原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
目录 Anaconda下载与安装 开发环境搭建介绍 Anaconda优势 Anaconda安装 测试安装成功 安装好Anaconda界面 如何启动jupyter 启动后新建文件 执行第一个程序 文件的导出 快捷键的使用 Anaconda下载与安装 📷 开发环境搭建介绍 开发环境搭建介绍 Anacanda开发环境：Anaconda是一个基于数据分析和机器学习的集成环境（给我们集成好了数据分析和机器学习对应的各种环境和模 块)。 jupyter︰就是Anaconda这个集成环境提供的一个基于浏览器可视化
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：
当我们拥有一台服务器的时候，通常服务器都可能包含比本地电脑比较好的配置，特别是如果做深度学习的，服务器通常意味着有好的 GPU；然后，Jupyter notebook 允许我们可以非常直观地调试代码，每完成一个函数或者一部分代码，运行一下，保存当前代码的运行结果。
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。
猴哥的推荐寄语：不要小瞧一些小技巧，有些能会让你相见恨晚，后悔自己没有早点了解这个技巧，反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧，欢迎在留言区分享出来。
在jupyter notebook运行的页面内，找到如下图片下载格式，选择相应下载格式就可下载保存到本地文件。
为了更加方便快捷的使用Jupyter Notebook，本文将会介绍一些相关的使用技巧。
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具，有助于帮助你构建很多可读的分析，你可以在里面同时保留代码，图片，评论，公式和绘制的图像。
IPython中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
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：
今天，安装conda因为默认安装时，环境变量选择的是on，然后我不小心点了过去，于是 开始，一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章，记录一下，防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令： 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令： conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境
在编写和调试程序时，一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行，但如果程序比较完善需要快速运行，或者让同事在其他电脑上快速运行时，再打开IDE（Integrated Development Environment , 集成开发环境）运行就有些麻烦了，对方也不一定很熟练使用命令行进行运行，因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路：1，把程序编译为exe文件，就是一个小软件，和QQ等软件的运行方式基本无差别，通过鼠标点击运行；2，另外的做法是编写批处理文件，点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境，例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
最近由于项目需要，开始学习python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。
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。
导读：制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分，例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者为建模提供一些想法。对于其他人来说，构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件，但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
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：http://blog.csdn.net/raptor/article/details/78035782
基本结构 其实没什么高深的东西，无非是常用的那一套： pandas, numpy, matplotlib… 但是为了更方便使用，加持了 jupyter notebook（即以前的ipython notebook）…… 又为了更方便使用，前端加了nginx或apache反代…… 双为了更安全，加持了Let’s Encrypt的HTTPS（只是这台服务器没有80端口，原因你懂的，所以不能用我以前说的方法，这里用了新方法）…… 安装环境 我在自己的FreeBSD或Debian服务器上都是手工安装所需要的包，但
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（此前被称为IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。
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。
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。
出现该警告信息的原因为：从Matplotlib 3.6版本开始，对于没有required_interactive_framework属性的Figure Canvases（绘图画布），发出了警告。这个属性是为了标识在交互式环境下所需的绘图框架。
Jupytext 项目地址：https://github.com/mwouts/jupytext
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。
[ 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。
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。
因为本人在开发过程中不习惯Linux的操作方式，记不住繁琐的Linux命令，所以特意租了一个Windows服务器，以方便公司电脑和自己私用电脑的环境配置。其实原理类似于网盘，将服务器当做一个临时文件仓库。废话不多说，我们开整！
原文链接：https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
📷 原文来源：Lemberg Solutions Ltd 作者：Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今，与智能手机进行交互的方式有很多种：触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头（如人脸识别）、方向键（D-PAD）、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢？ 我们可以举一个例子来说明这个问题，比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时，可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图；或者，你可以将手机快
前些日子在复习线代，因此避免不了繁杂的行列式计算，关键算出来还不知道对不对，所以想借助 Matlab 来验证。但这玩意太重了，而且复习的时候手头只有一个 iPad，没有 PC，于是我下载了一个叫 Matlab mobile 的 APP，但是一点用也没有，输入输出十分麻烦，而且公网的访问速度也十分感人，于是我想到了可以用局域网搭建一个服务器。
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。
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。
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~
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。
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