前回は、Pythonをインストールする方法を紹介した。今回は、Pythonでプログラムを作るのに便利な、Jupyterノートブックを紹介する。Jupyterを使えば、試行錯誤しながらプログラムを作ることができるので、データ解析や機械学習などの用途でPythonを使うのに便利だ。

マテリアルズインフォマティクス（MI）の普及により、化学業界でもPythonを使ったデータ解析・機械学習・ベイズ最適化が急速に広がっています。ベンゼン環の構造を紙に書いてきたような研究者がコードを書く時代になった、と感じている方も少なくない ...

化学系研究者のPython環境、結局どっちがいいの？Jupyter NotebookとVS Codeを本音で比べてみた🧪 こんにちは、カナメです。 化学メーカーで材料開発の研究をしながら、マテリアルズインフォマティクス（MI）にも取り組んでいます。MIを始めると避けて通れない ...

JupyterLabは、Jupyter Notebookをベースにして誕生し、Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、Jupyterをこれ ...

So far in Module 3 you have written Python in Spyder — a traditional IDE where code lives in .py files and runs as a program. Jupyter Notebooks offer a fundamentally different approach: instead of one ...

Click “launch binder” above to launch the exercises in Binder, a read-only environment for Jupyter Notebooks. This means that your progress will be erased when ...