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。
上个星期在看代码的时候，一个意外让我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是这样子的：
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。
前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点。
（二）掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
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NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
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。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
卸载 jupyter-重装jupyter，然后输入 jupyter notebook，一直提示 ‘jupyter’ 不是有效命令。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础，知道列表、字符串、函数等的用法。
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。
如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，Jupyter Notebook注定是首选，因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
01 前言 作者：Rene Draschwandtner 编译：HuangweiAI 近年来，Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
苹果系统：Command + ⇧ + P Windows系统：Ctrl + Shift + P
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器（云服务器）供大家使用，而且使用Python的频率也挺高的，那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形，那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用，特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下，远程的延迟相对较小，使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算，个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器，可能相应的端口管理会更加严格一些，但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实，本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需，仅仅做简单推介，不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
docker load : 将制定的tar文件加载成镜像 $ docker load [OPTIONS] OPTIONS说明： -i, --input string 将要读取的从tar文件的路径 docker save : 将指定镜像保存成tar 归档文件。 $ docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...] OPTIONS说明：-o :输出到的文件。 运行jupyter服务器 – 启动的命令为：docker run -p 7777:8888 IMAGE_I
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俗话说：“天下武功唯快不破”。我们掌握一些快捷键的操作，以提升使用Jupyter Notebook的效率，这是非常有价值的。
1.jupyter notebook 修改主题、字体字号等设置 github链接地址：https://codechina.csdn.net/mirrors/dunovank/jupyter-theme
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
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：
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
【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
本文介绍了如何快速在云端服务器上配置Jupyter Notebook环境，并创建和运行一个简单的Python程序。通过使用腾讯云和Jupyter，用户可以快速地创建和共享包含代码和说明文档的文档。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础，知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
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。
备注：所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包，有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包，为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
subprocess模块是Python标准库中用于创建和管理子进程的模块。它提供了一种执行外部命令、与其交互、获取输出等操作的方式。以下是subprocess模块的一些常用功能和用法：
今天就公开啦：Jupyter Notebook，没有Pycharm，没有Vscode，没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今，使用了两年半多的时间，今天就好好聊聊它~
[ 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。
学习python和人工智能的相关课程时安装了Anaconda3，想在Jupyter notebook中归纳整理笔记，为了方便日后查找想安装目录(Table of Contents, TOC)插件，查找了安装方法，但在jupyter_contrib_nbextensions插件安装过程中遇到很多问题，
IPython 是 Fernando 在 2001 开始开发的一个交互式的Python解释执行环境。众所周知，Python提供了一个交互执行的环境，在命令行输入python或者python3就可以进入Python的命令行环境，但在实际工作中并不方便，IPython则提供了一个更为强大的环境，主要包括以下几方面内容：
导师提供了一台高性能GPU机器，但是装系统的老师对深度学习不大了解，所以环境需要我自己安装。在折腾了一两周后若干次失败后，我是在忍不住发了一条朋友圈：
---- 概述 由于我的开发环境是CentOS，现在主要是以Python为主，偶尔夹杂C/C++和GoLang语言。在本地开发、测试、提交git和在生产环境再去测试、开发，并且会在生产环境会有临时性的开发任务和调整，都是比较浪费时间的。不建议直接修改生产环境的代码，临时性的修改后一定要测试并稳定运行一段时间。 写这篇博客主要是为了利用线上资源，实现跨平台开发和测试代码示例用的。所以就在服务器安装了IPython，Jupyter和Notebook。 安装和配置 在安装IPython，Jupyter和Noteb
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
数据科学开发环境配置起来让人头疼，会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气，也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好，过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker，我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
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。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
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：
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython No
Jupyter Notebook 是一款集Python编程和写作于一体的效率工具！
前面我们已经安装好了Anaconda，那么伴随着Anaconda的安装，Jupyter Notebook也会被安装好，接下来教大家如何在Jupyter Notebook下执行Python代码，这里拿MacOS系统来做示例。
我们的AI入门课程已经讲过两节了，前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容，第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说，工欲善其事，必先利其器，这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室，并穿插一些小Demo，为后面的AI学习实践做好准备。
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
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