Jupyter Notebook

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    • Jupyter Notebook 설치
    • Jupyter Notebook 시작 폴더 위치 바꾸기
    • Jupyter Notebook css 적용
  • Jupyter Notebook R 추가 설치
  • Jupyter Notebook 트러블슈팅(troubleshooting)
  • Jupyter Notebook - 구글 코랩 Colab
    • 마크다운 Markdown
    • GitHub 깃헙 연동

Jupyter Notebook

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Jupyter Notebook 설치

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0. Anaconda Prompt 실행

1. 가상환경 활성화

   > conda activate [가상환경이름]

2. 설치

   > conda install jupyter notebook

Jupyter Notebook 시작 폴더 위치 바꾸기

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0. Anaconda Prompt 실행

1. config 파일 생성

• 생성 후 파일 위치 확인

  >  jupyter notebook --generate-config

2. config 파일 text 에디터로 열기

• C:\Users\로그인계정.jupyter\jupyter_notebook_config.py

3. 파일에 c.NotebookApp.notebook_dir 값 설정

• notebook_dir 검색 후 주석 해제 후 설정

c.NotebookApp.notebook_dir = '프로젝트경로'

4. Anacond폴더 > 주피터단축아이콘 > 자세히 > 파일위치열기

5. 주피터단축아이콘 > 속성 > 대상, 시작위치에 값 삭제

Jupyter Notebook css 적용

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• https://wikidocs.net/15316

Jupyter Notebook R 추가 설치

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1. R 버전 확인

   > conda search -c conda-forge r-essentials

2. conda-forge에서 설치

   > conda install -c conda-forge r-essentials

3. 참고 : reference

• https://anaconda .org/r/r-essentials

4. R - 4.XX KoNLP 설치 순서

• R.version.string
• R Tools 설치 : https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
• install.packages('rJava')
• install.packages('multilinguer')
• install.packages(c('stringr','hash','tau','Sejong','RSQLite','devtools', type='binary'))
• install.packages('remotes')
• remotes::install_github('haven-jeon/KoNLP' ,upgrade='never' ,INSTALL_opts=c('--no-multiarch'))
• 오류시 : scala-library-2.11.8.jar 파일을 KoNLP/java 넣기
• http://thedata.kr/down/R/scala-library-2.11.8.jar

Jupyter Notebook 트러블슈팅(troubleshooting)

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1. R 에서 한글 깨질때 시스템 언어 확인 및 변경

   > Sys.getlocale()
   > Sys.setlocale("LC_ALL","Korean")

2. 클린(clean) : 캐시, 잠기파일 등 삭제

   > conda clean --all

3. 주피터 코드 인텔리센스 안될때

   > pip uninstall jedi

Jupyter Notebook - 구글 코랩 Colab

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• 웹 브라우저에서 무료로 파이썬 프로그램을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스
• 구글 계정으로 https://colab.research.google.com/ 에서 주피터 노트북 생성 해서 사용
• 구글 계정으로 구글 드라이버 Colab Notebooks폴더 자동 저장 됨
• 구글 드라이버에서 새로 만들기 > google colaboratory로 생성 가능
• 생성 후 연결 > 구글 클라우드 환경 정보 확인 > Ram 12GB, Disk 100GB
• GPU 사용(12시간/일) : 런타임 > 런타임 유형 변경 > 하드웨어 가속기 > GPU 선택
• 노트북은 5개까지 연결 가능
• 파이썬 코드와 마크다운 및 html으로 작업

마크다운 Markdown

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• https://tinyurl.com/3r6hahsn

GitHub 깃헙 연동

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• 깃헙에 저장소 만든 후 저장 가능 : 파일 > GitHub에 사본 저장 > 저장소 선택 후 확인