Cuando piensa en los portátiles Jupyter, probablemente le viene a la mente el código Python, R, Julia o Scala, no .NET. Hoy, nos complace anunciar que puede escribir código .NET en Jupyter Notebooks.
Try .NET ha evolucionado para admitir funciones más interactivas en Internet con fragmentos de código ejecutable, un generador de documentación interactiva para .NET Core con la herramienta de prueba dotnet global. Bueno, ahora .NET está disponible en Jupyter Notebooks.
Cree cuadernos .NET Jupyter
Para comenzar con los blocs de notas .NET, necesita lo siguiente:
Caracteristicas
Se suponía que el conjunto inicial de características que agregamos era relevante para los desarrolladores con experiencia trabajando en computadoras portátiles, y también brindaba a los nuevos usuarios un conjunto útil de herramientas que les encantaría probar. Veamos algunas de las características que hemos incluido.
Lo primero que debe saber es que al escribir C # o F # en un cuaderno .NET, utilizará Scripting C # o F # interactivo.
Puede aprender las funciones enumeradas a continuación localmente en su computadora o en Internet utilizando
la imagen dotnet / try middleware .
Para obtener documentación en línea, vaya a la subcarpeta Documentos ubicada en las carpetas C # o F #.
Lista de funciones
Salida de pantalla: hay varias formas de mostrar la salida en las notebooks. Puede usar cualquiera de los métodos que se muestran en la imagen a continuación.
Formateadores de objetos: de forma predeterminada, en el bloc de notas .NET, los usuarios pueden mostrar información útil sobre un objeto en formato tabular.
Salida HTML: de forma predeterminada, los blocs de notas .NET vienen con varios métodos auxiliares para escribir HTML. Desde ayudantes básicos que permiten a los usuarios escribir cadenas como HTML o Javascript de salida a HTML más complejo con PocketView.
Importar paquetes: puede descargar paquetes NuGet utilizando la siguiente sintaxis:
#r "nuget:<package name>,<package version>"
Por ejemplo
# r "nuget:Octokit, 0.32.0" # r "nuget:NodaTime, 2.4.6" using Octokit; using NodaTime; using NodaTime.Extensions; using XPlot.Plotly;
Gráficos con XPlotLos gráficos se muestran usando
Xplot.Plotly . Una vez que los usuarios importan el espacio de nombres XPlot.Plotly en sus cuadernos (
Xplot.Ploty; ), pueden comenzar a crear visualizaciones de datos interesantes en .NET.
Explore .NET Notebook en línea para obtener más documentación y ejemplos.
Los blocs de notas .NET son perfectos para ML.NET y .NET para Apache Spark
Los blocs de notas .NET aportan características interactivas iterativas a .NET que son populares en el mundo del aprendizaje automático y los grandes datos.
ML.NET
ML.NET con cuadernos Jupyter
Los blocs de notas .NET abren varios escenarios atractivos para ML.NET, como explorar y documentar experimentos de capacitación modelo, explorar la difusión de datos, limpiar datos, trazar datos y aprender.
Para obtener más información sobre cómo usar ML.NET en las libretas Jupyter, consulte esta publicación de blog sobre el
uso de ML.NET en las libretas Jupyter . El equipo de ML.NET ha reunido varios
ejemplos en línea para que pueda comenzar con ellos.
.NET para Apache Spark
Big Data para .NET
El soporte portátil es indispensable cuando se trata de casos de uso de big data. Las computadoras portátiles permiten a los científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, analistas y cualquier persona interesada en Big Data crear rápidamente modelos y ejecutar y analizar consultas.
Hoy en día, los desarrolladores de .NET tienen dos opciones para ejecutar .NET para las consultas de Apache Spark en las computadoras portátiles: las computadoras portátiles
Azure Synapse Analytics y las
computadoras portátiles
Azure HDInsight Spark + Jupyter . Ambas opciones le permiten escribir y ejecutar solicitudes ad-hoc rápidas además de desarrollar scripts completos y complejos de big data como leer datos, transformarlos y visualizarlos.
Opción 1:
Azure Synapse Analytics viene con soporte .NET listo para Apache Spark (C #).
Opción 2:
Consulte el tutorial de .NET para Apache Spark
en GitHub para aprender cómo comenzar con .NET para Apache Spark en los blocs de notas HDInsight + Jupyter.
Ver también:
7 cursos gratuitos para desarrolladores