Wenn Sie an Jupyter-Notizbücher denken, fällt Ihnen wahrscheinlich Python-, R-, Julia- oder Scala-Code ein, nicht .NET. Wir freuen uns, Ihnen heute mitteilen zu können, dass Sie .NET-Code in Jupyter Notebooks schreiben können.
Try .NET wurde entwickelt, um mehr interaktive Funktionen im Internet mit ausführbaren Codefragmenten zu unterstützen, einem interaktiven Dokumentationsgenerator für .NET Core mit dem globalen Dotnet-Try-Tool. Nun, jetzt ist .NET auf Jupyter-Notebooks verfügbar.
Erstellen Sie .NET Jupyter-Notizbücher
Um mit .NET-Notizblöcken zu beginnen, benötigen Sie Folgendes:
Eigenschaften
Die anfänglichen Funktionen, die wir hinzugefügt haben, sollten für Entwickler relevant sein, die Erfahrung mit Notebooks haben und neuen Benutzern nützliche Tools zur Verfügung stellen, die sie gerne ausprobieren würden. Schauen wir uns einige der Funktionen an, die wir enthalten haben.
Das Erste, was Sie wissen müssen, ist, dass Sie beim Schreiben von C # oder F # in ein .NET-Notizbuch Scripting C # oder interaktives F # verwenden.
Die nachfolgend aufgeführten Funktionen können Sie lokal auf Ihrem Computer oder im Internet mit
dem Middleware-Image dotnet / try erlernen .
Online-Dokumentation finden Sie im Unterordner "Docs" in den Ordnern "C #" oder "F #".
Funktionsliste
Bildschirmausgabe: Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Ausgabe in Notebooks anzuzeigen. Sie können eine der im folgenden Bild gezeigten Methoden anwenden.
Objektformatierer: Standardmäßig können Benutzer in .NET Notepad nützliche Informationen zu einem Objekt in einem Tabellenformat anzeigen.
HTML-Ausgabe: Standardmäßig enthalten .NET-Notizblöcke mehrere Hilfsmethoden zum Schreiben von HTML. Von einfachen Hilfsprogrammen, mit denen Benutzer Zeichenfolgen als HTML schreiben oder Javascript in komplexeres HTML mit PocketView ausgeben können.
Pakete importieren: Sie können NuGet-Pakete mit der folgenden Syntax herunterladen:
#r "nuget:<package name>,<package version>"
Zum Beispiel
# r "nuget:Octokit, 0.32.0" # r "nuget:NodaTime, 2.4.6" using Octokit; using NodaTime; using NodaTime.Extensions; using XPlot.Plotly;
Diagramme mit XPlotDiagramme werden mit
Xplot.Plotly angezeigt. Sobald Benutzer den XPlot.Plotly-Namespace in ihre Notizbücher importiert haben (
Xplot.Ploty; ), können sie damit beginnen, coole Datenvisualisierungen in .NET zu erstellen.
Weitere Dokumentation und Beispiele finden Sie in .NET Notebook online.
.NET-Notizblöcke eignen sich perfekt für ML.NET und .NET für Apache Spark
.NET-Notizblöcke bieten iterative interaktive Funktionen für .NET, die in der Welt des maschinellen Lernens und von Big Data beliebt sind.
ML.NET
ML.NET mit Jupyter Notebooks
.NET-Notizblöcke eröffnen ML.NET verschiedene attraktive Szenarien, z. B. das Erforschen und Dokumentieren von Modelltrainingsexperimenten, das Erforschen der Datenverbreitung, das Bereinigen von Daten, das Zeichnen von Daten und das Lernen.
Weitere Informationen zur Verwendung von ML.NET in Jupyter-Notizbüchern finden Sie in diesem Blogbeitrag über die
Verwendung von ML.NET in Jupyter-Notizbüchern . Das ML.NET-Team hat mehrere
Online-Beispiele zusammengestellt, mit denen Sie beginnen können.
.NET für Apache Spark
Big Data für .NET
Die Unterstützung von Notebooks ist bei der Verwendung von Big Data unverzichtbar. Mit Notebooks können Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Analysten und alle, die an Big Data interessiert sind, schnell Modelle erstellen und Abfragen ausführen und analysieren.
Heutzutage haben .NET-Entwickler zwei Möglichkeiten, .NET für Apache Spark-Abfragen in Notizbüchern
auszuführen :
Azure Synapse Analytics- Notizbücher und
Azure HDInsight Spark + Jupyter-Notizbücher . Mit beiden Optionen können Sie schnelle Ad-hoc-Anfragen schreiben und ausführen sowie vollständige, komplexe Big-Data-Skripte entwickeln, z. B. Daten lesen, transformieren und visualisieren.
Option 1:
Azure Synapse Analytics wird mit vorgefertigter .NET-Unterstützung für Apache Spark (C #) geliefert.
Option 2:
Im .NET-
Tutorial für Apache Spark
auf GitHub erfahren Sie, wie Sie mit .NET für Apache Spark in HDInsight + Jupyter-Notizblöcken beginnen.
Siehe auch:
7 kostenlose Kurse für Entwickler