前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
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fscanf 函数与 scanf 函数用法类似，只不过前者用于读取文件流的数据而已。至于 fscanf 的基础用法我就不赘述了，网上的文章很多。简单提及一下要点：
如果我们想要运行Python，通常有两种方式，第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行，还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件，在文件中编写python代码，然后运行。
为什么Python被大家当作是作为入门的第一语言？不仅是因为它简单易学，还有一个原因就是：市面上有着大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
卸载 jupyter-重装jupyter，然后输入 jupyter notebook，一直提示 ‘jupyter’ 不是有效命令。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，目前支持运行 40 多种编程语言。
数据显示，Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证，我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
Jupyter Notebook作为一款经典的交互式编辑器，在视图数据等实时展示方面有其特有的优势，但是相比pycharm、sublime等编辑工具，Jupyter Notebook在开发过程中又显得有些“笨拙”，今天给大家介绍几个方法，让Jupyter Notebook用起来更加得心应手。
在用 Github 一个开源库 ruptures 做突变点检测时，调用它的 display 方法可视化检测结果时，觉得效果一般，如下所示：
怎么说呢，刚接触Python时给我的第一感觉就是实用。当然，这并不是说之前学的Java、C语言什么的不实用，而是Python会给人一种不一样的感觉，这是其他所不能比拟的。接触pyhton的几周下来，被它独有的优雅、明确、简单所深深折服
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython No
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了，这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧，可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者！
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
当我在2011年和2012年写作本书的第一版时，可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。 因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布！这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
注意到What前面的\n了没有？这是一个字符组合，即反斜杠和n字母的组合。然而，这个组合写法的含义只是一个字符，即换行符。
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
即将ex3.csv中的内容提取出来，传递给变量test，生成一个数据框。后续对数据框的操作，对文件无影响。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件，分享一下
# Python 基础篇(一) 学习视频地址 (opens new window) # Python中的输出函数 # print()函数 我里面有一个你可以直接使用的函数叫print()，可以将你
致力于技术开发道路的学习者，不断实践，持续分享！PhpStorm稳定激活码: ➡️ 下面链接直接获取即可，免费+最新+实时获取https://www.kdocs.cn/l/ct26lfHmgpJP2023年最新Idea激活码：https://www.kdocs.cn/l/ct26lfHmgpJP图片什么是DataSpellThe IDE for Professional Data Scientists1、智能 JUPYTER NOTEBOOK专为高交互性而设计命令和编辑器模式可一键切换。使用箭头键在单元格上
大多数程序员都非常熟悉不同的自动补全工具。然而，我注意到许多数据科学家还没有使用它。如果你是他们中的一员，是时候开始使用这个提高效率的工具了。
InnateDB（http://www.innatedb.com）数据资源用于促进对哺乳动物(人、小鼠和牛)先天免疫反应系统水平的调查研究。InnateDB目的是提供一个有关基因、蛋白质，特别是哺乳动物先天免疫的相互作用和信号反应的人工辅助知识库。
InnateDB通过整合来自几个主要公开数据库的互作和通路信息，整合了全人类、小鼠和牛的interactomes（相互作用组，一个相互作用组是一个特定细胞内的一整套分子相互作用），但其目的是通过人工管理获得对先天免疫相互作用组的更好的覆盖。
今天就公开啦：Jupyter Notebook，没有Pycharm，没有Vscode，没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今，使用了两年半多的时间，今天就好好聊聊它~
最近在倒腾一个txt文件，因为文件太大，所以给切割成了好几个小的文件，只有第一个文件有标题，从第二个开始就没有标题了。
类似vim，notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式，点击任何一个cell，或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim，就应该不难想象这两个模式的作用：在不同的模式下，编辑器提供的很多好用的快捷键，方便你进行方便快捷的操作。
✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路，对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践，均为可用状态，提供了可靠资料给小伙伴们探索。
要创建标题，请在单词或短语前面添加井号 (#) 。# 的数量代表了标题的级别。例如，添加三个 # 表示创建一个三级标题 () (例如：### My Header)。
Vim 作为一款功能强大、选项丰富的编辑器，为许多用户所热爱。本文介绍了一些在 Vim 中默认未启用但实际非常有用的选项。虽然可以在每个 Vim 会话中单独启用，但为了创建一个开箱即用的高效编辑环境，还是建议在 Vim 的配置文件中配置这些命令。
用vim？疯了吧？sublime不香吗？pycharm不香吗？jupyter notebook不香吗？我这可是最新版的windows 100操作系统诶，你要劝我回到Dos/*nix年代？？
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。
项目地址：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetnet
Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目，从爬取数据到可视化全部都有，下面是作者记录的整个过程和自己的心得，大家一起来学习一下吧~
计算机最核心的三个部分为CPU、内存和硬盘，都在主板上面，除此之外，还包括键盘、鼠标等输入设备和屏幕等输出设备，如下：
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
IPython 是一个python的交互式解释器（名字中的I就是交互的意思，Interactive），和原始的Python解释器相比，它的功能更强大，它支持变量补全、自动缩进、内省、魔法命令等等功能。
Jupyter Lab 是 Jupyter notebook 的升级版，优点这里不作赘述。
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