Как в 2020 использовали Jupyter Notebook в GitHub

автор рубрика
Как в 2020 использовали Jupyter Notebook в GitHub

В прошлой статье мы говорили о среде IPython. Сегодня мы поговорим о том, как Python-программисты использовали интерактивные ipynb-блокноты в своих репозиториях GitHub в 2020. Читайте в этой статье: статистика и тренды Github по использованию Jupyter Notebook, применяемые библиотеки Machine Learning, NLP и визуализации данных, а также что ищут в YouTube и Google

1. Jupyter Notebook в репозиториях Github

Компания Deepnote провела исследование о применении ipynb-блокнотов в репозиториях на GitHub. В основу легли данные Datalore 10M, собранная информация с GitHub API, а также поисковые тренды Google и YouTube.

Вот что показывает статистика использования Jupyter Notebook в репозиториях Github на 2020 год:

  • Количество созданных репозиториев, содержащих Jupyter Notebooks: 10,176
  • Количество коммитов: 131,753
  • Количество issues: 51,887
  • Количество обсуждений: 101
Самые популярные репозитории

Репозиторий GitHub, получивший в 2020 году наибольшее количество звезд, — Fastbook от Fast AI. У него 11k звезд, 11 контрибьюторов, 3.4k форков. Репозиторий посвящен введению в глубокое обучение (Deep Learning) с помощью библиотек Pytorch и FastAI.

Интересно заметить, что второй репозиторий от Fast AI под названием FastPages — платформа для ведения блогов с поддержкой Jupyter Notebook, документов Word и Markdown — занял второе место по количеству набранных звезд в прошлом году (2k звезд, 91 контрибьюторов, 409 форков).

Самым любимым репозиторием за все время с 27.3k звездами является Python Data Science Handbook, созданный в 2017 году. Это репозиторий содержит книгу в виде Jupyter Notebook с рецептами по решению задач Data Science на Python.

Наиболее используемые версии Python

Jupyter блокноты в основном используются Python-программистами. Так, Deepnote выяснили, что Python 3.6 – наиболее используемая версия Python с более чем 55% пользователей, за ней следует Python 3.7 с 36,5%. Python 3.5 и 2.7 имеют только около 0,5% пользователей.

Наиболее распространенные версии Python в Github
Версии Python в GitHub
Лицензии

Среди самых используемых лицензий MIT License занимает лидирующее место, а за ней следует Apache 2.0.

Наиболее лицензии популярные версии Python c Jupyter Notebook
Лицензии с Jupyter Notebook

2. Библиотеки Python в 2020

Самыми популярными библиотеками в GitHub являются Matplotlib, NumPy и Pandas. Эти библиотеки всегда стоят на вооружении практически у любого Data Scientist’a.

Самые популярные библиотеки Python для Data Science
Библиотеки Python в GitHub
Библиотеки визуализации данных

Matplotlib — самая популярная библиотека для построения графиков. Имеет огромный отрыв с Seaborn и Plotly.

Самые популярные библиотеки Python для визуализации данных
Библиотеки визуализации данных в GitHub
Библиотеки машинного обучения

Среди библиотек машинного обучения Tensorflow занимает первое место: 40,0% пользователей импортировали её в своих блокнотах, за ними следуют Keras с 34,1%.

Самые популярные библиотеки Python для машинного обучения
Библиотеки машинного обучения в GitHub
Библиотеки обработки естественного языка (NLP)

Что касается обработки естественного языка, то NLTK — явный номер 1 с 63,0% импортами. Вторую строчку занял Gensim

Самые популярные библиотеки Python для NLP
Библиотеки NLP в GitHub
Библиотеки геопространственного анализа

Для геопространственного анализа самой популярной библиотекой была Folium, за ней следовали GeoPandas и Shapely.

Самые популярные библиотеки Python для геоданных и работы с картами
Библиотеки геопространственного анализа в GitHub
Другие библиотеки

Вот еще других тематических библиотек, набирающих популярность в Jupyter Notebook:

  • Сжатие данных: zipfile
  • Химия: pymatgen
  • Обработка медицинских изображений: nibabel
  • Астрономия: astropy

3. Блокноты в поисковиках Google и YouTube

DeepNote также изучили, что люди искали связанное с ipynb-блокнотами в 2020 году. 10 самых популярных поисковых запросов в Google касаются Jupyter Notebook, Python и работы с файлами .ipynb.

Оценка поисковых запросов считалась относительно. Значение 100 присвоено наиболее часто запрашиваемому ключевому слову, значение 50 – слову, которое искалось в два раза реже, и т.д.

Самые популярные запросы, связанные с Jupyter Notebook, в Google
Самые популярные запросы, связанные с блокнотами, в Google

Запросы, связанные с блокнотами, на YouTube очень похожи на запросы в Google: пользователи интересовались Jupyter, Python, установкой и настройкой Anaconda.

Самые популярные запросы, связанные с Jupyter Notebook, в YouTube
ТОП запросов в YouTube

Также смотрите учебный видеоролик о возможностях Jupyter Notebook:

 

О том как работать с Jupyter Notebook для решения задач Data Science на Python, вы узнаете на наших курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации IT-специалистов в Москве.

Комментировать

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *