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。
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。
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。
💡 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
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。
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。
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。
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,
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
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。
“扩展面板详细信息”选项卡现在显示类别、资源链接和其他信息,例如扩展发布和更新日期。选择一个类别将在“扩展”视图中显示该类别中的其他扩展。
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!
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。
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。
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
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
传送门:用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
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(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。
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。
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。
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布!这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets.解决办法 最近使用Jupyter的时候出现了如下的报错信息 ImportError: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html 亲测以下方法能解决这个问题: 首先安装依赖库 pip in
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Jekyll是一个用Ruby编写的静态站点生成器,支持博客并与Github页面整合。因为Github只负责托管,这种设置使数据分析共享和可视化变得简单。Jekyll提供了各种主题和插件,因此用户无需担心Web开发。
照片由 Aaron Burden 在Unsplash上提供
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。
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。
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。
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。
在之前的博客文章,“用Jaeger做数据分析|跟踪告诉我们更多!”,我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能,这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作(AI operations,AIOps)。
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
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。
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。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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