在jupyter notebook运行的页面内,找到如下图片下载格式,选择相应下载格式就可下载保存到本地文件。
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。
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是一种交互式计算环境,能够让用户在浏览器中编写和执行代码,并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
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。
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
如果想在某个文件夹里打开特定的ipython文件,方法见下图:然后再输入jupyter notebook(同上)当然你也可以使用指令cd 进入对应文件夹
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。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
【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
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
最近由于项目需要,开始学习python,然后发现一个非常有用的python交互式编辑器,非常容易上手而且非常有用和实在,本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录,与大家一起分享!下面的内容是针对ubuntu 系统的,当然,jupyter notebook在windows也是支持的。
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助你构建很多可读的分析,你可以在里面同时保留代码,图片,评论,公式和绘制的图像。
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~
如果是在R编程语言,我们会推荐大家写rmarkdown,交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果,一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表,非常方便。在Python编程语言里面,能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
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。
(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。
在jupyter notebook中,因为其解析文件的方式是基于json的,所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb。而.ipynb文件并不能简单的import进.py或者.ipynb文件中,这就为开发带来了极大不便。因为在jupyter notebook中,一定要是在默认的.ipynb下才能有一系列的特性支持,比如自动补全,控制台等待,而.py文件只能通过文本编辑器修改,非常非常不便。
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1 安装 Jupyter Notebook Jupyter Notebook 简介 Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。 其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。 详情可以访问Jupyter官网 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7,可以通过下面命令检查 Python 版本: python --version 安装 pip pip 是一个
本文介绍了如何将 Jupyter Notebook(.ipynb 文件)转换为 HTML、Markdown、PDF 和 LaTeX 格式。首先介绍了 Jupyter Notebook 的入门知识,然后介绍了将 Jupyter Notebook 转换为其他格式的方法,包括使用 `jupyter nbconvert` 命令和设置 Jupyter Notebook 模板。此外,还提供了将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 和 LaTeX 格式的方法,以及使用 ipython 命令行工具直接将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 格式的方法。
Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
今天来安利一款 Python数据分析 的神器,想必做为老司机的你,一定不会陌生。它就是 Anaconda。
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!
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。
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
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能,包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法,包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook,使用Google的算力,甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
在[[133-R工具指南24-vscode在ipynb中使用R远程开发]] ,我们通过ipynb 这一文本来进行开发。此外,python 也是该文件常用的格式。
经常用Jupyter Notebook写Python代码,看到这个需求不是想去找轮子而是想自己做解析和合并。通过深入文件格式去加深对Jupyter Notebook的了解。用Jupyter 写代码有很多优势:交互式的编程体验、文档图表整合、扩展性强而且非常容易复现结果。
补充知识:jupyter notebook更改浏览器时候提示GenericBrowser is not difined
Jupyter Notebook是很好的数据科学创作环境。Jupyter提供导出的格式有 .py、.html、.md、.pdf等。目前用其导出包含中文的pdf会遇到很多坑,网上也有一些解决方案,大致分为两种方式,一是安装 pandoc并不断根据报错提示安装sty文件,不是很有效,另一种是安装MiKTeX并改LaTeX文件。本文主要讲第二种方式。
原文链接:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
本文将介绍一款强大的轻量级集成开发环境:Jupyter Notebook的基本配置流程以及使用方法。
写博客是一个证明你的技能,进一步加深学习和积累受众的一个非常好的方式。已经有非常多的数据科学和编程博客帮助它们的作者找到工作,或是建立了非常重要的联系。撰写博客是任何一个有想法的programmer或数据科学家在日常基础之上非常重要的一件事情。
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
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