经常给大家推荐好用的数据分析工具,也收到了铁子们的各种好评。这次也不例外,我要再推荐一个,而且是个爆款神器。
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。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
[ 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。
与大多数人一样,我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的,因为对于初学者来说,在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
最近需要在远程调用服务器的 jupyter-notebook 服务,关于怎么搭建 jupyter-notebook 远程服务请看我的这篇文章,每次使用都要开着一个终端才能使用服务,有时候切换一下代理,终端挂了,我就和服务器断开连接了,特别不爽,那么有没有办法在终端关闭之后还继续跑着服务器上的 jupyter-notebook 呢,答案肯定是有的
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:
如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘,那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具,它很容易上手,用起来非常方便,是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用,在数据挖掘平台 Kaggle 上,使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程,因此,如果你想学习机器学习,数据挖掘,那么这款软件你真的应该了解一下。
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!
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了,这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧,可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者!
最近使用了一下jupyter notebook搭配GPU服务器这套搭配,顿时打开了一个新天地,记录一下配置过程。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程,首先介绍了Jupyter Notebook是什么,以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook,并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
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。
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。
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言,但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的,这使它变慢,并且难以并行执行。遗憾的是,并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
在机器学习和数据科学领域,Jupyter已经家喻户晓。它把笔记、代码、图表、注释融合在一个交互式的笔记本里,还能添加各种扩展功能。可谓机器学习入门进阶研究之神器。
可以通过命令行启动IPython,就像启动标准的Python解释器一样,直接在terminal中键入ipython,回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook,默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景,前面加了一个!的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态,所以没必要真正运行。不过要是运行了的话,可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
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
作者:曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
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。
作者 | 曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
在数据分析和机器学习领域的优势是Python变得愈发流行的主要原因之一,而很多数据分析和机器学习的工作是在Jupyter Notebook上进行的,越来越多的notebook(ipynb文件)也被放入了Github仓库里。
subprocess模块是Python标准库中用于创建和管理子进程的模块。它提供了一种执行外部命令、与其交互、获取输出等操作的方式。以下是subprocess模块的一些常用功能和用法:
这篇说一下 Linux 下配置一个 Python 的 jupyter Notebook并可以外网访问进行开发的方法,这样就可以随时轻松的使用 jupyter Notebook进行pythob的开发学习,十分方便。
补充知识:argarse.ArgumentParser.parse_known_args()解析
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 (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下:点击右侧的-就可以新建一个notebook。 📷 这是一个Notebook的界面,鼠标点击即可写代码;点击运行代码;按图示更改每个输入框的内容属性,选择和,写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
打开终端输入: jupyter notebook ,这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
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。
好多小伙伴用的python编辑器还是jupyter notebook,有可能会遇到一个问题。
以前,Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出,可以将两者一起使用。
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,目前支持运行 40 多种编程语言。
在查询ipynb文件时发现了在windows下使用ipython的方法,这次就来做下介绍。 ---- jupyter notebook打开 常用的命令 误删了jupyter notebook中代码 方式一 方式二 jupyter 魔法 当前目录 运行脚本 方案一 方案二 matplotlib画图 代码写入脚本 设置运行的python版本 debug模式 自动保存 jupyter notebook打开 1,首先,安装Anaconda,网址为: https://www.continuum.io
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(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。在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前,我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到: [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python、Jupyter Notebook等多个科学包及其依赖项,在科学计算和数据分析方面搭建环境运用的比较多。
本文的目标读者是像我这样没有软件工程师背景的数据科学家和机器学习(ML)从业者,而非经验丰富的软件工程师。
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。
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook,是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是,它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下,Jupyter Notebook 使用Python内核,这就是为什么它原名 IPython No
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