Jupyter Notebook – R ve Julia

Nasıl? Jupyter Notebook (JN) kullanmaya başladınız mı? Umarım bir önceki yazımın faydası olmuştur. Eğer kurulumu yazıda bahsedildiği şekliyle yaptıysanız, hali hazırda bilgisayarınızda Python programlama dili var demektir. Haliyle JN ile bir sayfa açıp Python kullanabilirsiniz. Peki ya diğer programlama dilleri? Bugünkü yazıda JN’ye veri biliminde sıkça kullanılan R ve gittikçe daha çok popülerleşmeye başlayan Julia dillerini ekleyelim.

R

JN’ye farklı dillerle zenginleştirme işine “çekirdek (kernel) ekleme” deniyor. İlk önce R ile başlayacağız ama bilgisayarınızda R yüklü olduğundan emin olalım. Eğer daha önce yüklemediyseniz şu sayfadan bilgisayarınızın işletim sistemine uygun olan dosyayı indirip kurun.  Bu işlemden sonra artık R kullanabilirsiniz. Bu arada hazır R kurmuşken, RStudio‘yu da yüklemenizi tavsiye ederim. Gerçekten çok başarılı bir programlama ara yüzü sunuyor.

R çekirdeğini eklemek için de şu sayfada verilen işlemleri yapacağız. İlk yapmanız gereken R programını çalıştırmak. Karşınıza bir terminal penceresi ve R komut satırı çıkacak. Eğer RStudio yüklediyseniz, programı çalıştırıp konsol (console) kısmına geçin. Ardından komut satırına aşağıdaki komutları sırasıyla yazmanız yeterli.

> install.packages('devtools')
> devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
> IRkernel::installspec()

Julia

Sıra geldi Julia yüklemeye. Ardından da JN’ye Julia çekirdeğini ekleyeceğiz. Bilgisayarınıza Julia kurmak için şuradan işletim sisteminizle uyumlu seçeneği komut satırı sürümü (command line version) olacak şekilde indirip çalıştırın. Yüklediğiniz Julia programını çalıştırdığınızda komut satırı içeren bir pencere çıkacak. Julia kullanmaya hazırsınız. Ben son yıllarda Octave/MATLAB yerine  Julia kullanmaya başladım. Özellikle hızından çok memnunum. Neyse, konu dağılmasın. Asıl işimize dönüp, hemen JN’ye Julia çekirdeğini ekleyelim. Çok kolay. Tek yapmanız gereken Julia komut satırına aşağıdaki satırı yazmak.

julia> Pkg.add("IJulia")


Eğer her şey yolunda gittiyse, JN’yi çalıştırdıktan sonra sağdaki menüden yeni bir defteri üç dilden birisi ile açabilirsiniz. Güle güle kullanın. Eğer daha farklı çekirdekler eklemek isterseniz şu liste hiç fena değil.

4 comments

  1. Yazilari ilgiyle takip ediyorum, emeklerinize saglik. Julia’yi bilmiyorum ama Anaconda Navigator sayfasinda Rstudio + R mevcut, bir tiklamayla ikisini de yukluyor.

    1. Ben o şekilde denememiştim. Paket halinde geliyor olması gayet güzel. Teşekkürler Zeynep.

  2. Ozellille birden cok projede calisan ve her biri farkli farkli paketlere veya surumlere ihtiyaci olan veri bilimcileri icin tavsiyem, mumkun oldugunca sistem genelindeki R, Python ve Jupyter’i ellememeleri. Bir suru deneme yanilma, icinden cikilmaz paket bagimlilklari, surum uyusmazliklari arkasindan her proje icin ayri bir ortam yaratip, her ortama kendine ait R, Jupyter yuklemenin en temiz cozum oluguna karar verdim. Olur da baskalari bu durumdaysa, su guzel conda ortami her sey hazir ve coklu cekirdekli temiz bir notebook ile geliyor (ve de ayarlama derdi olmuyor):

    > conda create -n ortam1 python=3 jupyter matplotlib seaborn pandas numpy scipy r-essentials r-irkernel r-tidyverse
    > source activate ortam1
    > jupyter notebook

    Julia deneyemim pek yok ama yanlis bilmiyorsam bir iki conda tarifi eklemesi ile onu da denkleme eklemek mumkun…

    1. Farklı ortamlarda (environment) çalışıp sistemi temiz tutma fikri önemli. Teşekkürler. Bir ara yeni ortam kurmanın ne anlama geldiği üzerine de yazmalıyız belki de.

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir