# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 2
#     language: python
#     name: python2
# ---

# # IPython Notebookの練習

# ## はじめに

# IPython Notebookは、ブラウザ上でインタラクティブにPythonのプログラムを実行できる、ノートのようなものです。
# 10分で最低限を学びましょう。

# ## セルについて

# + active=""
# ノートブックは「セル」から構成されています。この文章が書かれている領域も「セル」のひとつです。
# セルにはいくつかの種類があり、この文の領域は「Raw NBConvert」という種類であることが画面上部のツールバーから分かります。
# 他には「Markdown」「Code」といった種類もあり、Markdown記法のテキストやPythonのコードを挿入することができるようになっています。
# -

# この領域も含めて、見出しや文章では基本的にMarkdown記法のセルを用いています。
# [リンク（Markdown-Wikipedia）](https://ja.wikipedia.org/wiki/Markdown)
# を挿入したり、*強調*したり、線をひいたり↓といったことが可能です。
#
# --- 

# 「Code」のセルでは、Pythonをその場で実行することができます。
# 例えば、下のセルにカーソルを合わせた状態でShift-Enter（Shiftキーを押しながらエンターキーを押す）すると、3という数字が表示されると思います。

print 1+2

# それぞれのセルは自由に編集することができます。また、画面上部のInsertから自由に挿入することもできます。
# 試しに以下のコードを編集したり、新たなセルをつくってみたりしてみましょう。

for i in range(10):
    print "Hello, World! No. %d" % i

# ## Pythonプログラムの実行

# 前節では1+2をprintすることができました。もう少し掘り下げてみましょう。
#
# ノートブック上では、カーネルを再起動（ツールバーの更新マークから可能）するまでは変数等が保存されます。
# 例えば、以下のようにimport, 変数定義をしたコード上でShift-Enterしてみましょう。

import math
a= 1
# この時点でmathがimportされ、aに1が代入されている

# 以下を実行(Shift-Enter)すると、importと変数定義がしっかりなされていることがわかりますね。

print math.pi
print a

# ## 画像の挿入

# 以下のようにして画像を挿入することもできます。

from IPython.display import display, Image
display(Image(filename="fig1.jpg"))
display(Image(filename="fig2.jpg"))

# ## グラフの挿入（Matplotlib）
# グラフを挿入するにはmatplotlibが必要です。以下のプログラムでは数値計算ライブラリのnumpyも使用しています。
#
# インストール方法は[matplotlib公式サイト](http://matplotlib.org/users/installing.html), [numpy公式サイト](http://www.scipy.org/scipylib/download.html)参照。

# +
# %matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

random_data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(random_data, interpolation='none')
plt.show()
# -

# ## その他参考になりそうなこと
# * [公式サイト](http://ipython.org/index.html"")
# * プログラムを中断したいときは通常ならCtrl-Cを実行しますが、IPython Notebook上ではツールバーの停止マーク■を使います。
# * Pythonのコードの左横に「In [(数字)]:」というように実行順が表示されています。この数字部分が*になっている間はプログラムの実行中です。 
# * ショートカットは[こちら](https://ipython.org/ipython-doc/1/interactive/notebook.html#keyboard-shortcuts"Keyboard-shortcuts")を参照

StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered