LabEx VM
LabEx VM Jupyter 인터페이스
LabEx Jupyter 인터페이스는 Jupyter Notebook 을 기반으로 하는 대화형 Python 환경을 제공하며, 데이터 분석, 시각화 및 기계 학습 작업에 적합합니다. Ubuntu 22.04 를 기반으로 구축되었으며, 코드 셀을 실행하고 작업을 문서화하기 위한 친숙한 노트북 스타일 인터페이스를 제공합니다.
Jupyter 인터페이스 미리보기
Jupyter 환경은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.
- Python 라이브러리 (Pandas, Matplotlib 등) 를 사용한 데이터 분석 및 시각화 프로젝트
- 기계 학습 및 딥 러닝 실험
- 즉각적인 피드백을 통한 대화형 코드 실행
- 코드와 마크다운을 결합한 문서화된 워크플로우 생성
- 설명과 실행 가능한 예제가 포함된 교육 콘텐츠
인터페이스에 액세스하기
- Jupyter 가 활성화된 랩을 시작한 후 페이지 상단의 “Notebook” 탭을 클릭합니다.
- Jupyter 인터페이스가 완전히 로드될 때까지 기다립니다.
- 브라우저에서 익숙한 Jupyter Notebook 인터페이스를 볼 수 있습니다.
인터페이스 레이아웃
Jupyter 인터페이스는 여러 주요 구성 요소로 구성됩니다.
- 주요 작업 영역:
- 노트북 셀 (코드 및 마크다운)
- 출력 표시
- 일반적인 작업이 있는 도구 모음
- 상단 메뉴 바:
- 파일 작업
- 셀 조작
- 커널 제어
노트북 사용하기
셀 유형
-
코드 셀:
- Python 코드를 작성하고 실행합니다.
- 셀 바로 아래에 출력을 봅니다.
- Shift+Enter 를 사용하여 실행합니다.
-
마크다운 셀:
- 작업을 문서화합니다.
- 설명과 메모를 추가합니다.
- LaTeX 를 사용하여 수학 방정식을 지원합니다.
일반적인 작업
-
새 셀 만들기:
- 도구 모음에서 + 버튼을 클릭합니다.
- 키보드 단축키 B(아래) 또는 A(위) 를 사용합니다.
-
셀 실행:
- 재생 버튼을 클릭합니다.
- Shift+Enter 를 사용합니다.
- 셀 메뉴 옵션을 사용합니다.
-
셀 유형 변경:
- 도구 모음의 드롭다운을 사용합니다.
- 키보드 단축키: Y(코드), M(마크다운)
사용 시나리오
데이터 분석 샘플
데이터 분석 샘플
100 Pandas Exercises
Pandas 를 사용하여 100 개의 연습 문제를 다루는 샘플 데이터 분석 랩입니다.
Jupyter 에서 데이터 작업:
출력은 코드 셀 바로 아래에 나타나 분석을 쉽게 반복할 수 있습니다.
기계 학습 샘플
기계 학습 샘플
자주 묻는 질문
추가 Python 패키지를 어떻게 설치합니까?
추가 Python 패키지를 어떻게 설치합니까?
코드 셀에서 pip 를 사용하여 추가 패키지를 설치할 수 있습니다.
설치는 임시적이며 세션이 종료되면 재설정됩니다.
필수 키보드 단축키는 무엇입니까?
필수 키보드 단축키는 무엇입니까?
중요한 Jupyter 단축키:
-
셀 실행
- 셀 실행: Shift+Enter
- 셀 실행 및 아래 삽입: Alt+Enter
-
셀 작업
- 셀 위 삽입: A
- 셀 아래 삽입: B
- 셀 삭제: D,D (두 번 누르기)
- 셀 복사: C
- 셀 붙여넣기: V
-
셀 유형
- 코드 셀: Y
- 마크다운 셀: M
-
기타
- 노트북 저장: Ctrl+S
- 명령 팔레트: Ctrl+Shift+P
모든 단축키를 보려면 H 를 누르십시오.
교육용 노트북이 일반 랩 콘텐츠와 다른 이유는 무엇입니까?
교육용 노트북이 일반 랩 콘텐츠와 다른 이유는 무엇입니까?
LabEx 의 교육용 노트북은 일반 랩 콘텐츠와 다릅니다.
- 콘텐츠가 노트북에 직접 표시됩니다.
- Jupyter 의 특성상 단계별 확인이 불가능합니다.
- 다음을 통해 학습합니다.
- 마크다운 셀에서 설명을 읽습니다.
- 예제 코드를 실행합니다.
- 코드를 수정하여 실험합니다.
- 노트북 내에서 연습 문제를 완료합니다.
이 형식은 보다 대화적이고 자기 주도적인 학습 경험을 제공합니다.