🤱🏻 🐰 👈🏾 न्यूरॉन का उपयोग करते हुए विजुअल स्टूडियो कोड में डेटा साइंस 🕑 🤷 🐛

आज हमारे पास न्यूरॉन के बारे में एक छोटी कहानी है, जो विजुअल स्टूडियो कोड के लिए एक विस्तार है, जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक वास्तविक हत्यारा सुविधा है। यह आपको पायथन, किसी भी मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और जुपिटर नोटबुक को संयोजित करने की अनुमति देता है। कटौती के तहत अधिक जानकारी!

थोड़ा संदर्भ - उर्फ, न्यूरॉन के विचार के बारे में कैसे आया

डेटा विज्ञान 21 वीं सदी की बहुत फैशनेबल घटना है। IoT उपकरणों के साथ शुरू होता है जो प्रति दिन हजारों डेटा आइटम बनाते हैं, और सामाजिक नेटवर्क के साथ समाप्त होते हैं जो पहले अज्ञात स्तर पर लोगों के बारे में जानकारी को समेकित करते हैं, आज होने वाली प्रौद्योगिकी विकास का बहुत जल्द या बाद में डेटा विज्ञान के संपर्क में आता है।

डेटा वैज्ञानिक विभिन्न उद्योगों से आते हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश उपकरण के एक मानक सेट का उपयोग करते हैं: पायथन, <लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का नाम सम्मिलित करें>, और जुपिटर नोटबुक।

और फिर माइक्रोसॉफ्ट इस विचार के साथ आया: क्या हम इन सभी साधनों को एक एकल, समझने योग्य कार्यक्षेत्र में एकीकृत कर सकते हैं? या यों कहें कि विजुअल स्टूडियो कोड के लिए एक एक्सटेंशन बनाना संभव है जो आपको विकास प्रक्रिया को बाधित किए बिना सीधे डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देगा?

इसके लाभ स्पष्ट हैं। आपको बुद्धिमान पाइथन एडिटर (विज़ुअल स्टूडियो कोड) की शक्ति मिलती है, जो जुपिटर नोटबुक की गति और दृश्य के साथ संयुक्त है। सभी एक खिड़की में। इस प्रकार, न्यूरॉन का जन्म हुआ।

न्यूरॉन क्या करता है और इसका उपयोग कैसे करना है

न्यूरॉन का सिद्धांत सरल है। यह सब विजुअल स्टूडियो कोड में एक नियमित पायथन या आर संपादक से शुरू होता है। इसके साथ ही स्क्रीन के दूसरी तरफ न्यूरॉन है। सबसे पहले यह एक रिक्त पृष्ठ है, लेकिन जब आप कोड स्निपेट चलाते हैं, तो आउटपुट इंटरेक्टिव छवियों में बदल जाता है। वे सादे पाठ, टेबल, चित्र, रेखांकन, नक्शे ... जो भी हो सकते हैं। यहाँ एक उदाहरण है:

1. विस्तार स्थापित करें

आप बाजार में न्यूरॉन पा सकते हैं।

स्थापना के बाद, संपादक पैनल में एक बटन दिखाई देगा। जब आप एक समर्थित फ़ाइल (वर्तमान में पायथन या आर) को संपादित करते हैं तो यह हमेशा रहेगा।

इस पर क्लिक करने पर मुख्य न्यूरॉन आउटपुट पैनल प्रदर्शित होगा।

2. सेटअप

एक्सटेंशन विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए बैकग्राउंड में जुपिटर नोटबुक का उपयोग करता है। यदि आप डेटा विश्लेषण से परिचित हैं, तो सबसे अधिक संभावना है कि आपके पास पहले से ही आपके कंप्यूटर पर जुपिटर स्थापित है। यदि नहीं, तो न्यूरॉन आपको पहली बार एक्सटेंशन खोलने पर इसे स्थापित करने की पेशकश करेगा।

3. इंटरफ़ेस का उपयोग करना

पहला कदम कोड लिखना है। विस्तार वर्तमान में पायथन और आर का समर्थन करता है, क्योंकि वे डेटा विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली दो सबसे आम भाषाएं हैं। एक नया पायथन फ़ाइल खोलें और कोड लिखें:

इसे बड़ा डेटा नहीं कहा जा सकता है, लेकिन अर्थ स्पष्ट है। इस कोड को चलाने के लिए और परिणाम प्राप्त करने के लिए, हमें बस इसे चुनने की जरूरत है और Alt + Enter (मैक पर विकल्प + वापसी) दबाएं। और ... वहाँ यह है!

आपके कोड के आउटपुट के साथ दाईं ओर एक कार्ड दिखाई देगा। आप इसे हटा सकते हैं, सूची में ऊपर और नीचे ले जा सकते हैं, इसे कम कर सकते हैं या इसे एक अलग विंडो में स्थानांतरित कर सकते हैं। न्यूरॉन प्रत्येक कार्ड से जुड़े कोड अंशों का ट्रैक रखता है ताकि आप जल्दी से उन्हें ढूंढ सकें और यदि आवश्यक हो तो फिर से चला सकें।

4. अधिक सार्थक परिणामों के लिए संक्रमण

परिष्कृत डेटा दृश्य: यह वह जगह है जहां न्यूरॉन वास्तव में मजबूत है। यह जुपिटर नोटबुक की तुलना में अधिक चौकी विकल्पों का समर्थन करता है।

उदाहरण के लिए, पायथन में रेखांकन बनाने का मानक तरीका लोकप्रिय कथानक पुस्तकालय के माध्यम से है। आइए 2 डी विमान पर कुछ सरल डेटा तत्वों के निर्माण का प्रयास करें।

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot from plotly.graph_objs import Scatter, Figure, Layout iplot([{"x": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], "y": [0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4]}])

टेक्स्ट फिर से चुनें, Alt + Enter दबाएं, और मैप जेनरेट हो जाएगा।

नक्शा इंटरैक्टिव है, इसलिए आप इसे आवश्यकतानुसार स्केल कर सकते हैं और पैन कर सकते हैं, साथ ही एक ग्राफ पर मानों को चिह्नित कर सकते हैं या पीएनजी में एक छवि निर्यात कर सकते हैं। यदि आप डेटा बिंदुओं को संपादित करना चाहते हैं, तो आपको केवल इतना करना है कि स्रोत कोड पर वापस जाएं, कुछ मान बदलें और इसे फिर से निष्पादित करें। एक नया नक्शा पुराने के ठीक नीचे दिखाई देगा: जब तक आप विजुअल स्टूडियो को बंद नहीं करते, न्यूरॉन आपके कोड इतिहास का ट्रैक रखता है।

न्यूरॉन 3 डी ग्राफिक्स, मैप्स, लाटेक्स फॉर्मूले, मार्कडाउन, एचटीएमएल, और विभिन्न प्रकार के स्थिर चित्रों का भी समर्थन करता है। उन्हें बनाने के चरण वही हैं जो मैंने ऊपर दिखाए थे। आप नीचे दिए गए डेमो फ़ाइल में उन सभी के उदाहरण पा सकते हैं।

5. इसे खुद आजमाएं

यदि आप न्यूरॉन के साथ काम करने के लिए एक ट्यूटोरियल की तलाश कर रहे हैं, तो हमारी डेमो फ़ाइल आज़माएं, जो आपको सबसे उपयोगी एक्सटेंशन फ़ंक्शन सीखने में मदद करेगा।

कुछ रहस्य

आउटपुट में मानचित्रों को फ़िल्टर करना: यदि आप बहुत सारे कोड स्निपेट का उपयोग करते हैं, तो मानचित्रों की एक सूची नेविगेशन को थोड़ा और कठिन बना सकती है। कीवर्ड द्वारा या आउटपुट बॉक्स में टूलबार पर खोज बॉक्स और फ़िल्टर बटन का उपयोग करके कार्ड फ़िल्टर करें।

क्या बृहस्पति काम करता है? यदि आप अपने पायथन कोड को चलाते समय अजीब और असंगत त्रुटियों का सामना करते हैं, तो पृष्ठभूमि में चल रहे जूपिटर को पुनरारंभ करना उपयोगी हो सकता है। कमांड को "IPE: Restart सक्रिय कर्नेल" कहा जाता है।

शेयरिंग आउटपुट: न्यूरॉन जुपिटर नोटबुक के साथ संगत है। आप "IPE: Import Jupyter नोटबुक" कमांड का उपयोग करके मौजूदा नोटबुक आयात कर सकते हैं, और यह सभी Jupyter कोशिकाओं को कार्ड में बदल देगा। इसी तरह, सब कुछ निर्यात के साथ काम करता है।

लेखक से निष्कर्ष

मुझे बहुत खुशी है कि Microsoft ने न्यूरॉन को विज़ुअल स्टूडियो कोड के लिए पायथन एक्सटेंशन में एकीकृत करने का निर्णय लिया। आप गितुब भंडार में परियोजना की प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं। मुझे आपकी प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा है!

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न्यूरॉन का उपयोग करते हुए विजुअल स्टूडियो कोड में डेटा साइंस