Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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章 

IPython

：

Python

より優れた

Python

Python

を用いた開発の環境には、いくつもの選択肢があります。筆者が好んで使っているのは、

IPython

とテキストエディタ（そのときの気分により、

Emacs

か

Atom

を使い分けます）であること

を知ると、驚く人がいます。

IPython

（

Interactive Python

の省略形、

http://ipython.org/

）は

Python

インタープリタの強化版として

2001

年に

Fernando Perez

が開発を開始しました。

Perez

の言葉を

借りるなら、「リサーチコンピューティングのライフサイクル全体に対するツール」を提供するプ

ロジェクトとして発展を続けています。データサイエンスを行うエンジンが

Python

であるなら、

IPython

は対話的な制御コンソールであると考えるのが良いでしょう。

Python

の対話型インターフェースである

IP

ython

は、便利な構文上の追加を

Python

言語の上に

提供しています。それらの多くを本書で紹介します。また

IPython

は、開発の実行、ユーザ間の協

調、成果物の共有、結果の公開などをブラウザ上で行うための

notebook

を提供する、

Jupyter

プロ

ジェクトとも密接な関係を持っています。

Julia

言語、

R

言語、その他多数のプログラミング言語環

境として豊富な機能を持つ

Jupyter notebook

の一部が

IPython notebook

です。

notebook

の機能は単

に文章を読むだけのものではあり ...