打算绘制中文词云图?那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程,一步步用Python来动手实践吧。
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。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
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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。
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
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。
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本,它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面,6月6日,官方发布了JupyterLab 4.0 的说明,并且说该版本是下一个主要的版本。
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。
这个代码以 ipynb后缀名的文件存储,我打开这个文件的方式是使用 Jupyter lab,安装好anaconda3以后jupyter lab默认就可以使用了。
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
AI正在改变世界,在这种背景下,JupyterLab以其超前的技术和丰富的功能,成为了AI开发者们的新宠。是的,JupyterLab 4.0发布了,这是一个具有重要意义的更新,它在原有基础上带来了更多的优化和改进。
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
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。
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
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」。
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。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
作为炼丹工程师,GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升,但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行,这样效率就会有一定的折损,而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢?
上一篇文章中我们讲了5个技巧在绘图,印刷,数据分析当中的作用,接下来我们继续来看看还有哪些给我们带来便利的技巧。
临渊羡鱼,不如退而结网。我们步步为营,从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦!
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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 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。
本文为你展示,如何用Python把许多PDF文件的文本内容批量提取出来,并且整理存储到数据框中,以便于后续的数据分析。
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
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。
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。
在使用 Anaconda 的情况下,应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
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
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
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。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
大型综合巡天望远镜(Large Synoptic Survey Telescope,LSST)坐落在智利安第斯山脉帕穹山脊,计划 2022 年启用。它将自动探测南方的天空,每晚产生数兆字节的数据。为了处理这些数据,天文学家将要用到一个熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。
本教程适合于有一定编程经验的同学,使用Python3,在Jupyter进行调试开发。 涉及的Python基础包括: 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句,if、for等 模块的导入和使用,import语法 需要安装以下依赖库: jupyter - 交互式笔记本 matplotlib - Python2D绘图库 jieba - Python中文分词组件 pillow - Python图像处理库 wordcloud - Python词云库 目标 从海贼王的歌词中提取出关键词,然
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
在cmd里面输入jupyter note 自动的从路径开始查找这个命令去 执行 会在默认的浏览器去打开笔记本 看见是内置的端口 第一个是8888端口 之后+1端口 持续+1 可以看到是三个cmd打开的 我顺着这个位置打开 同理也是 Ctrl+Shift+P 我们把里面的端口号和token复制上,会在code里面打开 这个是打开的样子 我这边补一张图说明是code捕获了这个url 这个url有唯一性,在一个里面打开 另一个就不能打开 可以看到就是这两个url+token 点这个地方 可以看到都是
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面,允许用户创建和共享文档,这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
串口是用来通信的,如果能正常通信,串口当然就是好的! 所以,最可靠的方法就是建立一个 串口通信环境。当然,也有简单的方法,那就是短接串口的 2、3两针,这样就形成一个自发自收的环境,再用串口调试助手发送数据,如果有数据回显,大致说明串口通信功能正常! 当然,标准串口信号很多,最可靠的方法还是建立一个串口通信环境。
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