作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
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。
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。
https://github.com/microsoft/recommenders/
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
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。
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。
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
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。
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。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以用来创建和共享包含 live code,公式,可视化和解释性文本的文档。
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程,有一种打草稿的便捷感,在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解,对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
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。
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
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。
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」。
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
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。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
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。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具,Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验,从而缩短从编码到查看结果的反馈循环,从而提高工作效率。
大家好,我是征哥,前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型,演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter,今天就来介绍一下 jupyter
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器,然而编辑Jupyter Notebook离不开网页,很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近,微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook,就让我们看一下,他们是如何做到的,以及怎么使用吧。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。
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。
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了, 彭涛Python 爬虫训练营 ! Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。 然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它
School of Computer Science The University of Adelaide Artificial Intelligence Assignment 2 Semester 1, 2018 due 11:55pm, Thursday 14th May 2018 Introduction 介绍 In this assignment, you will develop several classification models to classify noisy input
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。
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧,并介绍了有用的快捷方式,添加主题,自动生成的目录等。
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。
TensorWatch是一个调试和可视化工具,专为Microsoft Research的深度学习和强化学习而设计。它适用于Jupyter Notebook,可显示机器学习训练的实时可视化,并执行模型和数据的其他几个关键可视化。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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。
来源 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】:本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
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。
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