリックすると、メインのNeuron出力パネルが表示されます。
2.セットアップ
この拡張機能は、バックグラウンドでJupyter Notebooksを使用して視覚化を作成します。 データ分析に精通している場合、ほとんどの場合、コンピューターにJupyterが既にインストールされています。 そうでない場合、Neuronは最初に拡張機能を開いたときにインストールすることを提案します。
3.インターフェースの使用
最初のステップは、コードを記述することです。 拡張機能は現在、PythonとRをサポートしています。これらはデータ分析で使用される最も一般的な2つの言語です。 新しいPythonファイルを開き、コードを記述します。
これをビッグデータと呼ぶことはできませんが、意味は明確です。 このコードを実行して結果を取得するには、選択してAlt + Enter（Macではoption + return）を押すだけです。 そして...そこにあります！
コードが出力されたカードが右側に表示されます。 リストを削除したり、リスト内で上下に移動したり、最小化したり、別のウィンドウに移動したりできます。 Neuronは各カードに関連付けられたコードフラグメントを追跡するため、必要に応じてすばやく見つけて再実行できます。
4.より意味のある結果への移行
洗練されたデータの視覚化：これは、Neuronが本当に強力なところです。 Jupyter Notebooksよりも多くの前post基地オプションをサポートしています。
たとえば、Pythonでグラフを作成する標準的な方法は、一般的なplotlyライブラリを使用することです。 2D平面にいくつかの簡単なデータ要素を構築してみましょう。
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot from plotly.graph_objs import Scatter, Figure, Layout iplot([{"x": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], "y": [0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4]}])
テキストをもう一度選択し、Alt + Enterを押すと、マップが生成されます。
マップは対話型であるため、必要に応じて縮尺やパンを行ったり、グラフに値をマークしたり、PNGで画像をエクスポートしたりできます。 データポイントを編集する場合は、ソースコードに戻って値を変更し、再度実行するだけです。 古いマップのすぐ下に新しいマップが表示されます。Neuronは、Visual Studioを閉じるまでコード履歴を追跡します。
Neuronは、3Dグラフィックス、マップ、LaTeX数式、マークダウン、HTML、およびさまざまな種類の静止画像もサポートしています。 それらを作成する手順は、上で説明した手順と同じです。 以下のデモファイルで、それらすべての例を見つけることができます。
5.自分で試してください
Neuronの操作に関するチュートリアルをお探しの場合は、 デモファイルをお試しください。これは、最も便利な拡張機能の学習に役立ちます。
いくつかの秘密
アウトバウンドマップフィルタリング：多くのコードスニペットを使用すると、マップのリストによりナビゲーションが少し難しくなる場合があります。 検索パネルと出力パネルのツールバーのフィルターボタンを使用して、キーワードまたはタイプでカードをフィルターします。
木星は動作しますか？ Pythonコードの実行時に奇妙で一貫性のないエラーが発生した場合は、バックグラウンドで実行されているJupyterを再起動すると役立つ場合があります。 このコマンドは「IPE：アクティブなカーネルの再起動」と呼ばれます。
出力の共有： NeuronはJupyterノートブックと互換性があります。 「IPE：Jupyterノートブックのインポート」コマンドを使用して既存のノートブックをインポートできます。これにより、すべてのJupyterセルがカードに変換されます。 同様に、すべてがエクスポートで機能します。
著者からの結論
MicrosoftがNeuronをVisual Studio CodeのPython拡張機能に統合することを決定したことを非常に嬉しく思います。 Githubリポジトリでプロジェクトの進行状況を追跡できます 。 あなたのフィードバックを楽しみにしています！
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