Loading article…
 | |
| 略語 | ジュピター |
|---|---|
| 形成 | 2015年2月 |
| タイプ | 非営利団体 |
| 目的 | インタラクティブなデータサイエンスと科学計算 |
サービス提供地域 | 全世界 |
公用語 | 英語 |
| Webサイト | ジュピター |
プロジェクト ジュピター( / ˈ dʒ uː p ɪ t ər / ）は、複数のプログラミング言語にわたるインタラクティブコンピューティングオープンソースソフトウェア、オープンスタンダード、およびサービスを開発するプロジェクトです。
2014年にフェルナンド・ペレスとブライアン・グレンジャーによってIPythonからスピンオフしました。Project Jupyterの名前は、Jupyterがサポートする3つのコアプログラミング言語であるJulia、Python、Rに由来しています。その名前とロゴは、ガリレオのノートに記録されている 木星の衛星の発見に敬意を表したものです。
JupyterはNumFOCUSから資金援助を受けています。[1]
歴史
_-_Serenissimo_Principe_-_manuscript_with_observations_of_Jupiter_and_four_of_its_moons,_1610.png/500px-Galileo_Galilei_(1564_-_1642)_-_Serenissimo_Principe_-_manuscript_with_observations_of_Jupiter_and_four_of_its_moons,_1610.png)
IPython用のノートブックの最初のバージョンは、Fernando Pérez、Brian Granger、Min Ragan-Kelleyを含むチームによって2011年にリリースされました。[2] 2014年に、PérezはIPythonからのスピンオフプロジェクトであるProject Jupyterを発表しました。[3] IPythonはPythonシェルとJupyterのカーネルとして存在し続けますが、ノートブックとIPythonの他の言語に依存しない部分はJupyterの名前で移行されました。[4] [5] Jupyterは、Julia、R、 Haskell、Ruby 、Python（IPythonカーネル経由）を含む数十の言語の実行環境（「カーネル」と呼ばれる）をサポートしています。
2015年には、約20万件のJupyterノートブックがGitHubで利用可能でした。2018年までに、約250万件が利用可能になりました。[6] 2021年1月には、重力波の初観測[7]や2019年の超大質量ブラックホールの発見に関するノートブックを含む、約1,000万件が利用可能になりました。[8]
大手クラウドコンピューティングプロバイダーは、クラウドユーザー向けのフロントエンドインターフェースとしてJupyter Notebookまたは派生ツールを採用しています。例としては、Amazon SageMaker Notebook、[9]、 GoogleのColab、[10] [11]、MicrosoftのAzure Notebookなどがあります。[12]
Visual Studio Codeは、 Jupyterノートブックのローカル開発をサポートしています。2022年7月現在、VS CodeのJupyter拡張機能は4000万回以上ダウンロードされており、VS Codeマーケットプレイスで2番目に人気のある拡張機能となっています。[13]
Project Jupyterの運営委員会は、2017 ACMソフトウェアシステム賞を受賞した。これは、「概念への貢献、商業的受容、またはその両方に反映され、永続的な影響を与えたソフトウェアシステムを開発した」個人または組織を表彰する年次賞である。[14]
アトランティック誌は2018年に「科学論文は時代遅れ」と題する記事を掲載し、科学出版の将来におけるJupyter NotebookとMathematicaノートブックの役割について論じた。 [15]経済学者のポール・ローマーはこれに応えてブログ記事を掲載し、研究にMathematicaとJupyterを使用した経験を振り返り、Jupyterは「セオドア・グレイがMathematicaノートブックを設計したときに考えていたものをよりうまく実現している」と結論付けた。 [16]
2021年、ネイチャー誌はJupyterを科学を変革した10のコンピューティングプロジェクトの1つに選出した。[8]
ジュピターノートブック
Jupyter Notebook は、口語的には、コードやテキストを編集するためのユーザー向けアプリケーション、または多くの実装間で相互運用可能な基礎となるファイル形式という 2 つの異なる概念を指します。
アプリケーション
Jupyter Notebook (旧称 IPython Notebook) は、ノートブックドキュメントを作成するためのWeb ベースのインタラクティブな計算環境です。Jupyter Notebook は、 IPython、ZeroMQ、Tornado、jQuery、Bootstrap、MathJaxなどの複数のオープン ソースライブラリを使用して構築されています。Jupyter Notebook アプリケーションは、コード、テキスト (Github Flavored Markdownを使用)、数式、プロット、リッチ メディアを含めることができる入出力セルの順序付きリストを含むブラウザー ベースのREPLです。
Jupyter Notebookは、 Maple、Mathematica、SageMathなどの他のプログラムのノートブックインターフェースに似ており、1980年代にMathematicaで始まった計算インターフェーススタイルです。2018年初頭には、Jupyterへの関心がMathematicaノートブックインターフェースの人気を上回りました。[15]
JupyterLabはProject Jupyterの新しいユーザーインターフェースで、柔軟なユーザーインターフェースと従来のノートブックUIよりも多くの機能を提供します。最初の安定版リリースは2018年2月20日に発表されました。[17] [18] 2015年には、レオナ・M・アンド・ハリー・B・ヘルムズリー慈善信託、ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団、アルフレッド・P・スローン財団からの共同600万ドルの助成金により、コアJupyterツールの機能を拡張し、JupyterLabを作成する作業に資金が提供されました。[19]
GitHubは2022年11月に、JupyterLabがCodespaceと呼ばれるオンラインコーディングプラットフォームで利用可能になると発表しました。[20]
2023年8月には、Jupyterの拡張機能であるJupyter AIがリリースされました。この拡張機能は、生成型人工知能をJupyterノートブックに組み込み、ユーザーがコードの説明と生成、エラーの修正、コンテンツの要約、ローカルファイルの問い合わせ、自然言語プロンプトに基づく完全なノートブックの生成を可能にします。[21]
JupyterHubはJupyter Notebook用のマルチユーザーサーバーです。多数のJupyter Notebookサーバーを生成、管理、プロキシすることで、多くのユーザーをサポートするように設計されています。[22]
文書
Jupyter Notebook ドキュメントは、バージョン管理されたスキーマに従うJSONファイルで、通常は拡張子が「.ipynb」で終わります。Jupyter Notebook の主な部分は、メタデータ、ノートブック形式、セルのリストです。メタデータは、ノートブックを設定および表示するための定義のデータ辞書です。ノートブック形式は、ソフトウェアのバージョン番号です。セルのリストは、Markdown (表示)、コード (実行)、およびコードタイプのセルの出力用のさまざまなタイプのセルです。[23]
JSONは最も一般的な形式ですが、画像やメタデータの保存などの一部の機能を省略し、Jupytextなどの拡張機能を使用してノートブックをマークダウンドキュメントとして保存することもできます。[24] Jupytextは、ノートブックの差分やマージを簡単にするために、バージョン管理と組み合わせて使用されることがよくあります。
参照
.svg/500px-Free_and_open-source_software_logo_(2009).svg.png){kind=logo}
参考文献
- ^ 「NumFOCUS スポンサープロジェクト」。NumFOCUS 。 2021年10月25日閲覧。
- ^ Vu, Linda (2021年6月14日). 「Project Jupyter: 科学を変えたコンピューターコード」. Berkeley Lab Computing Sciences . 2022年8月15日閲覧。
- ^ 「Project Jupyter // Speaker Deck」.
- ^ 「ノートブック、Qt コンソール、その他多くの部分が Jupyter の一部になりました」。GitHub。2021年5 月 29 日。
- ^ 「The Big Split™」。2017年8月28日。
- ^ Perkel, Jeffrey M. (2018年10月30日). 「Jupyterがデータサイエンティストの計算ノートブックとして選ばれる理由」. Nature . 563 (7729): 145–146. Bibcode :2018Natur.563..145P. doi :10.1038/d41586-018-07196-1. PMID 30375502. S2CID 256770398. 2022年8月15日閲覧。
- ^ LIGO Scientific Collaboration (2016). 「LIGO Open Science Center」. losc.ligo.org . doi :10.7935/K5MW2F23 . 2018年5月4日閲覧。
- ^ ab Perkel, Jeffrey M. (2021年1月20日). 「科学を変えた10のコンピュータコード」. Nature . 589 (7842): 344–348. Bibcode :2021Natur.589..344P. doi :10.1038/d41586-021-00075-2. PMID 33473232. S2CID 231663425. 2022年8月15日閲覧。
- ^ Gallagher, Sean (2022年8月15日). 「機械学習、結論：『ノーコード』ツールは手動分析に勝ったか？」Ars Technica . 2022年8月15日閲覧。
- ^ Sherrer, Kara (2022 年 5 月 25 日). 「Google Colab vs Jupyter Notebook: データ サイエンス ソフトウェアの比較」. TechRepublic . 2022 年8 月 15 日閲覧。
- ^ 「オタク歓喜：GoogleがAIで協力するための社内ツールをリリース」Quartz 。 2018年9月6日閲覧。
- ^ Wayner, Peter (2022 年 5 月 5 日). 「分析業務を向上させるための必須データ サイエンス ツール」. CIO . 2022 年8 月 15 日閲覧。
- ^ Ramel, David (2022 年 7 月 12 日). 「VS Code と Python: データ サイエンスに最適な組み合わせ」. Visual Studio Magazine . 2022 年8 月 15 日閲覧。
- ^ 「Software System Award」。ACM Awards。Association for Computing Machinery。2016年5月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2016年4月28日閲覧。
- ^ ab サマーズ、ジェームズ。「科学論文は時代遅れ」。アトランティック誌。2018年4月10日閲覧。
- ^ Romer, Paul. 「Jupyter、Mathematica、そして研究論文の未来」。paulromer.net 。2018年4月15日閲覧。
- ^ 「JupyterLab がユーザー向けに準備完了」Jupyter ブログ2018 年 2 月 20 日2018 年 5 月 4 日閲覧。
- ^ Brust, Andrew (2018年2月24日). 「データサイエンスノートブックが現実に: JupyterLabがユーザーにリリース」ZDNet . 2022年8月15日閲覧。
- ^ 「UC BerkeleyとCal Poly、科学計算とデータサイエンスのためのオープンソースソフトウェアを拡大・強化 | Helmsley Charitable Trust」helmsleytrust.org。2020年1月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年5月3日閲覧。
- ^ 「JupyterLabでCodespacesを使用する（パブリックベータ版） | GitHubの変更ログ」。GitHubブログ。 2022年11月11日閲覧。
- ^ Weill, Jason. 「Generative AI in Jupyter」。Jupyter。2023年8月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年8月19日閲覧。
- ^ Lahoti, Sugandha (2019年5月6日). 「JupyterHub 1.0リリース、名前付きサーバー、TLS暗号化のサポートなどを追加」Packt Hub . 2022年8月15日閲覧。
- ^ Toomey, Dan (2016). Learning Jupyter (第1版). バーミンガム - ムンバイ: Packt. p. 21. ISBN 978-1-78588-487-0。
- ^ Wouts, Marc (2022-11-11)、mwouts/jupytext 、 2022-11-11取得
外部リンク
- 公式サイト
- GitHub 上の Jupyter
- Jupyterカーネル
- Jupyter チュートリアル