4.9 ノートブックのパラグラフでのPythonインタプリタの使用

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。各パラグラフは、特定のインタープリタに関連付けられています。ノートブック内でPythonコマンドを実行するには、まずPythonインタープリタに接続する必要があります。OML4Pyを使用するには、omlモジュールをインポートする必要があります。

Oracle Machine Learning UIのノートブックには複数のパラグラフを追加でき、各パラグラフをSQLやPythonなどの様々なインタープリタに接続できます。使用するインタープリタを識別するには、%の後に使用するインタープリタ(sql、script、r、python、conda、markdown)を続けて指定します。

この例では、次の方法を示します:
  • ノートブックでPythonコマンドを実行するためのPythonインタープリタへの接続
  • Pythonモジュール(oml、matplotlibおよびnumpy)のインポート
  • omlモジュールがOracle Databaseに接続されているかどうかの確認

ノート:

zは予約済キーワードであるため、Oracle Machine Learning UIのノートブックの%pythonパラグラフで変数として使用することはできません。
前提: この例では、Py Noteという名前の新しいノートブックをすでに作成していることを前提としています。
  1. Py Noteノートブックを開き、インタープリタ・バインディング・アイコンをクリックします。使用可能なインタープリタ・バインディングが表示されます。
  2. Pythonインタープリタに接続するには、%pythonと入力します
    これで、ノートブックでPythonスクリプトを実行する準備ができました。
  3. OML4Pyモジュールを使用するには、omlモジュールをインポートする必要があります。次のPythonコマンドを入力してomlモジュールをインポートし、実行アイコンをクリックします。または、[Shift]キーを押しながら[Enter]キーを押してノートブックを実行します。
    import oml
  4. omlモジュールがデータベースに接続されているかどうかを確認するには、次のように入力します:
    oml.isconnected()
    ノートブックが接続されると、コマンドはTRUE.を返しますノートブックがPythonインタープリタに接続され、ノートブックでpythonコマンドを実行する準備ができました。

Pythonモジュール(matplotlibおよびnumpy)の使用方法を示し、ランダム・データを使用して2つのヒストグラムをプロットするための例。

  1. 次のコマンドを入力して、モジュールをインポートします: 
    %python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
    • Matplotlib - グラフをレンダリングするためのPythonモジュール
    • Numpy - 計算用のPythonモジュール
  2. 次のコマンドを入力して、2つのヒストグラムでデータを計算してレンダリングします。
    
list1 = np.random.rand(10)*2.1
list2 = np.random.rand(10)*3.0

plt.subplot(1,2,1) # 1 line, 2 rows, index nr 1 (first position in the subplot)
plt.hist(list1)
plt.subplot(1, 2, 2) # 1 line, 2 rows, index nr 2 (second position in the subplot)
plt.hist(list2)
plt.show()
    この例のコマンドは、2つのPythonモジュールをインポートして、2つのヒストグラムlist1およびlist2でデータを計算およびレンダリングします。
  3. 「実行」をクリックします。
    スクリーンショットに示すように、チャート・コンポーネントを含むパラグラフの出力セクションに、2つのヒストグラム(list1とlist2)で結果が表示されます。
  • Oracle Machine Learning for Pythonについて
    Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)は、Oracle Autonomous Databaseのコンポーネントであり、Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW)、Oracle Autonomous Transaction Processing (ATP)およびOracle Autonomous JSON Database (AJD)で構成されます。Oracle Machine Learning UIのノートブックを使用すると、Oracle Databaseを高パフォーマンスのコンピューティング環境として利用しながら、データを探索および準備するためにデータに対してPythonファンクションを実行できます。Oracle Machine Learningユーザー・インタフェース(UI)は、Autonomous Data Warehouse (ADW)サービス、Autonomous Transaction Processing (ATP)サービスおよびAutonomous JSON Database (AJD)サービスを介して使用できます。

親トピック: OML Notebooks