Đề Xuất 1/2023 # Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python # Top 10 Like | Thaiphuminh.com

Đề Xuất 1/2023 # Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python # Top 10 Like

Cập nhật nội dung chi tiết về Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python mới nhất trên website Thaiphuminh.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

1. Giới thiệu

Ở Bài 2, chúng ta đã biết được cách cài đặt Anaconda và sử dụng nhanh Jupyter Notebook. Ở bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về Jupyter Notebook và cách sử dụng nó; Jupyter Notebook là gì ? Tại sao chúng ta nên sử dụng

là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép bạn tạo hoặc chia sẻ những văn bản chứa:

Jupyter Notebook là một công cụ tuyệt vời để:

Khởi động Jupyter Notebook và tạo mới một notebook (Nếu bạn đã quên hãy xem lại bài 2)

Chuyển về Tab quản lý file của Jupyter, bạn sẽ thấy một file mới có tên notebook01.ipynb với trạng thái là vì notebook này đang được mở. Bạn cũng có thể tắt một notebook bằng cách nhấn Shutdown.

3. Làm việc với notebook

Một notebook bao gồm nhiều cell (ô). Khi tạo mới một notebook, bạn luôn được tạo sẵn một cell rỗng đầu tiên.

Cell trên có kiểu là “Code”, điều đó có nghĩa là bạn có thể gõ code Python và thực thi ngay lập tức. Để thực thi code, bạn có thể nhấn nút Run cell hoặc nhấn Ctrl + Enter.

Kết quả ngay lập tức được hiển thị tại ô bên dưới. Một cell rỗng sẽ được tạo sau khi bạn thực thi code. Hãy gõ tiếp một đoạn code Python để thử nghiệm nào:

Sau khi chuyển, hãy nhập ngay một đoạn Markdown để thử nghiệm nào.

Bạn cũng nhấn nút Run cell hoặc nhấn Ctrl + Enter để xem kết quả.

Bạn có thể tham khảo bảng các phím tắt để có thể sử dụng Jupyter notebook một cách linh hoạt và nhanh hơn. Nói nôm na là không cần dùng đến chuột đấy.

4. Checkpoints

Một trong những chức năng cực hay của Jupyter Notebook là Checkpoints. Bằng cách tạo các Checkpoints lưu trạng thái hiện tại của notebook, Jupyter Notebook cho phép bạn có thể quay lại thời điểm tạo Checkpoints để kiểm tra hoặc hoàn tác trước đó.

Bây giờ bạn đã hiểu về Jupyter Notebook. Bạn có thể tạo một notebook cho riêng mình và sử dụng nó cho dự án Python sắp tới của bạn. Jupyter Notebook là một công cụ sử dụng Python hoàn hảo cho việc tính toán khoa học (Scientific computing) và phân tích dữ liệu (data analysis) với những thư viện như numpy, pandas và mathplotlib.

Hà Phương – Mechasolution Việt Nam.

Bài 8: Sử Dụng Hàm Trong Python3

Hàm (Function) là những phần tái sử dụng của chương trình. Chúng cho phép bạn đặt tên cho một khối các câu lệnh, cho phép bạn chạy khối đó bằng cách sử dụng tên được chỉ định ở bất kỳ đâu trong chương trình của bạn với số lần không hạn chế. Điều này được gọi là gọi hàm. Sau này các bạn sẽ sử dụng rất nhiều các hàm tích như len và range.

Khái niệm cơ bản của Hàm trong Python

Các Hàm được xác định bằng cách sử dụng từ khóa ” def “. Sau khi từ khóa này xuất hiện một tên định danh cho hàm, theo sau là một cặp dấu ngoặc đơn có thể kèm theo một số tên của các biến và bởi dấu hai chấm cuối cùng kết thúc dòng. Tiếp theo sau là khối các câu lệnh của Hàm. Một ví dụ sẽ cho thấy điều này thực sự rất đơn giản:

Tạo một file với tên chúng tôi

def say_hello(): # Block nay thuoc vao ham print('hello world!') # Ket thuc ham say_hello() # Goi ham lan thu nhat say_hello() # Goi ham lan thu hai

Kết quả:

hello world! hello world! Process finished with exit code 0

Các thông số của Hàm (Function Parameters)

Một hàm có thể lấy tham số, là các giá trị bạn cung cấp cho hàm để hàm có thể sử dụng các giá trị đó cho một mục đích cụ thể. Các tham số này giống như các biến ngoại, trừ các giá trị của các biến này được xác định khi chúng ta gọi hàm và đã được gán các giá trị khi hàm chạy.

Các tham số được chỉ định trong cặp dấu ngoặc trong khai báo hàm, được phân tách bằng dấu phẩy. Khi chúng ta gọi hàm, chúng ta cung cấp các giá trị theo cùng một cách. Lưu ý thuật ngữ được sử dụng – các tên được đưa ra trong định nghĩa hàm được gọi là trong khi các giá trị bạn cung cấp trong lệnh gọi hàm được gọi là .

Ví dụ (tạo file function_param.py):

def print_max(a,b): print(a, ' la so lon nhat') elif a == b: print(a,' bang ', b) else: print(b, ' la so lon nhat') print_max(5,6) x = 7 y = 8 print_max(x,y)

Kết quả:

6 la so lon nhat 8 la so lon nhat Process finished with exit code 0

Biến cục bộ (Local Variables)

Ví dụ (tạo file function_local.py):

x = 50 def func(x): print('Gia tri cua bien x: ', x) x = 2 print('Gia tri cua bien x: ', x) func(x) print('Gia tri cua x van la: ', x)

Kết quả:

Gia tri cua bien x: 50 Gia tri cua bien x: 2 Gia tri cua x van la: 50 Process finished with exit code 0

Biến toàn cục (The global statement)

Nếu bạn muốn gán giá trị cho một tên được xác định ở cấp cao nhất của chương trình (nghĩa là không nằm trong bất kỳ loại phạm vi nào như hàm hoặc lớp), thì bạn phải nói với Python rằng biến đó không phải là cục bộ mà là toàn cục. Chúng ta làm điều này bằng cách sử dụng khai báo global.

Không thể gán giá trị cho một biến được khai báo bên ngoài hàm mà không có câu lệnh global.

Ví dụ (tạo file function_global.py):

x = 50 def func(): global x print('Gia tri cua x la: ', x) x = 2 print('Thay doi gia tri bien global x thanh: ', x) func() print('Gia tri cua x la: ', x)

Kết quả:

Gia tri cua x la: 50 Thay doi gia tri bien global x thanh: 2 Gia tri cua x la: 2 Process finished with exit code 0

Giá trị đối số mặc định (Default Argument)

Đối với một số hàm, bạn có thể muốn tạo một số đối số tùy chọn và sử dụng các giá trị mặc định trong trường hợp người dùng không muốn cung cấp giá trị cho chúng. Điều này được thực hiện với sự trợ giúp của các giá trị đối số mặc định (Default Argument). Bạn có thể chỉ định các giá trị đối số mặc định cho các đối số bằng cách thêm vào tên đối số trong định nghĩa hàm của toán tử gán ( =) theo sau là giá trị mặc định.

Lưu ý rằng giá trị đối số mặc định phải là hằng số. Chính xác hơn, giá trị đối số mặc định sẽ không thay đổi – điều này được giải thích chi tiết trong các chương sau. Bây giờ, chỉ cần nhớ điều này.

Ví dụ (tạo một file function_default.py):

def say(message, times=1): print(message * times) say('Hello') say('World', 5)

Đầu ra:

$ python function_default.py Hello WorldWorldWorldWorldWorld

Khoá của đối số (Keyword Arguments)

Nếu bạn có một hàm có nhiều tham số và bạn chỉ muốn chỉ định một số trong số chúng, thì bạn có thể đưa ra các giá trị cho các tham số đó bằng cách đặt tên cho chúng – đây được gọi là từ khóa đối số (keyword arguments) – chúng ta sử dụng từ khóa thay vì vị trí để xác định các đối số cho hàm.

Có hai ưu điểm – Một, sử dụng hàm dễ dàng hơn vì chúng ta không cần phải lo lắng về thứ tự của các đối số. Hai, chúng ta chỉ có thể cung cấp các giá trị cho các tham số mà chúng ta muốn, miễn là các tham số khác có giá trị đối số mặc định.

Ví dụ (tạo file mới function_keyword.py):

def func(a, b=5, c=10): print('a is', a, 'and b is', b, 'and c is', c) func(3, 7) func(25, c=24) func(c=50, a=100)

Đầu ra:

$ python function_keyword.py a is 3 and b is 7 and c is 10 a is 25 and b is 5 and c is 24 a is 100 and b is 5 and c is 50

Thông số VarArss

Nếu bạn muốn số lượng các tham số của hàm có thể thay đổi được, bạn có thể sử dụng các dấu ( * ) ở phần khai báo tham số của hàm.

Ví dụ (tạo file function_varargs.py):

def total(a=5, *numbers, **phonebook): print('a', a) #iterate through all the items in tuple for single_item in numbers: print('single_item', single_item) #iterate through all the items in dictionary for first_part, second_part in phonebook.items(): print(first_part,second_part) total(10,1,2,3,Jack=1123,John=2231,Inge=1560)

Đầu ra:

$ python function_varargs.py a 10 single_item 1 single_item 2 single_item 3 Inge 1560 John 2231 Jack 1123

Câu lệnh return trong Python

Câu lệnh return được sử dụng để trả về từ một hàm tức là thoát ra khỏi hàm. Chúng ta có thể tùy chọn trả về một giá trị từ hàm.

Ví dụ (tạo file function_return.py):

def maximum(x, y): return x elif x == y: return 'The numbers are equal' else: return y print(maximum(2, 3))

Đầu ra:

$ python function_return.py 3

DocStrings trong Python

Python có một tính năng tiện lợi gọi là chuỗi tài liệu , thường được gọi bằng tên ngắn hơn của nó docstrings . DocStrings là một công cụ quan trọng mà bạn nên sử dụng vì nó giúp ghi lại chương trình tốt hơn và dễ hiểu hơn. Chúng ta thậm chí có thể in hoặc sử dụng các chuỗi này trong các hàm.

Ví dụ (tạo file function_docstring.py):

def print_max(x, y): '''Prints the maximum of two numbers. The two values must be integers.''' # convert to integers, if possible x = int(x) y = int(y) print(x, 'is maximum') else: print(y, 'is maximum') print_max(3, 5) print(print_max.__doc__)

Đầu ra:

$ python function_docstring.py 5 is maximum Prints the maximum of two numbers. The two values must be integers.

Bài tiếp theo, chúng ta sẽ xem cách sử dụng cũng như tạo các mô-đun (module) Python 3.

Bài 3: Hướng Dẫn Sử Dụng Github Trên Android Studio

Chắc bạn đã xem qua bài 2 và tạo thử một Project đầu tiên rồi đúng không nào, thế thì hôm chúng ta sẽ biết qua một kĩ thuât mới đó là sử GITHUB để lưu các dự án bạn làm hoặc là tải các sourch code trên mạng đã lưu lên Github về trong vài nốt nhạc mà Android Studio đã hỗ trợ sẵn.

Đây là những kĩ thuật mà chỉ khi đi làm bạn mới sử dụng đến chứ bình thường sẽ không ai hướng dẫn phần này cả và trong khuôn khổ Series hướng dẫn của mình thì mình sẽ lưu các project trên Github hết để các bạn có thể dễ dàng tải về và sử dụng trong vài giây thôi chứ nén lại file thì không phải là cách hay nữa rồi.

Sử dụng GitHub trong Android Studio

Github là gì?

Thực ra giải thích cái này rất dài dòng theo cách hiểu của lập trình viên, và mình cũng không giải thích nỗi nên mình chỉ nói tóm tắt lại cho các hiểu rằng là Github chính một dịch vụ máy chủ mà ở đây nó sẽ lưu tất cả các dự án của bạn khi bạn muốn upload lên đây miễn phí và sau này bạn có thể dễ dàng xem hoặc tải về máy tính của bạn một cách nhanh chóng.

Khi bạn upload sourch code lên thì sẽ có một đường link của dự án đó, bạn có thể vào Android Studio và clone dự án đó về theo đường link đó thì trong vài nốt nhạc dự án của bạn sẽ được import vào AS nhanh chóng và đây là cách mình sử dụng xuyên suốt trong series hướng dẫn của mình.

Tứ là code từ bài mình sẽ lưu trên GitHub và sao đó cung cấp đường link github bạn chỉ việc vào Android Studio clone (tải) dự án đó về là xong chứ không phải làm vòng vò kiểu tải về ,giải nén rồi import vào nữa đâu.

Đăng ký tài khoản Github

Lưu trữ Code lên Github

Clone project về Android Studio

Clone có nghĩa là lấy hết code project về máy tính của các bạn, với mỗi projec được đưa lên Github sẽ có 2 lựa chọn để các bạn có thể lấy về đó là tải nó về định dạng file ZIP rồi bạn giải nén sau đó import vào Android Studio của bạn, hoặc là bạn sẽ Clone dự án về luôn android studio của bạn với url git nó cung cấp.

Ở đường link github trên bạn có thể thấy:

Url có dạng https://github.com/thangcoder/Toast.git , chính là url để các bạn clone dự án về, vậy bây giờ bạn đã có được url thì tiến hành vào trong Android Studio để Clone về như sau:

Video hướng dẫn sử dung Github trên Android Studio

Cách Sử Dụng Python Trong Query Editor Của Power Bi

Bạn có thể sử dụng Python, một ngôn ngữ lập trình được các nhà thống kê, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sử dụng rộng rãi trong Power BI Desktop Query Editor. Việc tích hợp Python vào Query Editor cho phép bạn dọn dẹp dữ liệu bằng Python đồng thời phân tích và định hình dữ liệu nâng cao trong tập dữ liệu, bao gồm hoàn thành dữ liệu bị thiếu, dự đoán và phân cụm. Python là một ngôn ngữ mạnh mẽ và có thể dùng trong Query Editor để chuẩn bị mô hình dữ liệu và tạo report (báo cáo).

1. Cài đặt Python

Để sử dụng Python trong Query Editor trong Power BI Desktop, bạn cần cài đặt Python trên máy cục bộ (local) của bạn. Bạn có thể tải và cài đặt Python miễn phí từ nhiều nơi như trang chủ Python và Anaconda.

2. Sử dụng Python trong Query Editor

Bước 3: Khi dữ liệu được tải lên, bạn sẽ thấy nó trong thanh Fields trong Power BI Desktop.

import pandas as pd

completedData = dataset.fillna(method=’backfill’, inplace=False)

dataset[“completedValues”] = completedData[“SMI missing values”]

Khi đặt vào hộp thoại Run Python Script, mã sẽ trông như sau:

Bước 7: Sau khi chọn OK, Query Editor sẽ hiển thị một cảnh báo về quyền riêng tư dữ liệu.

Bước 8: Để các tập lệnh Python hoạt động bình thường trong Power BI service, tất cả nguồn dữ liệu cần được đặt thành công khai.

Lưu ý một cột mới trong ngăn Fields có tên completedValues. Lưu ý có một vài đối tượng dữ liệu bị thiếu, như là dòng 15 và 18. Hãy xem cách mà Python xử lý điều đó trong phần tiếp theo.

Với chỉ 5 dòng của tập lệnh Python, Query Editor đã điền vào các giá trị còn thiếu bằng mô hình dữ đoán.

3. Tạo trực quan từ dữ liệu tập lệnh Python

Khi trực quan đó được hoàn thiện và bất kỳ trực quan nào khác mà bạn có thể muốn tạo bằng Power BI Desktop, bạn có thể lưu tệp Power BI Desktop (dưới dạng tệp .pbix) và sau đó sử dụng mô hình dữ liệu, bao gồm tập lệnh Python là một phần của nó trong Power BI service.

Khi bạn đã tải tệp .pbix lên Power BI service, cần thực hiện thêm một số bước nữa để khởi động làm mới dữ liệu (trong service) và cho phép cập nhật hình ảnh trong dịch vụ (dữ liệu cần quyền truy cập vào Python để có trực quan được cập nhật). Các bước bổ sung như sau:

Khởi động lịch làm mới tập dữ liệu: Để khởi động lịch làm mới đối với workbook mà chứa tập dữ liệu của bạn với tập lệnh Python, bạn có thể xem hướng dẫn bên dưới, bao gồm thông tin về Personal Gateway.

Cài đặt Personal Gateway: Bạn cần cài đặt Personal Gateway trên máy nơi đặt tệp và nơi Python được cài đặt; Power BI service phải truy cập workbook đó và hiển thị lại bất kỳ trực quan được cập nhật nào.

4. Những điều cần cân nhắc

Có một số hạn chế đối với các truy vấn bao gồm các tập lệnh Python được tạo trong Query Editor:

Từ hộp thoại Data Source Settings, chọn các nguồn dữ liệu và sau đó chọn Edit Permissions và đảm bảo Privacy Level được đặt là Public.

Để khởi động lịch làm mới của các trực quan Python hoặc tập dữ liệu, bạn cần khởi động Scheduled refresh và có một Personal Gateway được cài đặt trên máy tính chứa workbook và cài đặt Python.

Các bảng lồng nhau hiện không được hỗ trợ.

Có rất nhiều thứ bạn có thể làm với Python và các truy vấn tùy chỉnh, vì vậy hãy khám phá và định hình dữ liệu của bạn theo cách bạn muốn nó xuất hiện. Mong rằng những kiến thức trên sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên theo dõi các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại website bacs.vn.

https://docs.microsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Tham khảo chương trình đào tạo:

BAC – Biên soạn và tổng hợp nội dung

Bạn đang đọc nội dung bài viết Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python trên website Thaiphuminh.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!