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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
book

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

by Jake VanderPlas, 菊池 彰
May 2018
Intermediate to advanced
556 pages
13h 21m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from 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
16
1
章 
IPython
Python
より優れた
Python
結果は普通に計算されますが、出力は画面に表示されず
Out
辞書にも格納されません。
In [15]: 14 in Out
Out[15]: False
1.5.4
 関連する
Magic
コマンド
以前の出力にまとめてアクセスするには、
Magic
コマンド
%history
が役立ちます。最初の
4
つの
出力を表示する方法は次の通りです。
In [16]: %history -n 1-4
1: import math
2: math.sin(2)
3: math.cos(2)
4: print(In)
いつものように
%history?
と入力して利用可能なオプションと詳細の説明を表示できます。その
他関連するものに
%rerun
(コマンド履歴の一部を再実行する)と
%save
(コマンド履歴の一部をファ
イルに保存する)があります。「1.2 IPythonのヘルプシステムとドキュメント」で説明したヘルプ
機能
?
を用いて詳細を調べることをお勧めします。
1.6
IPython
とシェルコマンド
標準の
Python
インタープリタと対話するときに直面する不満の
1
つは、
Python
ツールとシステ
ムのシェルを両方操作するために複数のウィンドウを切り替えなければならない点です。
IPython
はこのギャップを埋めるために、
IPython
セッションから直接シェルコマンドを実行するための構
文を提供します。感嘆符に秘密があります。入力行で
!
の後ろに書かれたものは
Python
カーネル
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