4.11 ノートブックのパラグラフでのCondaインタプリタの使用

Oracle Machine Learning Notebooksには、管理者がサードパーティのカスタムPythonおよびRライブラリを使用し、conda環境を作成するためのCondaインタープリタが用意されています。作成後は、Condaインタープリタを使用してノートブック・セッション内でConda環境をダウンロードし、アクティブ化できます。

Oracle Machine Learningノートブックでは、複数の言語がサポートされています。このために、SQL問合せを実行するためのパラグラフと、PL/SQLスクリプトを実行するためのパラグラフが含まれるノートブックを作成する必要があります。ノートブックを異なるスクリプト言語で実行するには、最初にノートブック・パラグラフをそれぞれのインタープリタ(SQL、PL/SQL、R、Python、Condaなど)に接続する必要があります。

このトピックでは、Conda環境で作業を開始する方法について説明します:
  • Condaインタープリタへの接続
  • Conda環境のダウンロードおよびアクティブ化
  • Conda環境のパッケージのリストの表示
  • Pythonファンクションの実行によるIrisデータ・セットのインポートおよびビジュアライゼーション用のseabornパッケージの使用
  1. パラグラフの先頭に%condaと入力してCondaインタープリタに接続し、[Enter]を押します。
    %conda
  2. 次に、Conda環境をダウンロードしてアクティブ化します。次のように入力します。
    download sbenv
    activate sbenv
    この例では、Conda環境がダウンロードされてアクティブ化されます。この例のConda環境の名前はsbenvです。Conda環境のダウンロードおよびアクティブ化
  3. Conda環境に存在するすべてのパッケージを表示できます。パッケージのリストを表示するには、listと入力します。
    seabornライブラリ内のパッケージのリスト
  4. 次に、ビジュアライゼーションにseabornライブラリ・パッケージを使用する方法を示す例を示します。Seabornは、matplotlibに基づくPythonビジュアライゼーション・ライブラリです。これは、魅力的な統計グラフィックを描くための高レベルのインタフェースを提供します。この例では次のことを実行します。
    • Pandasおよびseabornのインポート
    • Irisデータ・セットのロード
    • データポイント、つまり、アイリスの花の3つの異なる種であるSetosa、Virginica、およびVersicolorをその寸法に基づいてプロットします。散布図を作成します
    次のように入力します。
    %python
    
    def sb_plot():
        import pandas as pd
        import seaborn as sb
        from matplotlib import pyplot as plt
        df = sb.load_dataset('iris')
        sb.set_style("ticks")
        sb.pairplot(df,hue = 'species',diag_kind = "kde",kind = "scatter",palette = "husl")
        plt.show()
    コマンド
  5. Pythonのパラグラフでファンクションを実行します。
    次のように入力します。
    %python 
    sb_plot()
    Seaborn Pythonライブラリを使用したビジュアライゼーション