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。
【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
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
实习生问:我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码,为啥不用PyCharm呢? … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析,挖掘,直接下载Anaconda安装后,就可以启动jupyter notebook,写代码也感觉比较方便,尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候,PyCharm优势就非常明显了
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作,呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》,已经介绍过,不在此赘述了。
Jupyter Notebook是数据科学和机器学习领域广泛使用的交互式计算环境,它能够帮助我们轻松地编辑和运行代码,并通过浏览器进行可视化展示。然而,有时候我们会遇到一个问题,就是点击启动Jupyter Notebook后,却没有任何反应,无法自动跳转至浏览器。
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
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:
xeus-cling 是一个用于C++的Jupyter内核,基于C++解释器和Jupyter协议xeus的原生实现。
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。
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。
GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说,Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境,用户无需安装任何软件,只需可以上网的浏览器,就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook,修改代码,并实时执行,查看结果。不过基于Web的编辑器,并没有提供过多的代码编写辅助,对于习惯使用IDE编写代码的开发人员,裸写机器学习代码,的确不太方便。
咱们的 Python 教程代码已经可以免安装在线运行了。但如果你希望在本地克隆运行环境,请参考本文的步骤说明。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如,不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ,它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据,运行 notebook 中的代码,重复整个分析,实际上等于你自己探测引力波!
今天我们将讨论另一种循环——while循环。昨天我们看到了循环的工作原理,以及为什么要使用for循环。当你需要根据条件而不是计数循环时,通常使用while循环。今天我们将讨论基于条件的循环。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面,包括IPython。
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。
原文链接:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas、scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟。2017年,数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。 因为这本书是专注于Python数据处理的,对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此,本章和
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。
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」。
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
使用Jupyter notebook文档写好之后, 保存成为一般的.ipynb的格式, 但是也可以保存成其他的格式, 如: Python(.py), Markdown(.md), HTML(.html), reST(.rst), PDF via Latex(.pdf), Presentation(.html).
在Project Tool Window中,单击Alt+Insert。然后,在出现的弹出菜单上,选择Jupyter Notebook选项并输入文件名(此处为MatplotlibExample.ipynb)。
Python 配合上各式各样的数据相关库,让我们轻松做出各种自动化效果,但是,有时候我们也会羡慕那种界面的操作,毕竟大家都喜欢点点鼠标就能让自动化跑起来。
笔记:本章没有介绍Python的某些概念,如类和面向对象编程,你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识,我建议你学习官方Python教程,https://docs.python.org/3/,或是通用的Python教程书籍,比如:
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合,方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装Anaconda。
接前文,在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了:构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验,同时也方便自己以后有使用需求,现简单总结下构建过程。
如果你是一个用 Python 的数据科学家,那么用 Jupyter Notebook 就是大概率事件了。作为 Jupyter Notebook 的「下一代」web 应用,Jupyter Lab 提供了相比以往更多的便捷功能,其中之一就是扩展。
本文将介绍一款强大的轻量级集成开发环境:Jupyter Notebook的基本配置流程以及使用方法。
正如它的名字,魔术命令是一个特殊的命令。魔术命令通过将%符号与要运行的命令一起使用来工作。
今年在 2019 年 KotlinConf 上,Roman Belov 概述了 Kotlin 的数据科学方法。既然该演讲现在已公开,我们决定重述一下,并分享一些有关 Kotlin 数据科学工具和库的当前状态。
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。
下一代数据科学开发环境 Jupyter Lab 应该怎么用?让我们从扩展工具开始。
作为一个Python开发,经常需要把各种pip lib安装到自己的电脑上,导致自己的电脑存储占用越来越多而且越来越卡。如果我们有一个物美价廉的远程开发平台,每个月还有1000分钟(2C4G)免费额度的远程开发平台,可以把lib都安装上去在上面进行开发工作,那不是美滋滋?Cloud Studio就应运而生啦。每个月1000分钟,换算成小时就是41个小时,非常够用了。
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容,主要指可视化内容。不过我们很快就会看到,这里的可视化内容不仅包括通常的图表,还包括有助于探索数据的交互界面和动画。
使用Python做数据相关工作,不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具,网络上其实挺多相关的资料,只是相对而言比较分散,有些技巧可能对于初学者不太有用。
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:
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