我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...为了避免重新创建已经完成的测试，我从 Modin 文档中加入了这张图片，展示了它在标准笔记本上对 read_csv() 函数的加速作用。...错误5：手动配置Matplotlib 这可能是最常见的错误了，把它排在第 5 位，是因为它的影响最小。我看到这个错误甚至会发生在经验丰富的专业人士的博客文章之中。...Matplotlib 是由 Pandas 自动导入的，它甚至会在每个 DataFrame 上为你设置一些图表配置。既然已经为你在 Pandas 中内置了它，那就没有必要再为每张图表导入和配置了。...下面是一个错误的例子，虽然这是一个基本的图表，但还是很浪费代码。 ? 而正确的方法是这样的： df['x'].plot() 这样更简单吧？
它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。 本教程将引导您设置Jupyter Notebook以在本地或从Ubuntu 16.04服务器运行，并教您如何连接和使用笔记本。...Jupyter笔记本（或简称笔记本）是由Jupyter Notebook应用程序生成的文档，其中包含计算机代码和富文本元素（段落，方程式，图形，链接等），有助于呈现和共享可重复的研究。...由于Jupyter Notebook将在服务器上的特定端口（例如:8888，:8889等）上运行，因此SSH隧道可以安全地连接到服务器的端口。...接下来的两个小节描述了如何从1）Mac或Linux和2）Windows创建SSH隧道。请参阅本地计算机的小节。...您将收到以下结果： 您现在可以像导入任何其他Python开发环境一样导入模块并使用笔记本！ 结论 恭喜！
现象 背景 pip install lightgbm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 我的电脑是mac，芯片是苹果M1（苹果M1的芯片安装软件时有时会有兼容性问题发生...） jupyter lab的notebook中执行 import lightgbm as lgb lgb_classifier = lgb.LGBMClassifier() 出现下面错误 Referenced...file), '/usr/local/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/lib/libomp.dylib' (no such file) 解决方案 在网络上搜索了下...方案一：安装libomp，亲测，不起效果，请继续看方案二 brew install open-mpi Or brew reinstall libomp 方案二：写在后用conda命令重装 下载之前安装的lightgbm...打开Jupyter lab重新执行，可以导入正常
在Mac/Linux系统上，你可以在终端输入which python，或者你也可以运行Python的解释器并且确保版本跟你下载的是相符的。如果这一切运行良好，在安装的时候就应该被设置成默认的版本。...这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。...注意： 你会发现，当你再现某些分析的时候，你会遭遇导入错误（Import error）。这常常是因为分析者安装了并没有包含在Anaconda发行版中的包。...由于它的内部运算是通过C语言实现的，所以比用Python写成的同样的函数，它的速度会快许多。但它并不是最用户友好的包。...Pandas：基本上是对NumPy/SciPy进行轻量的包装，使它们更用户友好一些。对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框（DataFrame）。
Jupyter笔记本（或简称笔记本）是由Jupyter Notebook应用程序生成的文档，其中包含计算机代码和富文本元素（段落，方程式，图形，链接等），有助于呈现和共享可重复的研究。...要运行它，请执行以下命令： jupyter notebook Jupyter笔记本的活动记录将打印到终端。当您运行Jupyter Notebook时，它将在特定的端口号上运行。...由于Jupyter Notebook将在服务器上的特定端口（例如:8888，:8889等）上运行，因此SSH隧道可以安全地连接到服务器的端口。...接下来的两个小节描述了如何从1）Mac或Linux和2）Windows创建SSH隧道。请参阅本地计算机的小节。...您将收到以下结果： 您现在可以像导入任何其他Python开发环境一样导入模块并使用笔记本！ 结论 恭喜！
使用 Pylint 或 Flake8 或 black 支持为代码进行 Linting 在 VS Code 编辑器中调试代码 支持 Jupyter 笔记本、Pytest 2、Pyright Pyright...如果在 Python 脚本中导入大量库并且不想手动重新组织它，这会很方便。 5、Indenticator 此 VS Code 扩展可以为每种编程语言分别设置首选缩进。...将此与 Indenticator 结合使用可提高代码的阅读流畅度。 10、Jupyter 此扩展在 vscode 中打开和运行 jupyter 笔记本。...这就像打开一个 jupyter notebook，就在 vscode 里面。 11、GitLens 这是一个强大的扩展，可让你查看代码行随时间变化相关的人员、原因和方式，以及许多其他功能。...这个拼写检查器的目标是帮助捕捉常见的拼写错误，同时保持低误报的数量。
在Mac/Linux系统上，你可以在终端输入which python，或者你也可以运行Python的解释器并且确保版本跟你下载的是相符的。如果这一切运行良好，在安装的时候就应该被设置成默认的版本。...这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。...注意： 你会发现，当你再现某些分析的时候，你会遭遇导入错误（Import error）。这常常是因为分析者安装了并没有包含在Anaconda发行版中的包。...Pandas：基本上是对NumPy/SciPy进行轻量的包装，使它们更用户友好一些。对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框（DataFrame）。...在Jupyter笔记本中，在运行代码块（Cell）前，于任何一个对象前放置一个问号，它会为你打开这个对象的文档。在你遗忘了你所使用的函数的细节的时候，这是非常方便的。
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。...JetBrains DataSpell for mac图片DataSpell激活特征介绍Python无论您使用 Jupyter 笔记本还是 Python 脚本，您都将始终能够依赖智能代码完成、即时错误检查和快速修复以及轻松的代码导航...降价DataSpell 支持在笔记本单元格和单独的文件中编辑和呈现 Markdown。LaTeX 支持尚未准备好，但即将推出。...对于 DataFrames，DataSpell 提供了丰富的交互式表格控件。康达对 Conda 的内置支持使创建、管理和重用环境和依赖项变得容易。...调试器Jupyter 笔记本和 Python 脚本都支持调试器。在断点处停止，单步执行代码，浏览和管理变量的状态。SQL连接到您的数据库以浏览表、执行重构、导入/导出数据等。
由于这些以及你将在下面看到的原因，Jupyter Notebooks 成了数据科学家最常用的工具之一。 ? 在本文中，我们将介绍 Jupyter Notebooks 并深入了解它的功能和优势。...Terminal 完全类似于在 Mac 或 Linux 机器上的终端（或 Windows 上的 cmd）。其能在你的网络浏览器内执行一些支持终端会话的工作。...然后你可以从导入最常见的 Python 库开始：pandas 和 numpy。...使用 .ipynb 文件可让其他人将你的代码复制到他们的机器上，使用 .html 文件能以网页格式打开（当你需要保存嵌入在笔记本中的图片时会很方便）。...还记得我说过 Jupyter Notebooks 很灵活吗？我可没有夸大其辞。 要将你的笔记本转换成幻灯片，进入「View→Cell Toolbar」，然后点击「Slideshow」。
为此，一个位于旧金山的小团队开发了一款名为 Deepnote 的笔记本工具，这是一种云协作、云硬件，上云的 Notebook 编程环境。...没错，DeepNote 笔记本还能很好地展示 pandas 的 DataFrame 连接云硬盘 你肯定听说过一条经验法则（其实更像是抱怨）：数据科学中有 80% 无关数学和统计学。...在云计算设置中，这个比例更接近 90%，还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。 ? 轻松查看并选择笔记本在何种硬件上运行（https://docs.deepnote.com/）。...除非导入包时触发错误，否则无法意识到这方面有所疏漏。 为此，DeepNote 笔记本会主动监控包的导入，并根据你声明的需求，提醒你遗漏的依赖。还有，如果需要的文件不存在，它会猜测该文件是什么。...为了使笔记本井井有条，你可以从不同连接中选择源码控制库。这可以在创建笔记本和写后台更新时用到。
如果你将 Jupyter Notebook 的启动目录设置为 “my_project” 目录，那么你就可以很方便地访问这个项目中的任何文件，而无需在 Jupyter Notebook 中输入完整路径。...； jupyter_nbextensions_configurator 是一个用于管理和配置 Jupyter Notebook 的笔记本扩展程序的 GUI 工具。...同时，由于网站的内容可能随时发生变化或者有反爬虫机制的存在，因此需要在爬取时进行一定的容错处理，确保程序运行的稳定性。...需要注意的是，如果您在导入模块时发生了错误，比如因为模块不存在或者路径设置不正确等原因，后续的单元格也会受到影响。...如果用户将一个循环拆分成两个单元格，那么第二个单元格就无法访问第一个单元格定义的变量，也就无法正确执行循环。
简单介绍 Jupyter 是一个笔记本，这个笔记本可以编写和执行代码，分析数据，嵌入内容，以及共享可重复性的工作。...可以在一个dashboard 中看到所有的notebook，打开很方便。当编码和发布的时候，Notebook具有相同的优势。...为了让其他人能够访问你的工作，他们需要IPython，或者你可以使用基于云的NB选项。 运行R代码 IRkernel是Jupyter的R内核，允许在Jupyter笔记本中编写和执行R代码。...可以在Plotly上发布Jupyter notebook。 只需访问 plot.ly并选择右上角的 + Create 按钮。...上传的笔记本将存储在你的 Plotly organize folder 中，并托管在一个唯一的链接，能快速和简单分享。
，是跨平台 MPAndroidChart 在苹果设备上的实现。...GOG、Amazon 和 Epic Games 的游戏启动器，支持 Linux、Windows 和 Mac。...主要功能和优势包括： 支持登录已有的 Epic Games、GOG 或 Amazon 账户 安装、卸载、更新、修复和移动游戏 导入已安装的游戏 在线玩 Epic games [macOS 上依赖于反作弊软件...该项目连接了生成式人工智能与 Jupyter 笔记本，提供用户友好且强大的方式在笔记本中探索生成式 AI 模型，并提高您在 JupyterLab 和 Jupyter Notebook 中的生产力。...具体功能包括： 通过 %%ai 魔法将 Jupyter 笔记本转变为可重现的生成式 AI 游乐场。 在 JupyerLab 中提供原生聊天界面，让您可以将生成式 AI 作为对话助手使用。
为了在此Jupyter笔记本的多次运行之间保持一致性，我将整数101分配给random_state参数。 ...这可能是由于我们使用makeblob制作了数据集，并特别要求了两个中心。 但是，我们故意为群集标准偏差放置了一个较大的值，以引入方差。 这导致数据集中4个点的错误分类。 ...可以使用x轴上i值的范围相对于y轴上的错误率来绘制这些结果。 ...现在，我们可以再次使用混淆矩阵和分类报告重新运行准确性评估，以查看是否可以更准确地对4个未对齐的点进行分类。 我们已将错误分类的点数从4个提高到了2个。 ...如果您想获得我的整个Jupyter笔记本，可以在这里获得 。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。...OneHotEncoder, LabelEncoder from sklearn import feature_selection 怎样才能在启动Jupyter 笔记本时自动加载这些代码，让我们只专注于使用这些库...方法一 : 修改配置文件 一个常见的方法就是通过修改Jupyter的配置文件来实现，这也是我在之前文章中介绍过的方法。...但这个方法也有一个弊端，就是由于文件缺少相关导入代码，因此可能打包发给别人用时会无法执行，我们也不可能再次检查所用的代码然后手动导入一遍，所以只能在自己修改了配置文件的设备上用用。...可以看到，这个方法和方法一的差别在于，他不是默认导入全部的依赖库（避免了过多的内存占用），而是在你使用到这个库时，自动在Notebook头部添加对应的导入代码，是不是很酷！
这是有道理的，因为对于初学者来说，在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。...Jupyter Notebook之所以成为数据科学中如此普遍的工具的另一个原因是，Jupyter Notebook使其易于浏览和绘制数据。...但是，每次尝试新方法时，都需要重新运行整个笔记本。这很耗时，尤其是在处理过程或培训需要很长时间才能运行时。 对于重现性而言并不理想：如果要使用结构略有不同的新数据，则很难在笔记本中识别错误源。...难以调试：当您 的代码中出现错误时，很难知道错误的原因是代码还是数据更改。如果错误出在代码中，则代码的哪一部分导致了问题？...您可以在脚本中创建类和函数，然后将其导入笔记本中，以使笔记本不那么混乱。但是请注意不要过度使用笔记本，尤其是当您要将代码投入生产时。 如果您对较大的变化不满意，请从小做起。 大变化始于小步。
机器学习和人工智能：由于TensorFlow、Keras和scikit-learn等库提供了预构建的算法和工具，Python是机器学习和人工智能项目的首选语言。...访问https://colab.research.google.com/ 创建一个新的笔记本：点击左上角菜单中的"文件"，选择"新建笔记本"来创建一个新的Jupyter Notebook。...导入库：您可以在代码单元格中编写导入语句来导入Python库，就像在普通的Python脚本中一样。...使用ChatGPT学习Python 概念解释：ChatGPT可以提供有关Python概念的详细解释，涵盖从基础到高级的主题，如数据类型、循环、函数、类等。...调试帮助：如果你在编写Python代码时遇到问题，ChatGPT可以帮助识别并提供解决常见错误和问题的建议。
最近东哥发现了一个新的Notebook工具，除了基本的功能之外，另外还补充了很多Jupyter Notebook上的一些空缺，这个新的神器就是DeepNote。...DeepNote由一个位于旧金山的小团队开发，它是一种云协作、云硬件，上云的 Notebook 编程环境，可与现有的Jupter兼容，方便部署，并且免费，是新一代的数据科学notebook。...在云计算设置中，这个比例更接近 90%，还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。 DeepNote 可以为你无缝访问基于云的硬件。...即使这样，也很容易忘记安装一些依赖包。除非导入包时触发错误，否则无法意识到这方面有所疏漏。 为此，DeepNote 会主动监控包的导入，并根据你声明的需求，提醒你遗漏的依赖。...这可以在创建笔记本和写后台更新时用到。 ? 除了源码控制，DeepNote 笔记本还可以连接云计算数据存储，比如 S3、GCS 以及常用的数据库引擎。 ?
（主要是价格太贵，果断不感冒了） 不过最近几个月，我也开始使用公司的MacBook Pro，原因很简短，我需要一台可以随时背回家，拿上床使（jia）用（ban）的笔记本。...在大多数情况下，我更多是将笔记本作为一个终端来使用，连接各种服务器，调试代码，并不会频繁的在本地打包编译很大的工程代码。 那么，M1抛开软件兼容性问题，用起来是不是和上一代Mac一样？...有道云笔记 我平常一直在使用，很关注这个软件的性能。在Mac下这个软件经常卡卡的，这次的新芯片下，也可以运行，性能也差不多，会有卡顿，希望网易重视下。...其实我是那之前的Intel完成的破解，M1芯片的笔记本，由于显示器描述文件的变更，还不支持破解！...我在GitHub的一个HiDPI破解仓库 issue上跟进了破解进度，仓库作者自己没有买M1笔记本，我们将数据发给了作者，他会帮助分析下，在新系统和M1下如何修改描述文件来伪装为高分辨率屏幕，之后应该会有解决方案
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
