Jupyter, Conda, Anaconda, Giga

Jupyter, Conda, Anaconda

https://giga.chat/link/gcsmldSZWe

Jupyter Notebook — это интерактивная среда разработки, позволяющая создавать документы, 
содержащие код, визуализации, формулы и пояснительный текст.
Основные особенности Jupyter Notebook
Интерактивность: 
Позволяет запускать фрагменты кода последовательно, 
сразу видеть результаты вычислений и вносить изменения в процессе.
Поддержка множества языков программирования: 
Изначально создавался для Python, 
но теперь поддерживает многие другие языки благодаря использованию различных ядер (например, R, Julia).
Форматирование текста: 
Возможность писать комментарии и объяснения в Markdown-разметке, включая поддержку формул в LaTeX.
Работа с графикой и визуализациями: 
Легко встраиваются графики и диаграммы прямо в документ.
Использование пакетов и библиотек: 
Удобство интеграции сторонних библиотек и модулей для анализа данных, машинного обучения и визуализаций.
Обучение и презентации: 
Часто используется для написания учебных материалов, демонстрации примеров кода и презентаций.
В российских университетах и компаниях Jupyter активно применяется для изучения математики, статистики, анализа данных, 
обработки изображений и научных исследований. 
Его популярность обусловлена простотой освоения и возможностями наглядного представления результатов работы.
Например, 
крупные российские организации, 
такие как Сбербанк, Яндекс и Mail.ru Group используют Jupyter для прототипирования моделей машинного обучения, 
исследования больших объемов данных и автоматизации процессов.
Таким образом, Jupyter Notebook является универсальным инструментом, 
широко используемым в научной среде, образовательных учреждениях и коммерческих организациях нашей страны.
-------------
1. Установка Anaconda / Miniconda
Anaconda и Miniconda — это удобные инструменты управления средой Python, включающие пакетный менеджер conda, 
который позволяет устанавливать пакеты и управлять виртуальными окружениями.
Как установить:
Скачайте установщик с официального сайта Anaconda или Miniconda (официальный сайт).
Запустите установочный файл и следуйте инструкциям мастера установки.
Настройка окружения:
После установки откройте терминал (cmd в Windows, Terminal в Linux/MacOS).
Создайте новое виртуальное окружение командой:
conda create -n myenv python=3.x
Активируйте окружение:
conda activate myenv
2. Установка Jupyter Notebook
При установке Anaconda Jupyter устанавливается автоматически. 
Если используете Miniconda, выполните команду:
conda install jupyter notebook
3. Запуск Jupyter Notebook
Для запуска Jupyter выполните следующую команду в терминале:
jupyter notebook
Это откроет веб-интерфейс Jupyter в браузере по адресу http://localhost:8888/.
Особенности взаимодействия с портами
По умолчанию Jupyter работает на порту 8888. Вы можете изменить этот порт, 
передав аргумент командной строки:
jupyter notebook --port=8889
Также возможно задать пароль для защиты сервера:
jupyter notebook password
Использование Jupyter с Python
Python — основной язык, поддерживаемый Jupyter. Вот некоторые важные моменты:
Каждая ячейка кода выполняется отдельно от предыдущей. 
Это удобно для пошагового тестирования кода.
Поддерживается магические команды IPython, начинающиеся с %. 
Например:
%matplotlib inline # встроенная графика matplotlib
Ячейки поддерживают ввод произвольного текста в Markdown-разметке.
Подключение внешних библиотек
Чтобы подключить библиотеки в проекте, 
активируйте нужное виртуальное окружение и установите необходимые пакеты с помощью pip или conda:
pip install numpy pandas scikit-learn
или
conda install numpy pandas scikit-learn
Работа с файлами и проектами
Создавайте новые файлы .ipynb (notebooks), сохраняйте и загружайте проекты. 
Файлы можно сохранять локально или экспортировать в разные форматы (.html, .pdf и др.).
Итоги
Установите Anaconda/Miniconda для удобной работы с Python и пакетами.
Используйте Jupyter Notebook для быстрого старта проектов и экспериментов.
Убедитесь, что ваши данные защищены паролем, если сервер открыт извне.
Эта простая инструкция позволит быстро начать работу с Jupyter и 
эффективно применять его возможности в проектах на Python.
-------------
Примеры установки пакетов через канал conda-forge
Установка пакета TensorFlow с поддержкой GPU:
Если стандартный пакет TensorFlow не удовлетворяет вашим требованиям, 
попробуйте версию из conda-forge:
conda install tensorflow-gpu -c conda-forge
Установка последней версии Pandas:
Иногда новая версия доступна только через дополнительные каналы:
conda install pandas -c conda-forge
Установка PyTorch с версией CUDA 11.7:
Для точного соответствия оборудования (GPU):
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia -c conda-forge
Установка специфичной сборки NumPy:
Канал conda-forge часто предлагает оптимизированные версии пакетов:
conda install numpy -c conda-forge
Установка OpenCV с дополнительной поддержкой видеопотоков:
conda install opencv -c conda-forge
Установка SciPy с последними улучшениями производительности:
conda install scipy -c conda-forge
Установка графической библиотеки Matplotlib:
conda install matplotlib -c conda-forge
Несколько советов по работе с каналами:
Перед установкой пакета проверьте наличие нужной версии на канале conda-forge, 
используя команду:
conda search <package_name> -c conda-forge
Чтобы убедиться, что установлен именно пакет из нужного канала, 
проверяйте список установленных пакетов командой:
conda list
Используя каналы вроде conda-forge, 
вы получаете доступ к большему количеству пакетов и свежих версий, 
а также возможность тонкой настройки зависимостей и оптимизации сборок.