Jupyter Notebook

画面の表示設定
Pandasの表示設定
1. 取得
2. 変更
処理速度の計測
1. %%time
2. %%timeit

画面の表示設定

Jupyter Notebookの画面の幅を変更することができます。

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:90% !important; }</style>"))

Pandasの表示設定

取得

# 行数
print(pd.get_option("display.max_rows"))

# 列数
print(pd.get_option("display.max_columns"))

変更

# 行数
pd.set_option('display.max_rows', 100)

print(pd.get_option("display.max_rows"))
# 100

# 列数
pd.set_option('display.max_columns', 50)

print(pd.get_option("display.max_columns"))
# 50

上記で駄目な場合は以下です。print時の幅を制御するようです。

pd.set_option('display.width', 100)

処理速度の計測

%%time

Wall timeが処理速度のようです。

%%time
sum = 0
for n in range(100000):
    sum += n
    
print(sum)
# 4999950000
# CPU times: user 15.6 ms, sys: 481 µs, total: 16 ms
# Wall time: 16 ms

%%timeit

なぜかprintを入れるとたくさん表示（出力）されます。
処理を何度か自動的に実行して、時間を計測しているようです。
以下の例では、7回の実行の平均±標準偏差ということになります。しかしprintはもっと実行されています。

ですので、処理が遅いようです。こちらの方が正確かもしれませんが。

%%timeit
sum = 0
for n in range(100000):
    sum += n
    
print(sum)
# 4999950000
# 4999950000
# 4999950000
# ・・・
# 7.57 ms ± 241 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)