Interaktive Python-Kurzreferenz - Spickzettel

Python Interaktive Umgebung einrichten

Quarto Live-Installation

Installieren Sie die Quarto Live Erweiterung:

quarto add r-wasm/quarto-live

YAML-Header für interaktives Python konfigurieren:

---
format: live-html
---

Ausführliche Anleitung: Installation der Quarto Live & WebAssembly Engines

Grundlegendes interaktives Python-Skripting

Einfacher interaktiver Code-Block

Quellcode

```{pyodide}
#| autorun: wahr
print("Hello, Interaktives Python!")
```

Quellcode

Python Cell Optionen Kurzreferenz

Option Name	Beschreibung	Standardwert
autorun	Automatisches Ausführen von Code beim Laden der Seite.	false
edit	Ermöglicht die Bearbeitung von Codeblöcken.	true
runbutton	Zeigt die Schaltfläche Run Code.	true
completion	Aktiviert Vorschläge zur automatischen Vervollständigung.	true
startover	Zeigt die Schaltfläche Start Over an.	true
persist	Behält Änderungen des Benutzers bei.	false
timelimit	Zeitlimit für die Codeausführung (Sekunden).	30
include	Anzeige der Codeblock-Ausgabe und des Quellcodes.	true

Ausführliches Tutorial: Interaktive Codeblöcke erklärt

Grundlagen des Plottens in Python (Matplotlib, Plotly, Seaborn)

Matplotlib Beispiel

Quellcode

```{pyodide}
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Interactive Matplotlib Plot")
plt.show()
```

Quellcode

Plotly Beispiel

Quellcode

```{pyodide}
import plotly.express as px
import pandas as pd

# Beispiel Daten
df = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 20, 15, 25, 30]
})

fig = px.line(df, x='x', y='y', title='Interactive Plotly Line Plot')
fig.show()
```

Quellcode

Seaborn Beispiel

Quellcode

```{pyodide}
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Datensatz laden
df = sns.load_dataset("iris")

sns.scatterplot(data=df, x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species")
plt.title("Interactive Seaborn Plot")
plt.show()
```

Quellcode

Effektive Nutzung von Pyodide

Laden von Paketen

Python-Pakete in das YAML-Dokument einbinden:

---
format: live-html
pyodide:
  packages:
    - numpy
    - matplotlib
    - seaborn
---

Zugriff auf Daten aus anderen Zellen

Daten in einer OJS-Variable definieren und importieren:

```{pyodide}
#| define:
#|   - dataset

import seaborn as sns
dataset = sns.load_dataset("iris").to_dict()
```

```{pyodide}
#| input:
#|   - dataset

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dataset)
df.head()
```

Erweiterte Optionen für Pyodide-Zellen

• Persistenz:

  #| persist: true

  (Benutzerbearbeitungen lokal speichern)

• Sofortige Ausführung:

  #| runbutton: false

  (Führt den Code sofort nach der Eingabe aus)

Ausführliches Tutorial: Verwaltung von Ausführungsumgebungen

Weiterführende Literatur

• Interaktives Python für Einsteiger: Ihr erstes Skript
• Interaktiver Python-Kurs: Schritt-für-Schritt-Lektionen
• Integration von Shinylive mit Python

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Hinweis

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