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。
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。
💡 引言在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 📘ipywidget 模块创建交互式仪表板。📷我们本次用到的数据集是 🏆Kaggle 的 CardioGoodFitness，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。 🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness 数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：github.co
图片 本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo，演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块，快速创建交互式仪表板。快用起来吧~ 💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/410 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 💡 引言 在本篇内容中，
传统上，每次需要修改笔记本单元格的输出时，都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错，对于非技术用户来说，甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方：它们可以嵌入到笔记本中，并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响，而不必与代码交互；你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事！
Ipywidgets在Jupyter生态系统中扮演着重要角色，它带来了用户和数据之间的互动。小工具组件是多种的Python对象，通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示：按钮，滑块，文本输入，复选框等。
照片由 Aaron Burden 在Unsplash上提供
Tkinter的GUI设计 和 django页面设计，那么笔者只是想快速做个demo原型，以上的内容能不能结合着来，有一些简单的交互 + web可以快速访问的到，于是就看到了jupyter notebook这两个库，非常简单的玩具，来看看呗~ ipywidgets比较强调输入项的各式花样，但是其对输出内容的格式的花样非常少。
相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生，通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作，为了让我们绘制的图表更具交互性，今天小编来给大家介绍个组件。
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
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
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。
不过，除了基础的写文档之外，其实Jupyter还有N多功能，简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日，这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。
来源：机器之心 本文约1700字，建议阅读5分钟 超强下一代 Jupyter Notebook ：JupyterLab 3.0 已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。 JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，Jupy
传送门：用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术，而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly，更加倾向于在数据领域的可视化，用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观，但是这些毕竟都是在数据层面的可视化，对于工业领域，比如一个地形，一个三维的期间等等，用这些工具来做可视化效果非常的不佳，因此我找到了pyvista这个工具，简单摸索了一下给大家做个引荐。
我们知道Python作为一个程序语言，讲究的是严谨和逻辑；而艺术画似乎处于另一个维度，更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。一旦我们知道如何用Python做基础，我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象，拥有这些工具的我们其实没有天花板。
当使用交互式widget时，笔记本（notebook）就会活跃起来。用户可以可视化和控制数据和模型中的变化。学习变成一种沉浸式的、有趣的体验。 你已经在Jupyter上编写了代码，它是一个无处不在的笔
在我初学Python的时候，一直惯用着安装式的编辑器软件，比如PyCharm和Spyder。并且，一直以为编辑器都是这种形式的，有的区别只是体验和功能上的差异。
1写在前面 最近用了用JupyterLab，总体来说体验还是不错的，代码写完就是一篇完整的Paper了，非常给力。🥳 不过单纯使用JupyterLab可能还是有一些不尽人意的地方，这些问题基本都可以通过添加插件来弥补，今天就跟大家分享一下我个人觉得几个比较好用的插件吧，也欢迎大家留言分享你觉得好用的插件，我会再介绍给大家。😘 2开启插件功能 这里和大家说一下，我的JupyterLab版本是3.4.4，python是3.9，均是通过Anaconda管理。😉 ---- 2.1 开启插件 在JupyterLab中
Jupyter Notebook，一般都是在网页上使用，可是你想过它有一天也可以在命令行中运行吗？
全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布！DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE，专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。
基于python的jupyter notebook是数据科学常用的工具，不过也会有时候需要我们构建一些小工具自用，甚至让别人去使用，那么怎么最快的构建这样的应用，voila就提供了一种这种可能性。
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数据处理是一个当下非常热门的研究方向，通过对于大型实际场景中的数据进行建模，可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据：
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
此前，如果想用ROS，至少你需要会用Linux和Qt框架，下载安装环境搭建……做各种准备工作。
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作，确实他们都能很好对应起来，这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念，比如说 Excel 中的透视表，在 pandas 中就有一一对应，本系列已经讲解过。
【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
无论你是数据科学家、数据工程师、机器学习工程师还是 Python 开发人员，你都必须至少了解一个前端库。它可以在很多方面为你提供帮助，例如，创建宠物项目、成为全栈开发人员、创建仪表板，甚至在日常生活中提供帮助。
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
JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。
Jupyter Notebook（又称Python Notebook）是一个交互式的笔记本，支持运行超过40种编程语言。本文中我们将介绍Jupyter Notebook的主要特点，了解为什么它能成为人们创造优美的可交互式文档和教育资源的一个强大工具。
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。
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
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
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
这两天写我的BSqlier的时候，遇到很多问题，其中有一个就是增加进度条的时候遇到很多很多问题，用的也就是tqdm，那没办法，分析下源码吧…
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
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