Наука о данных, Машинное обучение

Как добавить Юлию в Jupyter Notebook

Сделайте первые шаги к Юлии для машинного обучения

Julia - это высокоуровневый высокопроизводительный динамический язык. Julia набирает популярность в последнее время, так как его также можно использовать для анализа данных и машинного обучения. Мы подробно рассмотрим Джулию в отдельной статье, но в этой давайте посмотрим, как настроить Джулию на блокноте Jupyter.

Шаг 1. Загрузите и установите Anaconda

Я предполагаю, что вы знаете об Anaconda и Jupyter Notebook, и вы установили их на свой компьютер. Если вы новичок в Anaconda, установите ее с официальной страницы здесь. Если вы уже установили, перейдите к шагу 2.

Шаг 2. Загрузите и установите Julia

Далее нам необходимо скачать и установить Юлию с официальной страницы здесь. Я использую 64-разрядную версию Windows, поэтому я загрузил и установил 64-разрядную версию Windows (установщик).

После успешной установки Julia откройте Julia CLI, и вы увидите экран ниже.

Шаг 3. Добавьте Джулию в блокнот из интерфейса командной строки Джулии.

Затем нам нужно запустить две нижеуказанные команды, чтобы добавить Julia Notebook. Затем подождите несколько минут до завершения установки. Для справки см. Следующие снимки экрана.

using Pkg
Pkg.add('IJulia')

Последнее сообщение об установке будет выглядеть, как показано ниже, и вы увидите julia> запрос, подтверждающий успешное завершение установки.

Шаг 4. Создайте новый блокнот

Теперь запустите Jupyter Notebook и нажмите «Создать». Вы должны увидеть Джулию в раскрывающемся списке. Создайте новую записную книжку, выбрав Джулию.

Шаг 5: Распечатайте Hello World!

Напишите println(‘Hello World !!’) и запустите ячейку, чтобы увидеть результат. Вы только что сделали свой первый шаг к изучению Julia, установив и запустив в Julia программу hello world.

Заключение

Настроить Julia для Jupyter Notebook было действительно просто. Я уверен, что большинство из вас уже используют Notebook для экспериментов в области науки о данных в Python, теперь вы можете начать использовать Julia.

Чтобы читать больше таких интересных статей о Python и Data Science, подпишитесь на мой блог www.pythonsimplified.com. Вы также можете связаться со мной в LinkedIn.