この講義で用いられる資料は全て、ビデオあるいはテキスト形式で付随しているウェブサイトに全て含まれています。
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演習を始めるために、Miniconda (Anaconda の最小バージョン) といくつかの Python パッケージがインストールされた PC を用意する必要があります。 以下の説明は Mac や Ubuntu (Linux) を使用している場合は正しく動作します。Windows を使用している場合は Git BASH をインストールする必要があります。
Anaconda のウェブサイト にアクセスし、 使用してる OS の、Python 3.7 を用いている最新のバージョンをインストールしてください。
wget <http:// link to miniconda>
sh <miniconda*.sh>
Miniconda を準備したあとは、この講義のリポジトリをチェックアウトし、環境構築を行います。
git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20
cd
コマンドを用いてこのリポジトリのルートディレクトリに入り、以下のコマンドを実行します。
# cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DL
次のコマンドを実行してターミナルから起動します。
jupyter lab
クラシックなインターフェイスを使う場合は、かわりに以下を実行します。
jupyter notebook
この講義を通して、Jupyter Notebooks はインタラクティブなデータの探索と可視化を行うために用いられます。
私たちは Github と Jupyter Notebook の両方でダークテーマを用いています。 デフォルトのテーマは見苦しいため、同じテーマを使用してみてください。 JupyterLab は標準でダークテーマが選択可能です。クラシックな Jupyter Notebook を用いている場合のみ、 以下の 2 つをインストールする必要があります。
- Jupyter Notebook dark theme;
- GitHub dark theme (コード中にある
invert #fff to #181818
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