Notebooks und Scripts

Letzte Aktualisierung: 21. Nov. 2024

Sie können Python und R-Code mithilfe von Jupyter und -Skripten in Code-Editoren erstellen, bearbeiten und ausführen, z. B. im Notizbuch-Editor oder einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) wie RStudio.

Notebooks: Ein Jupyter-Notebook ist eine webbasierte Umgebung für Datenverarbeitung im Dialogbetrieb. Sie können Notebooks verwenden, um kleine Codeteile auszuführen, die Ihre Daten verarbeiten, und Sie können die Ergebnisse Ihrer Berechnung sofort anzeigen. Notebooks enthalten alle Bausteine, die Sie für die Arbeit mit Daten benötigen, nämlich die Daten, die Codeberechnungen, die die Daten verarbeiten, die Visualisierungen der Ergebnisse sowie Text und Rich Media, um das Verständnis zu verbessern.
Scripts: Ein Script ist eine Datei, die eine Gruppe von Befehlen und Kommentaren enthält. Das Script kann gespeichert und später verwendet werden, um die gespeicherten Befehle erneut auszuführen. Anders als in einem Notebook können die Befehle in einem Script nur linear ausgeführt werden.

Notebooks

Erforderlicher Service: watsonx.ai Studio
Erforderliche Berechtigungen: Rolle Editor oder Administrator in einem Projekt
Tools: Notebook-Editor
Programmiersprachen: Python und R
Datenformat: Alle Typen
Die Codeunterstützung ist verfügbar, um Daten aus Projektassets zu laden und darauf zuzugreifen für:: Datenassets, z. B. CSV-, JSON-, XLSX-und XLS-Dateien; Datenbankverbindungen und verbundene Datenassets

Siehe Unterstützung von Datenladevorgängen. für die unterstützten Datei-und Datenbanktypen.

Data Size: 5 GB. Wenn die Dateien größer sind, müssen Sie die Daten in mehreren Teilen laden.

Scripts

Erforderlicher Service: watsonx.ai Studio
Erforderliche Berechtigungen: Rolle Editor oder Administrator in einem Projekt
Tools: RStudio
Programmiersprachen: R
Datenformat: Alle Typen
Die Codeunterstützung ist verfügbar, um Daten aus Projektassets zu laden und darauf zuzugreifen für:: Datenassets, z. B. CSV-, JSON-, XLSX-und XLS-Dateien; Datenbankverbindungen und verbundene Datenassets

Siehe Unterstützung von Datenladevorgängen. für die unterstützten Datei-und Datenbanktypen.

Data Size: 5 GB. Wenn die Dateien größer sind, müssen Sie die Daten in mehreren Teilen laden.

Im Notebook-Editor arbeiten

Der Notebook-Editor wird hauptsächlich für die interaktive, explorative Datenanalyseprogrammierung und Datenvisualisierung verwendet. Nur jeweils eine Person kann ein Notebook bearbeiten. Alle anderen Benutzer können nur im Anzeigemodus auf geöffnete Notebooks zugreifen, während sie gesperrt sind.

Sie können die folgenden Bibliothekstypen verwenden:

Vorinstallierte Open-Source-Bibliotheken, die mit den Notebook-Laufzeitumgebungen geliefert werden
IBM -Bibliotheken, die ohne zusätzliche Kosten bereitgestellt werden und mit den Notebook-Laufzeitumgebungen geliefert werden
Eigene Bibliotheken

Wenn Ihre Notebooks bereit sind, können Sie Jobs erstellen, um die Notebooks direkt über den Notebook-Editor auszuführen. Ihre Jobkonfigurationen können Umgebungsvariablen verwenden, die an die Notebooks mit unterschiedlichen Werten übergeben werden, wenn die Notebooks ausgeführt werden.

Arbeiten in RStudio

RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung für die Arbeit mit R-Scripts oder Shiny-Apps. Obwohl die RStudio-IDE nicht in einer Umgebungslaufzeit mit Spark mit R gestartet werden kann, können Sie Spark in Ihren R-Scripten und Shiny-Apps nutzen, indem Sie programmgesteuert auf Spark-Kernel zugreifen.

R-Scripts und Shiny-Apps können nur in der RStudio-IDE erstellt und verwendet werden. Sie können keine Jobs für R-Scripts oder R Shiny-Bereitstellungen erstellen.