今天一天大部分时间都没有开电脑,果然,我的脖子没有什么感觉(病好了).现在我还是一个半吊子开发者.如果以后是全职开发...额.总之,小命就一条,自己心疼的抱住自己.
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。
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。
首先推荐一个编程的字体:monaco字体事实上是苹果电脑上的一款默认字体,号称苹果出品最好的编程字体。
给大家准备了一份已经写好的代码,利用python+opencv+openpyxl,opencv实现读取图片像素颜色,然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色,得到一副Excel填充图画。文末代码下载链接。
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。
作者:Zolzaya Luvsandorj翻译:陈之炎校对:赵茹萱 本文约2400字,建议阅读5分钟本文为你介绍助力工作流文档化的几个实用技巧。
Jupyter Notebook非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段,它相比于用 py 文件来直接编程更方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告,用 Jupyter 也比较合适。
在数据科学界,Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具,采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令,通过隐藏输出加快速度,向Jupyter Notebook添加其他功能,等等!
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。
本文将通过介绍Jupyter Notebook的附加扩展组件和指令,为Jupyter Notebook赋能。帮助Python使用者大大提高Jupyter Notebook的使用体验,提升工作效率。
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。
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~
前两天因为某些原因,云朵君重装系统了,发现以前的一些设置都没有了,因为一些习惯,还是想恢复下以前的一些设置,如设置Jupyter notebook 的主题,设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程,供大家参考。
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。
前段时间,给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏,源代码都是基于 echarts 的,于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。
近年来,我和同事 Sylvain Gugger 一直为热爱的事情而努力工作,它就是 Python 编程环境 nbdev。nbdev 允许用户在 Jupyter Notebook 中创建包含测试和丰富文档系统的完整 Python 包。我们已使用 nbdev 编写了一个大型编程库(fastai v2)以及多个小型项目。
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
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。
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧,并介绍了有用的快捷方式,添加主题,自动生成的目录等。
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。
我们通常做一个表格的时候,会发现表格是左上对齐的,且表格看起来非常单调,整个页面也很简洁。我们以为表格都应该是这个样子的吗?其实不然,表格也可以在网页中体现得很有层次感、画面感。比如在表格大小,文本字体、颜色背景上都可以利用CSS来美化。
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)。
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
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!
(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。
【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
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。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。
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。
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:
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。
jupiter notebooks 在更广泛的编程社区中名声不佳。乔尔·格鲁斯(Joel Grus)在2018年JupyterCon上勇敢地发表了著名的“我不喜欢notebooks ”演讲,其中涵盖了许多原因。通常,notebook被认为是促进糟糕的编码实践,因为它们很难进行版本控制,经常依赖于以特定顺序运行的单元格来返回正确的结果,并且测试和调试可能很棘手。
Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器,它非常适合做数据分析与代码展示,很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外,因为用这种编辑器看代码比较轻松,文档描述和输出效果也能进一步帮助理解,很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。
循环结构类似于汽车发动机,它利用计算机的运算能力,重复执行一段代码,从而完成大量有规则的重复运算,其中的for...next语句是以指定次数来重复执行的循环体。
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。
你对 Jupyter Notebook 了解多少?本文介绍了一些自定义功能,帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云