Jupyter - Allgemeine Informationen: Unterschied zwischen den Versionen

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Kurzer Einleitungstext
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JupyterLab ist eine Webanwendung, mit der Notebooks erstellt und geteilt werden können, die die Entwicklung, Dokumentation und Ausführung von Code, Visualisierungen und erläuternden Text enthalten können. Die Notebooks ermöglichen die Entwicklung, Dokumentation und Ausführung von Code im Browser.
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Das Jupyter-System unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Python, Java, R, Julia, Matlab viele mehr.
  
== Was ist zu tun? ==
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== Zugang ==
* Stichpunktartige Auflistung
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* Um Jupyter nutzen zu können, muss dies im Serviceportal unter Benutzerverwaltung -> Weitere Dienste in der Erweiterten Ansicht (unten links) beantragt werden. Wenn die erweiterte Ansicht eingeschaltet ist, kann der Dienst unter Lehre und Studium beantragt werden.
* aller Arbeitsschritte
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* Unter jupyter.upb.de kann sich dann mit den IMT Daten eingeloggt werden.
  
== Schritt-für-Schritt Anleitung ==
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===Beschreibung der verschiedenen IMT-Notebook-Images===
Jeder Arbeitschritt wird hier genau erklärt und ggf. mit Screenshots hinterlegt.
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<!--Bild: 1 Übersicht über die Notebook Images--!>
  
=== Dabei sollten ===
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Nach dem Login kann zwischen 5 verschiedenen Entwicklungsumgebungen ausgewählt werden:
Unterschritte
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# Basis-Notebook / Default basic python environment
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* Diese Option enthält einen Jupyter Notebook-Server, der grundlegende Funktionen und Werkzeuge enthält und Python unterstützt.
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* Enthält:
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** Minimal funktionsfähiger Jupyter Notebook-Server
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** Miniforge Python 3.x in /opt/conda mit zwei Paketmanagern (conda, mamba)
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** Notebook-, Jupyterhub- und Jupyterlab-Pakete
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** start-singleuser.sh-Skript, zum Starten aus JupyterHub
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** Jupyter-Erweiterungen:
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*** nbgrader
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*** ngshare_exchange
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*** nbgitpuller
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*** Konfigurationen, um mit dem UPB-JupyterHub zu arbeiten
  
=== in sinnvolle Abschnitte ===
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# Java-Notebook / Java and python environment
unterteilt werden
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* Unterstützt Python und Java
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* Enthält alles aus dem Basis-Notebook
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* Enthält einen Java Compiler und die Basisumgebung
  
=== dazu nutzt man dann ===
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# Scipy-Notebook / Scientific python environment
Überschriften dritter Ordnung
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* Enthält beliebte Pakete aus dem wissenschaftlichen Python-Ökosystem
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* Es enthält außerdem:
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** Alles aus dem Basis-Image
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** TeX Live für die Konvertierung von Notebook-Dokumenten
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** ipympl und ipywidgets für interaktive Visualisierungen und Diagramme in Python-Notebooks
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** Facets zur Visualisierung von Datensätzen für maschinelles Lernen
  
=== Nebenbei ===
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# Datascience-Notebook / Datascience environment
* Hier nochmal der Hinweis auf den Menüpunkt "Mitmachen" links im Hauptmenü, hinter dem sich wertvolle Anleitungen und Hinweise verstecken.
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* Enthält:
* Erfahrene Redakteure finden unterhalb der "Kategorie:Utility templates" interessantes Handwerkszeug für fortgeschrittene Textmanipulationen.
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** alles aus der Scientific python environment / dem Scipy-Notebook
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** Bibliotheken für die Datenanalyse aus den Communities Julia, Python und R
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** Die folgenden Pakete: rpy2, HDF5, Gadfly, RDatasets
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** Den Julia-Compiler und die Basisumgebung
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** IJulia zur Unterstützung von Julia-Code in Jupyter-Notebooks
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# Tensorflow-Notebook / Tensorflow environment
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* Enthält:
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** Bibliotheken für Datenanalyse und Deep Learning aus der Julia-, Python- und R-Community
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** Alles aus dem Datascience-Notebook
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** Das „tensorflow maschinelles Lernen“-Paket
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Die anfangs ausgewählte Umgebung legt fest, welche Programmiersprache im Notebook angewendet werden kann. Wenn bspw. ein Notebook in der „Basis-Notebook / Default basic python environment“ erstellt wurde und mit Python gearbeitet wird, im nächsten Notebook aber mit Java gearbeitet werden soll, muss das Java-Notebook über die dementsprechende Umgebung gestartet werden (bspw. „Java-Notebook / Java and python environment“). Dafür wäre es sinnvoll verschiedene Ordner anzulegen, die jeweils Dateien verschiedener Umgebungen enthalten.
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===Eigenes Image beantragen===
  
 
== Siehe auch ==
 
== Siehe auch ==
 
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Version vom 6. Oktober 2022, 15:58 Uhr

Allgemeine Informationen
Anleitung
Informationen
BetriebssystemAlle
ServiceJupyter
Interessant fürAngestellte, Studierende und Gäste
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JupyterLab ist eine Webanwendung, mit der Notebooks erstellt und geteilt werden können, die die Entwicklung, Dokumentation und Ausführung von Code, Visualisierungen und erläuternden Text enthalten können. Die Notebooks ermöglichen die Entwicklung, Dokumentation und Ausführung von Code im Browser.
Das Jupyter-System unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Python, Java, R, Julia, Matlab viele mehr.

Zugang[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Um Jupyter nutzen zu können, muss dies im Serviceportal unter Benutzerverwaltung -> Weitere Dienste in der Erweiterten Ansicht (unten links) beantragt werden. Wenn die erweiterte Ansicht eingeschaltet ist, kann der Dienst unter Lehre und Studium beantragt werden.
  • Unter jupyter.upb.de kann sich dann mit den IMT Daten eingeloggt werden.

Beschreibung der verschiedenen IMT-Notebook-Images[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]


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Tel. IT: +49 (5251) 60-5544 Tel. Medien: +49 (5251) 60-2821 E-Mail: zim@uni-paderborn.de

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