使用过python做数据分析的小伙伴都知道,matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
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。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
自从Surface Pro和iPad Pro面世以来,“生产力工具”成为一个时髦的词。相对于“办公工具”而言,“生产力工具”显得更高大上,但它们本质却并没有什么不同,这体现了新名词应用在消费电子营销上
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
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器,然而编辑Jupyter Notebook离不开网页,很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近,微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook,就让我们看一下,他们是如何做到的,以及怎么使用吧。
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。
在日常工作中,我们经常遇到这样的情况:需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是,Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数,包括一些实用的示例和高级技巧。
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。
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。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙,离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的,开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里,许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接,你会发现下载下来的这些数据,可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的,是以下
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。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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
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。
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。
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
自从有了纸莎草纸以来,出版人们一直在努力以吸引读者的方式来格式化数据。尤其是在数学、科学、和编程领域,设计良好的图表、插图和方程式可以成为帮助人们理解技术信息的关键。
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。
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」。
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。
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
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。
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。
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。
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。
在 ArcGIS Pro 2.5 中有两种方法可以创建新的空白笔记本,可以使用插入选项卡或目录窗格。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。
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作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包,等待软件包编译,处理模糊的错误,设置一切正常工作......大多数时候,这是一个痛苦。但是,正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
在Blogger中使用IPython发博客,也可以在博客文章中找到,完整的报告在这里。作者:Fernando Perez。
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。
Jupyter Notebook 是许多数据科学家的主要环境,尤其是那些使用 Python 作为主要编程语言的人。IDE 非常适合探索数据和开发机器学习模型。但是,有时本地的 Jupyter Notebook 无法满足计算资源的要求——这就是我们需要寻找其他替代方案的原因。
MWC上,华为推出二合一笔记本MateBook,一时之间备受关注,无独有偶,小米笔记本已是消息满天飞。这两个硬件领域的巨头级玩家入局PC市场,乍看之下让人费解,PC市场已是超级红海市场,为何这两个玩家还会入局,它们会对联想的PC王座构成威胁吗? PC市场将是一颗常青树 1981年8月,IBM召集12位工程师研发了世界上第一款PC:IBMPC5150。PC距今已有35年历史,这是一个非常古老的市场,在一日千里的科技产业,能坚挺这么多年的行业并不算多。自打移动互联网兴起之后,就有不少这样的讨论:手机会取代PC
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
它广泛用于数据科学、工程和科学研究,被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的,并且正在积极开发,拥有庞大的用户和贡献者社区,他们提供支持和维护库。
兵欲善其事,必先利其器。对于数据科学家和数据开发工程师们来说,工具也是非常重要的,拥有好的工具会大大加速开发效率,并更快更准完成任务。
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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。
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。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程,方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
本文一步步为你介绍,如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩,且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识,欢迎动手来尝试。
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。
在本文,我不仅会分享数据科学工作者、程序员在工作和学习中的常用工具,还会分享工作流,帮助大家提升工作效率。
SELECT id, product_name FROM `product` WHERE id < 5
有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议:
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。
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。
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。
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