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。
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。
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。
在过去的二十年中,Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天,Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
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」。
VS Code 网页版为你提供了一个功能齐全的开发环境,可用于构建你的机器学习项目,所有操作都可以从浏览器中完成,并且不需要安装任何软件或依赖项。通过连接你的 Azure 机器学习计算实例,你可以获得丰富的集成开发体验和代码,并通过 Azure 机器学习的强大功能得到增强。
Jupyter笔记本是目前世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是那些从事机器学习和数据科学的人。
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。
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。
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。
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(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。
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
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。
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。
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
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。
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!
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。
大型综合巡天望远镜(Large Synoptic Survey Telescope,LSST)坐落在智利安第斯山脉帕穹山脊,计划 2022 年启用。它将自动探测南方的天空,每晚产生数兆字节的数据。为了处理这些数据,天文学家将要用到一个熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。
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。
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。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
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。
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。
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:
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell,可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎,支持图形的在线渲染,导出为各种格式,以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器,该服务器将使用Apache作为反向代理,便于远程访问您的计算需求。
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
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。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
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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。
Jupyter NbExtensions Configurator 是Jupyter Notebook的一个扩展工具,它提供了一系列标签,只需勾选相应插件就能自动载入。里面的插件能帮助减少工作量,书写更优雅的代码和更好的展示结构。
Anconda中内嵌了很多工具,Jupyter Notebook作为Anaconda套件里受到广泛关注的应用,自然有它的道理,接下来我们就从认识Jupter开始一步步进入Python的世界吧。
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。
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2019年的第一篇~先祝大家新年快乐!在2019开开心心打代码,顺顺利利debug!
注意:ubuntu-18.04.3-desktop-amd64系统自带Python3.6.8!
我们知道jupyter notebook对后期各种代码的管理和运行,还是十分比较方便的,在这周我把它安装好了,并且顺溜地用起来
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
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中,除了介绍了 ngai 这个小工具之外,还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql,可以更便捷地操作 NebulaGraph。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中,我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念,例如背景减法和光流计算,然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例,以及有关代码和新功能的详细说明。
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。
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。
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。
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