小码匠:皮特猪,是谁发明的? 老码农:这个我还真不知道,看官网介绍,这个是最新的贡献者,都打推特的标签,不知道最早是不是来自于推特的一群开发者最早开发的。
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失,JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢?
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源于Ipython Notebook,是使用Python(也有R、Julia、Node等其他语言的内核)进行代码演示、数据分析、可视化、教学的很好的工具,对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用。
Jupyter Notebooks offer a powerful and widely used platform for creating interactive scripts and journals. {JupyterLab} is the next-generation environment for Jupyter Notebooks that includes, among other things, a tabbed interface for multiple notebooks. Here, we will set these up to work with Matlab.
这次选Markdown模式(关于Markdown基础可以看之前写的Markdown Base)
曾作为忠实的果粉,对于macOS的喜爱是无可替代的,并不是秀优越,毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜,抛开硬件层面,苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆,给人一种贵的有理由的印象,咬咬牙还是可以搞一台的(疫情原因消费降级也能理解)。但是,近两年“巨硬”Microsoft发力了,将用户体验终于摆放到了合适的位置,把软件和硬件的结合做了大量的优化,再回到Windows上作为日常使用的主力机器,突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验,经供参考,愿为各位科研生活提供便利。
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能,并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
jupyterlab-lsp是jupyterlab的自动代码补全插件,其实你也可以选择kite,但是我的服务器系统是centos,而kite不支持该系统,所以我只能选择lsp了。
如果是在R编程语言,我们会推荐大家写rmarkdown,交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果,一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表,非常方便。在Python编程语言里面,能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
大家好,我是云朵君! 加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台,支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式,同时,也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器,在Win系统上面搭建建模工作环境,支持Python工作和R工作。顺便说一下,我在金融科技行业做数据科学工作,Python语言和R语言,我都会使用。我从不做语言的好坏选择,只看语言是否有利于我解决问题。
大家平时用的编辑器都有代码自动补全功能,JupyterLab中,默认是没提供自动补全功能,但可以通过安装插件实现代码自动补全功能。
首先需要确保xgrads库的安装: pip install xgrads Install from github 或者 git clone https://github.com/miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads , 有提供示例ctl和dat文件,下面我们是使用的ctl和grd文件转换的,方法类似: #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8/site-packages') #sys.path from xgrads import CtlDescriptor, open_CtlDataset ds = open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf('lst.nc') data = ds.ro1 data.where(data!=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点: 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径,使用到的是:import sys 2. xgrads存在bug,如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错,无法生成nc文件!
Pandas是Python的一个数据处理包,基于NumPy库,为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具,包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,支持多种数据格式,包括Excel和SQL数据库,也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时,Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等,还支持高性能的merge和join操作。此外,Pandas还支持时序数据操作,是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
近日,哈工大又上了一波热搜,原因是哈工大学生收到「工科神器」MATLAB正版软件被取消激活的通知,显示相关授权已被中止。同样被禁用的还有哈工程学生。
两三个月前,有幸拿到了云筏的一个 4 核 16G,1TB硬盘,300M带宽位于欧洲的云服务器,自带的开箱即用的 RStudio Server 也非常给力,但最近这两天在升级 R 的时候遇上了不少问题,也懒得去折腾了,于是想把 RStudio Server 替换成自己比较熟悉的 JupyterLab Server,这是一些折腾的笔记记录。
测试数据分享 链接:https://pan.baidu.com/s/1mj1-YpvQN414crNz32f8GA 提取码:wmfr
最早接触百度的飞浆(PaddlePaddle)是因为 口罩检测 的文章,年初的口罩检测项目,也就是本篇文件的样例代码。
至此完成了jupyterlab的安装。安装完成后,我们便可以在VS Code上进行配置使用,VS Code 的安装自行百度、Google。
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。
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。
(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。
jupyter notebook与jupyter lab作为广受欢迎的ide,尤其适合开展数据分析相关工作,而掌握它们相关的一些实用技巧,势必会大大提升日常工作效率。而今天我就来给大家介绍9个非常实用的jupyter小技巧~
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
在使用 Anaconda 的情况下,应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
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。
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外,还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
jupyter lab于近期发布了其具有里程碑意义的3.0版本,随之带来的一些重要新特性,想必广大读者朋友已在各大公众号所翻译转载的jupyter lab团队官方介绍文章中知晓了很多。
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。
关于数据科学,工具可能并不是那么热门的话题。人们似乎更关注最新的聊天机器人技术以及深度学习框架。 但这显然是不合理的。为什么不花些时间,挑选合适的工具呢?毕竟好的工具能够让你事半功倍。在本文中介绍了
jupyter lab作为jupyter notebook的升级改造版,除了更加人性化的交互界面以及更多的用户自主定制功能之外,最吸引人的就是其丰富多样的拓展插件,使得每个使用jupyter lab的人都可以按照自己所需挑选安装插件,组合出自己心中的完美工作台。
这个练习没有代码。这只是你完成的练习,让你的计算机运行 Python。你应该尽可能准确地遵循这些说明。如果你在遵循书面说明时遇到问题,请观看包含的适用于你平台的视频。
前言 在完成做趣味俄罗斯方块过程中 我是打算自己设计游戏区和操作提示区的,用c++开发的easyX来实现的 但是我发现一个又快又好看的方法,(画图工具终于被我用上了🤦♂️) 更新时间: 2022、5、11 、16:11 演示视频传送门: 传送门 源码见: gitee: 传送门 0积分 可直接下载:传送门 完整源码以及讲解见: 文章: 传送门 绘图部分源码展示: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include"UI.h" //设置图片类 IMAGE BeginIm
最近在从Jupyter Notebook向Jupyter Lab转,倍感舒适。 Lab和Notebook是一家人,前者算后者的升级加强版。 Lab相比较Notebook最大的优势在于它的用户界面集成强,适合多文档协助工作。 而且Lab是可拓展的,插件丰富,非常像vs code,但又完美地继承了Notebook的所有优点。
conda create --name jupyterlab python=3.10
首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过Jupyter Notebook这个应用。Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序,可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。 用途包括:数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。
我们先来看 4 个常用的编程工具:Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter,但并不是要求你必须使用它,你也可以根据自己的喜好自由选择。
“ Jupyter Lab 的GitHub Copilot、Cursor:免费开源的智能开发插件 Jupyter AI。”
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景:
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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