Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下:点击右侧的-就可以新建一个notebook。 📷 这是一个Notebook的界面,鼠标点击即可写代码;点击运行代码;按图示更改每个输入框的内容属性,选择和,写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
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 (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会
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。
由O'Reilly Media,Inc.出版的《Feature Engineering for Machine Learning》(国内译作《精通特征工程》)一书,可以说是特征工程的宝典,本文在知名开源apachecn组织翻译的英文版基础上,将原文修改成jupyter notebook格式,并增加和修改了部分代码,测试全部通过。这个资料可以说是特征工程的宝典,值得推荐。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果:
之前分享过 很多Jupyter Notebook使用技巧,无论是简单的快捷键,还是优秀的插件,都能帮助我们实现高效编程。
又到摆脱重复工作,换个心情,然而并没有软用的时间了。这次,教大家如何搭建一个好看的jupyter环境。 安装Jupyter 先来展示一下我的环境 python: 3.5.* macos: 10.12.4 安装Jupyter的过程只需安装Anaconda即可。 测试一下初始设置: jupyter notebook 配置ipython 首先,如果每次你打开一个nb(notebook)时,如果都需要载入一些模块,一个很好地方法就是配置ipython的配置文件,可以直接使用以下命令创建配置文件: ipytho
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。
IPython中的‘I’即代表交互的意思,所以IPython提供了丰富的工具,能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令,就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法,供Python爱好者参考。
什么是IPython?可能很多人已经在用,却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释:
Jupyter Notebook是一款开源的web应用,它允许使用者创建和分享包含代码,公式,可视化图表和纯文本的文档,并支持多种编程语言的交互式计算,对于python用户来讲更是一款十分方便的代码编写工具。只需要通过web浏览器就可以很方便地进行数据清洗和转换,数值模拟,统计建模,数据可视化,机器学习等。本文主要介绍Jupyter Notebook结合python的使用。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Visual Studio Code 1.71 现已发布! 具体更新内容如下: 合并编辑器改进 - 文本和合并编辑器之间的转换更容易。 扩展的编解码器支持 - 帮助在 notebooks 和 webviews 中显示嵌入的音频和视频。 作为 VS Code 一部分提供的 FFmpeg 共享库以前只支持 FLAC 编解码器。在此版本中,该库已更新为支持以下编解码器和容器列表: Vorbis Flac H.264 VP8 WAV MP3 Ogg
猴哥的推荐寄语:不要小瞧一些小技巧,有些能会让你相见恨晚,后悔自己没有早点了解这个技巧,反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧,欢迎在留言区分享出来。
当你打开一个Jupyter Notebook或者JupyterLab时,你可能会遇到一个错误提示:"An error occurred while starting the kernel"。这个错误通常是由于一些配置问题或者环境变量设置不正确导致的。 在本篇文章中,我们将介绍几种常见的解决方法来解决这个问题。
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能,包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法,包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
打开终端输入: jupyter notebook ,这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
2019年的第一篇~先祝大家新年快乐!在2019开开心心打代码,顺顺利利debug!
来源:量子位 1. Awkward Array 根据官方介绍,Awkward Array用于嵌套的、大小不一的数据,包括任意长度的列表、记录、混合的类型和缺失数据,使用起来类似NumPy。 看起来像是升级版的NumPy呀。 果然,不同长度的数组可以直接放在一起运算。 并且,官方表示Awkward Array不仅使用起来更简便,在速度和内存上也有量级的优势。 看看是不是可以安排上了~ https://pypi.org/project/awkward/ 2. Jupytext 相信大家对Jupyter No
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,它能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中,非常方便研究和教学。在原始的 Python shell 与 IPython 中,可视化在单独的窗口中进行,而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。
补充知识:Anaconda3中自带Jupyter notebook如何查找token
Jupyter Notebook 是一款 Web 应用,它能让用户将上面说的各种窗口里的东西,全部组合到一个可读性好,易于共享,且对新手友好的文档中。这个文档里可以包括:
Jupyter notebook 安装后,启动后,默认的工作空间是当前用户目录。为了方便对文档进行管理,往往需要自行设置工作空间。下面介绍一种便捷的工作空间设置方法。
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测,使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制,但防控仍不可过于松懈,在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此,自己做了该项目,后续打算继续改进,争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力,也希望真正的新年早日到来。
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助你构建很多可读的分析,你可以在里面同时保留代码,图片,评论,公式和绘制的图像。
不论你是刚开始学 Python,还是正在啃数据分析的骨头,对你来说,不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去,或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作,一定是家常便饭了。
linux默认情况下,配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py并不存在,需要自行创建。使用下列命令生成配置文件:
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。
今年各大公司和研究小组都推出了一系列方便使用的高性能开源库,其中还不乏一些国产的优秀作品。
大家好,关于学Python为什么需要一台自己的服务器来跑程序在之前我们就讲过,对于我来说大多是就是用来
一、Jupyter介绍 Jupyter Notebook是以web交互式的编程接口,是IPython notebook的升级版本。主要是针对python,另外支持运行 40 多种编程语言。Jupyter可以在个人机器开发,也可以连接到集群中使用分布式计算引擎spark等以及数据库(mysql/hive/hdfs)。 Jupyter相对于其他python编程工具来说,除了通常的新建、删除、更改、下载编程文件外,还支持在线编程运算可帮助持续开发,特别在企业中有些项目需要持续很长时间的开发,每天下班后关闭jup
一个图形化的交互式运行环境,对于编程语言的学习和开发,特别是可视化方面,提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图,在R语言自带的交互环境中,可以实时观测到代码的可视化效果,从而方便的进行参数调整。
出现的问题状况是:在Anaconda文件下,少了Jupyter Notebook快捷键,不然每次都要打开Anaconda Navigator再打开Jupyter Noterbook,有点麻烦。为了避免将Anaconda软件卸载重装才出现Jupyter Notebook,就去寻找解决办法。
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?
这是一个支持 Linux, Mac, Windows系统的python发行版本,占空间约600MB。如对空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。
Jekyll是一个用Ruby编写的静态站点生成器,支持博客并与Github页面整合。因为Github只负责托管,这种设置使数据分析共享和可视化变得简单。Jekyll提供了各种主题和插件,因此用户无需担心Web开发。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标:
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
苹果系统:Command + ⇧ + P Windows系统:Ctrl + Shift + P
相信大家都很熟悉在 Jupyter Notebook 上面用 Matplotlib 了,但是不知道大家看到画出来那一坨糊糊的东西会不会跟我一样浑身难受。实际上,只要多加一行配置,就能够让 Matplotlib 在 Jupyter Notebook 上面输出矢量图了:
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