IPython 是一个python的交互式解释器(名字中的I就是交互的意思,Interactive),和原始的Python解释器相比,它的功能更强大,它支持变量补全、自动缩进、内省、魔法命令等等功能。
Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢?
Jupyter源于Ipython Notebook,是使用Python(也有R、Julia、Node等其他语言的内核)进行代码演示、数据分析、可视化、教学的很好的工具,对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用。
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失,JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
两三个月前,有幸拿到了云筏的一个 4 核 16G,1TB硬盘,300M带宽位于欧洲的云服务器,自带的开箱即用的 RStudio Server 也非常给力,但最近这两天在升级 R 的时候遇上了不少问题,也懒得去折腾了,于是想把 RStudio Server 替换成自己比较熟悉的 JupyterLab Server,这是一些折腾的笔记记录。
小码匠:皮特猪,是谁发明的? 老码农:这个我还真不知道,看官网介绍,这个是最新的贡献者,都打推特的标签,不知道最早是不是来自于推特的一群开发者最早开发的。
Pandas是Python的一个数据处理包,基于NumPy库,为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具,包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,支持多种数据格式,包括Excel和SQL数据库,也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时,Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等,还支持高性能的merge和join操作。此外,Pandas还支持时序数据操作,是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
jupyterlab-lsp是jupyterlab的自动代码补全插件,其实你也可以选择kite,但是我的服务器系统是centos,而kite不支持该系统,所以我只能选择lsp了。
Jupyter Notebooks offer a powerful and widely used platform for creating interactive scripts and journals. {JupyterLab} is the next-generation environment for Jupyter Notebooks that includes, among other things, a tabbed interface for multiple notebooks. Here, we will set these up to work with Matlab.
我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台,支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式,同时,也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器,在Win系统上面搭建建模工作环境,支持Python工作和R工作。顺便说一下,我在金融科技行业做数据科学工作,Python语言和R语言,我都会使用。我从不做语言的好坏选择,只看语言是否有利于我解决问题。
这次选Markdown模式(关于Markdown基础可以看之前写的Markdown Base)
首先需要确保xgrads库的安装: pip install xgrads Install from github 或者 git clone https://github.com/miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads , 有提供示例ctl和dat文件,下面我们是使用的ctl和grd文件转换的,方法类似: #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8/site-packages') #sys.path from xgrads import CtlDescriptor, open_CtlDataset ds = open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf('lst.nc') data = ds.ro1 data.where(data!=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点: 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径,使用到的是:import sys 2. xgrads存在bug,如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错,无法生成nc文件!
大家平时用的编辑器都有代码自动补全功能,JupyterLab中,默认是没提供自动补全功能,但可以通过安装插件实现代码自动补全功能。
测试数据分享 链接:https://pan.baidu.com/s/1mj1-YpvQN414crNz32f8GA 提取码:wmfr
最早接触百度的飞浆(PaddlePaddle)是因为 口罩检测 的文章,年初的口罩检测项目,也就是本篇文件的样例代码。
曾作为忠实的果粉,对于macOS的喜爱是无可替代的,并不是秀优越,毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜,抛开硬件层面,苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆,给人一种贵的有理由的印象,咬咬牙还是可以搞一台的(疫情原因消费降级也能理解)。但是,近两年“巨硬”Microsoft发力了,将用户体验终于摆放到了合适的位置,把软件和硬件的结合做了大量的优化,再回到Windows上作为日常使用的主力机器,突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验,经供参考,愿为各位科研生活提供便利。
大家好,我是云朵君! 加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
Project Jupyter[1] (/ˈdʒuːpɪtər/) 是一个旨在开发跨多种编程语言的交互式计算的开源软件、开放标准和服务的项目。
最近发现生信技能树VIP论坛群里在讨论jupyter lab这么一个工具,内心想尝试一下,毕竟一个好工具或许就可以改变你的学习态度和进程,工欲善其事,必先利其器嘛。我使用了这个工具之后,感觉又重新燃起了对R语言的学习热情呢。当然,手上的技能树讲义讲得好也至关重要。下面就说说我安装使用这个工具遇到的一点问题和解决的过程。
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
至此完成了jupyterlab的安装。安装完成后,我们便可以在VS Code上进行配置使用,VS Code 的安装自行百度、Google。
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色。对于大型代码库,最好还是用传统的 IDE 比较靠谱,但是数据分析等需要可视化操作的场景下,Jupyter Notebook比较适合。
Jupyter Notebook非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段,它相比于用 py 文件来直接编程更方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告,用 Jupyter 也比较合适。
我们先来看 4 个常用的编程工具:Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter,但并不是要求你必须使用它,你也可以根据自己的喜好自由选择。
Jupyter Lab 是 Jupyter notebook 的升级版,优点这里不作赘述。
国内无法访问Google Colab,所以有时候跑Python notebook比较麻烦,得倒腾到本地,如果自己的机器(比如笔记本)性能不行的话跑起来也很痛苦
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。
最近在从Jupyter Notebook向Jupyter Lab转,倍感舒适。 Lab和Notebook是一家人,前者算后者的升级加强版。 Lab相比较Notebook最大的优势在于它的用户界面集成强,适合多文档协助工作。 而且Lab是可拓展的,插件丰富,非常像vs code,但又完美地继承了Notebook的所有优点。
lab是新版,netbook是旧版,建议使用lab,他们的配置文件选项也有差别。查资料时别搞混了。
好的开发环境无疑会大大提升编码效率,近日结合换新电脑,又再次钻研了一下Python环境安装的问题,稍加总结以资后鉴。
如果你是一个用 Python 的数据科学家,那么用 Jupyter Notebook 就是大概率事件了。作为 Jupyter Notebook 的「下一代」web 应用,Jupyter Lab 提供了相比以往更多的便捷功能,其中之一就是扩展。
下一代数据科学开发环境 Jupyter Lab 应该怎么用?让我们从扩展工具开始。
首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过Jupyter Notebook这个应用。Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序,可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。 用途包括:数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中,大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具,不需要任何编程基础,即可实现地理空间数据的可视化,而且效果十分炫酷。
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。
Kepler.gl相信很多人都听说过,作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具,kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力,可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集。
类似vim,notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式,点击任何一个cell,或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim,就应该不难想象这两个模式的作用:在不同的模式下,编辑器提供的很多好用的快捷键,方便你进行方便快捷的操作。
Jupyter对于Python爱好者尤其是数据从业者来说,应该是日常使用最为频繁的工具之一了,虽然其严格来讲算不上是IDE,但却提供了非常便捷高效的数据探索和分析挖掘的coding环境。Jupyter固然好用,但如果不能充分挖掘其中的高端技巧,恐怕也不能完全发挥其功力。所以,今天本文就来分享个人在使用Jupyter过程中的3个实用技巧。
注意: base 与 studyNemo 的环境相互独立,并不互通,在不同环境中install的包不能相互使用
在入门之前,我们需要开发工具,本文使用 JupyterLab,可以用 conda 或者 pip 方式安装。
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