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拒绝被坑，Jupyter Notebook 输出 PDF 并支持中文显示

本文参考以下内容： https://www.cnblogs.com/SC-CS/p/Jupyter-PDF_Chinese_Support.html Jupyter Notebook 作为用 Python...Jupyter Notebook 可以用来 演示，以及输出各种形式的文件，比如 ipynb，html， md， py， pdf 等，本文主要来阐述如何将写好的内容输出为 pdf 格式的文件。...在 Jupyter Notebook 输出 pdf 过程中，相信不少同学因为遇到难以解决的坑而退却，这里给大家分享下我的历程，希望对大家有所帮助。...（2）打开一个含有中文内容的 jupyter notebook 文件 (.ipynb 文件)，在浏览器中打开，选择输出为 pdf 文件(我这里是新建的一个空白的 ipynb 文档)，如下： ?...但我在输出含有中文内容的 pdf 文档过程中，还遇到了一些问题，主要是显示 “ XXX.sty” 文件缺失，这时候，需要安装缺失的文件，由于默认安装情况下，经常会失败。

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    可视化运行Python的神器Jupyter Notebook

    Jupyter Notebook Jupyter项目是从Ipython项目中分出去的，在Ipython3.x之前，他们两个是在一起发布的。...上图是NoteBook的交互界面，我们可以对文档进行编辑，运行等操作。 主要的功能如下： 在浏览器中进行代码编辑，自动语法突出显示，缩进和制表符完成/自检功能。...您使用的编程语言取决于内核，默认内核（IPython）运行Python代码。 执行代码单元时，它包含的代码将发送到与笔记本关联的内核。 然后，从该计算返回的结果将在笔记本中显示为单元格的输出。...输出不仅限于文本，还有许多其他可能的输出形式，包括matplotlib图形和HTML表格（例如，在pandas数据分析包中使用的表格）。...还支持标准的LaTeX 和 AMS-LaTeX语法。 raw cells 原始单元格提供了一个可以直接写入输出的位置。 notebook不会对原始单元格中的内容进行计算。

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    Python5个数据可视化工具

    – 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法（离线） 首先，安装plotly库。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3并不要求您将自己绑定到任何专有框架，因为现代浏览器拥有D3所需的一切，它还用于组合强大的可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。 D3.js是目前市场上最好的数据可视化库。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

    – 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法（离线） 首先，安装plotly库。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3.js是目前市场上最好的数据可视化库。 您可以将它与python一起使用，也可以与R一起使用。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    Bokeh - 是时候开始学习一个新可视化库了

    Bokeh 库介绍 Bokeh 是用于现代 Web 浏览器的交互式可视化库。它为我们提供了通用常见的可视化图表，外观优雅，简洁。并且能在流数据集上提供高性能的交互式图表。...可能还有很多同学接触过其他可视化库，比如 Matplotlib、Seaborn、PyEcharts、plotly，他们之间各有各的优势和特点。虽然我们是要更新 Bokeh 系列文章，但是和其他的不同。...我们学习前我们先了解一下 Bokeh 库的优劣势： 优势： 1. 专门为 Web 端设计的可视化交互库 2. 可以做出像 D3.js 简洁漂亮的交互可视化效果，但是比 D3.js 难度低很多 3....有关 Bokeh 库的相关中文资料比较少。 3. 官方给了许多复杂精美的可视化方案，但是查找相关参数的时候需要耗费许多时间。 官网展示的可视化方案： ?...Bokeh 在 jupyter notebook 中运行 生成独立的 HTML 文档： output_file 在Jupyter / Zeppelin笔记本单元格中内联显示Bokeh可视化 output_notebook

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    Python奇淫技巧，5个炫酷的数据可视化工具

    – 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法（离线） 首先，安装plotly库。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3并不要求您将自己绑定到任何专有框架，因为现代浏览器拥有D3所需的一切，它还用于组合强大的可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。 D3.js是目前市场上最好的数据可视化库。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    哪些 Python 库让你相见恨晚？

    Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 4 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 5 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表...2 建立在Javascript plotly库基础上，能使python用户创建基于web的可交互的可视化作品，其能在jupyter notebook上展示，而且可以导出为HTML。...03 数据可视化 -- bokeh GitHub star ：11061 功能： 1 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库 2 提供优雅简洁的多功能可视化展示，能快速创建图表、仪表板和可视化应用...3 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。..., tools="pan,reset,save")# 图表中添加圆p.circle([1, 2.5, 3, 2], [2, 3, 1, 1.5], radius=0.3, alpha=0.5)# 定义输出形式

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    Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

    – 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法（离线） 首先，安装plotly库。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3并不要求您将自己绑定到任何专有框架，因为现代浏览器拥有D3所需的一切，它还用于组合强大的可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。 D3.js是目前市场上最好的数据可视化库。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

    – 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法（离线） 首先，安装plotly库。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3并不要求您将自己绑定到任何专有框架，因为现代浏览器拥有D3所需的一切，它还用于组合强大的可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。 D3.js是目前市场上最好的数据可视化库。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    7个有用的Jupyter扩展

    2、nbdime 在Jupyter Notebook中进行代码的版本控制有时很难，但是这个扩展提供了jupyter的“内容感知”和合并。它会尝试理解析文档的结构。...他是基于js进行幻灯片显示，所以一个案件键就可以启动一个基于js的幻灯片。这个扩展在GitHub上有超过3k star。...4、bokeh Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库，它基于 D3.js进行可视化所以可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板，并且可以对大型数据集进行的高性能交互可视化绘图...6、 jupytext jupytext是一个用于jupyter的内容管理器,它允许jupyter打开notebook并将其保存为文本文件。...Jupytext 现在支持的语言还不能覆盖 Jupyter Notebook 的全部，但已经搞定了几种最流行语言。

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    7个有用的Jupyter扩展

    2、nbdime 在Jupyter Notebook中进行代码的版本控制有时很难，但是这个扩展提供了jupyter的“内容感知”和合并。它会尝试理解析文档的结构。...他是基于js进行幻灯片显示，所以一个案件键就可以启动一个基于js的幻灯片。这个扩展在GitHub上有超过3k star。...4、bokeh Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库，它基于 D3.js进行可视化所以可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板，并且可以对大型数据集进行的高性能交互可视化绘图...6、 jupytext jupytext是一个用于jupyter的内容管理器,它允许jupyter打开notebook并将其保存为文本文件。...Jupytext 现在支持的语言还不能覆盖 Jupyter Notebook 的全部，但已经搞定了几种最流行语言。

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    这种 “交互可视化” 效果不要太赞了（配有动态展示）

    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。...一方面，它能让你（或者团队的其他成员）更好地理解数据集的本质；另一方面，它能让你向（懂技术、不懂技术的）外部受众传递合适的消息。 在网上搜索“数据可视化”时，D3.js是推荐最多的库之一。...此外，特别是对数据科学图表而言，越来越多人选择使用Jupyter notebook。我相信这背后的主要原因是Jupyter将不同的媒介很好地封装成了一个简单的解决方案：代码、文字、可视化。...然后只需记住，.iplot()是在Jupyter中显示内容的神奇语句。 ipywidgets ipywidgets可以很方便地在notebook中创建交互界面。同样，它很好地平衡了灵活性和易用性。...比如，我曾经可视化在猫狗数据集上训练的CNN中间层的输出： 现在有很多可视化的框架和工具，用于机器学习任务的特别多，不过，有时候像上面那样快速粗暴的解决方案可以提供所有实际需要的信息和功能，同时节省大量时间

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    手绘效果为图表添色，cutecharts带你画Q版可视图|可视化系列04

    本文内容框架 cutecharts简介 Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。...纤尘不染vs洒脱无畏 cutecharts[1]是基于chart.xkcd的Python可视化库，chart.xkcd[2]则是基于SVG来绘制可视化图表的JavaScript库，cutecharts充分利用了...set_options和add_series的语句顺序可以调换。chart.render_notebook()将图在jupyter notebook中渲染出来。...()设置数据及图元之后，通过chart.render("fname.html")输出为本地的HTML文档，打开HTML就是一个可视化图像。...render的参数有dest表示输出文件的路径，template_name表示渲染所用的模板。 chart.render_notebook()是在jupyter notebook中直接出图。

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    手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

    Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 ·我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask...所以，你今天写的代码可能将来并不能被完全再次使用。 与D3.js相比，Bokeh的可视化选项相对较少。因此，短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位。...让我们来看看创建一个图表的通用方法： 1. 导入库和函数/方法 2. 准备数据 3. 设置输出模式（Notebook文档、Web浏览器或服务器） 4. 创建图表并选择图表的样式（如果需要） 5...., show data=df[['petal_length','sepal_length']] #输出到电脑屏幕上 output_notebook() #创建一个新的含有标题和轴标签的窗口在线窗口 p

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    pycharm和jupyter_怎么让两个图层完美融合

    仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除 转载于：机器之心 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。...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。...在 GitHub 的一项分析中（Nature，30 OCTOBER 2018）显示，截至 2018 年 9 月，公开的 Jupyter Notebook 已经超过了 250 万份，而 2015 年这一数字仅为...Jupyter Notebook 之所以这么流行，主要还是它的演示和可视化，我们可以查看每一段代码的输出与运行效果。...此外，正因为这种直观的可视化输出，我们经常使用它作为模型教程，Colab 这种提供免费 GPU 算力的平台也都采用的是 Jupyter Notebook。

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    最强 Python 数据可视化库，没有之一！

    本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看 。...图片来源：plot.ly） Plotly 概述 plotly 的 Python 软件包是一个开源的代码库，它基于 plot.js，而后者基于 d3.js。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...关系热图 为了体现多个数值变量间的关系，我们可以计算它们的相关性，然后用带标注热度图的形式进行可视化： 自定义主题 除了层出不穷的各种图表外，Cufflinks 还提供了许多不同的着色主题，方便你轻松切换各种不同的图表风格...Chart Studio）里编辑 当你在 Jupyter Notebook 里生成了这些图表之后，你将会发现图表的右下角出现了一个小小的链接，写着“Export to plot.ly（发布到 plot.ly

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    Python交互式数据分析报告框架：Dash

    分析药品的Dash应用。鼠标悬停在点上时显示药品的描述，在下拉菜单中选择时，会高亮显示药品在视图中的位置，并向下方的表格添加该药品的标识。...最后，我要给Jupyter Widget（小组件）点个赞，Jupyter在其Notebook界面中提供了一个非常赞的Widget框架，可以为在本地运行的Jupyter Notebook中的图形添加滑块等功能...Dash的Widget与Jupyter类似。在Jupyter Notebook中，可以直接使用代码添加Widget。...在Dash中，代码与控件和应用是分开的，这是因为，Dash的目标是开发易于分享的应用，而不是代码或笔记。你可以混搭使用这些工具，也可以在Jupyter Notebook环境中编写Dash应用。...我们还是nteract项目的忠粉，这个项目将Jupyter Notebook打包成一个桌面程序，大大地降低了使用Python和Jupyter Notebook的门槛。

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