如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
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。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用,包括Python,Julia,R,Haskell和Ruby。它通常用于处理数据,统计建模和机器学习。
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。
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。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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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
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
全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布!DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE,专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。
作者:Zack Jost 翻译:梁傅淇 校对:丁楠雅 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 Zack Jost是美国第一资本投资国际集团的首席数据科学家,这是他为Python新手所写的入门指南,能够帮助有志于使用Python来做数据分析的读者更轻松、更愉悦地度过入门期。 有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议: 1. 在这里(https://www.continuum.io/downloads)下载适用于
数据科学用Jupyter Notebook再合适不过了,代码笔记融为一体,交互式操作方便好用,一直以来都是被大家所认可的神器。
现在,我写代码已经越来越离不开 VSCode 了,这些插件可以让编码效率提升至少一倍,根本停不下来,只要你的思路不卡壳,写代码就像是在自动驾驶。这里有 13 个 VSCode 最好的 Python 扩展,可大大提升你的生产力。
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。
在 ArcGIS Pro 2.5 中有两种方法可以创建新的空白笔记本,可以使用插入选项卡或目录窗格。
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。
主要内容:如何安装,运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图,数据分析,还有发布代码。
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。
实习生问:我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码,为啥不用PyCharm呢? … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析,挖掘,直接下载Anaconda安装后,就可以启动jupyter notebook,写代码也感觉比较方便,尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候,PyCharm优势就非常明显了
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。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
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。
一句话说明ArcPy是什么:ArcPy是一个 Python 站点包,可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具,将其与其他Python工具结合使用,形成自己的工作流程。
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。
PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码,便于自己学习、调试或以后回顾。
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。
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[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。
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。
第一次听说Polynote时,我没有留下深刻的印象。我想,也许这是一本布局不同的Jupyter笔记本。几个月后快进,我再次遇到了polynote。只是这一次我想放手,老实说,新笔记本给我留下了深刻的印象。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时,一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物,并能真正提高生产力。因此,我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧,我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的,有些可能是比较新的,但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
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。
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作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本,并且在会用到多个不同的库,例如pandas、matplotlib等。
AI 研习社按:本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 近年来,深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习,我们开始对图像和视频进行分析,并将其应用于各种各样的设备,比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机,等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文,论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像,并由此创建出另一张新图像。
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。
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。
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!
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。
https://nteract.io/ 首先官网在这里 https://github-releases.githubusercontent.com/37496521/61a31700-5f51-11
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。
使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情,所以要想强化数据分析的技能,需要大家不断练习。同时,我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。
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
Jupyter Notebooks是当今世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是对于那些热衷于机器学习和数据科学的人。几个月前,当我开始认真对待机器学习时,我发现了Jupyter Notebooks。起初,我只是感到惊讶,很喜欢浏览器里的一切。然而,我很快就失望了,发现老套的Jupyter Notebooks界面是非常基本的,缺乏一些有用的功能。就在那时,我决定去寻找一些Jupyter Notebooks的黑客。在本文中,我将介绍一些Jupyter Notebooks的附加组件/扩展和一些Jupyter命令,它们将增强您的Jupyter Notebooks,并提高您的工作效率。简而言之,给你的Jupyter Notebooks充充电。
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