作者:PRANAV DAR 机器之心编译 参与:Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南,从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具?这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到,我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
以前,Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出,可以将两者一起使用。
与大多数人一样,我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的,因为对于初学者来说,在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
正如它的名字,魔术命令是一个特殊的命令。魔术命令通过将%符号与要运行的命令一起使用来工作。
当有人说:「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」,他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的,所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展,并帮助你发掘生态系统中的新功能。
Jupyter Notebook 是许多数据科学家的主要环境,尤其是那些使用 Python 作为主要编程语言的人。IDE 非常适合探索数据和开发机器学习模型。但是,有时本地的 Jupyter Notebook 无法满足计算资源的要求——这就是我们需要寻找其他替代方案的原因。
pycharm pro是一款强大的Python编辑开发工具,Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复,节省时间!
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。
(以前称为IPython Notebook)是一个开源项目,可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
本月,微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能:直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook,而无需任何第三方插件。
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上一篇文章中我们讲了5个技巧在绘图,印刷,数据分析当中的作用,接下来我们继续来看看还有哪些给我们带来便利的技巧。
在Blogger中使用IPython发博客,也可以在博客文章中找到,完整的报告在这里。作者:Fernando Perez。
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本,它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面,6月6日,官方发布了JupyterLab 4.0 的说明,并且说该版本是下一个主要的版本。
Jupyter Notebook是编写和迭代Python代码进行数据分析的强大方式。Jupyter Notebook基于IPython构建,内核运行计算并与Jupyter Notebook前端接口通信。这张Jupyter Notebook速查表将帮助你找到著名的笔记本应用程序,这是Jupyter项目的一个子项目。
尽管许多程序员选择使用 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)工作,但也有一些程序员(包括我)喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷,还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能,而我的很多项目都是跟同事合作的,这些同事可能使用不同的 IDE,为了在项目中互相配合,我会尽量用他们的「语言」。
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪 近日,Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章,描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程,仅需 15 分钟。机器之
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说,Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境,用户无需安装任何软件,只需可以上网的浏览器,就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook,修改代码,并实时执行,查看结果。不过基于Web的编辑器,并没有提供过多的代码编写辅助,对于习惯使用IDE编写代码的开发人员,裸写机器学习代码,的确不太方便。
AI正在改变世界,在这种背景下,JupyterLab以其超前的技术和丰富的功能,成为了AI开发者们的新宠。是的,JupyterLab 4.0发布了,这是一个具有重要意义的更新,它在原有基础上带来了更多的优化和改进。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说,Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本,以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
pycharm pro 2022 for mac中文激活版该编程软件的智能代码编辑器为Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复!节省时间,而PyCharm负责处理例程。专注于更大的事情,并采用以键盘为中心的方法来充分利用这款软件的许多生产力特性。这款软件对你的代码了如指掌。依靠它实现智能代码完成,实时错误检查和快速修复,容易的项目导航,等等。
VS Code 网页版为你提供了一个功能齐全的开发环境,可用于构建你的机器学习项目,所有操作都可以从浏览器中完成,并且不需要安装任何软件或依赖项。通过连接你的 Azure 机器学习计算实例,你可以获得丰富的集成开发体验和代码,并通过 Azure 机器学习的强大功能得到增强。
当使用交互式widget时,笔记本(notebook)就会活跃起来。用户可以可视化和控制数据和模型中的变化。学习变成一种沉浸式的、有趣的体验。 你已经在Jupyter上编写了代码,它是一个无处不在的笔
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。
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
早在2022年12月12日,微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks,所使用的引擎为. NET Interactive,目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务,就像是使用SQL查询SQL Server数据库,并将表格结果共享至JavaScript和HTML,创建可互动可视化的应用。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程,方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包,等待软件包编译,处理模糊的错误,设置一切正常工作......大多数时候,这是一个痛苦。但是,正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面,允许用户创建和共享文档,这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
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。
传统上,每次需要修改笔记本单元格的输出时,都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错,对于非技术用户来说,甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方:它们可以嵌入到笔记本中,并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响,而不必与代码交互;你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事!
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
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。
在过去的二十年中,Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天,Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中,我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念,例如背景减法和光流计算,然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例,以及有关代码和新功能的详细说明。
要安装jupyter_ai,则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮,我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时,将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站,模型将对皮肤病变进行分类。
Jupyter笔记本是目前世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是那些从事机器学习和数据科学的人。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
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。
这是关于Jupyter Notebook生态系统的三篇博文的第一篇。这篇文章将讨论数据科学的前景,以及推动我们的工具发展的力量。
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