尽管许多程序员选择使用 IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）工作，但也有一些程序员（包括我）喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷，还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能，而我的很多项目都是跟同事合作的，这些同事可能使用不同的 IDE，为了在项目中互相配合，我会尽量用他们的「语言」。
安装其他库的命令：!pip install或者!apt-get install命令
在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧，帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令，通过隐藏输出加快速度，向Jupyter Notebook添加其他功能，等等！
要安装jupyter_ai，则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
很多同学大学开始前会有买电脑的打算，但是这时你要注意你所在的学校是否允许本专业新生带电脑，而且并非上了大学一定需要电脑，根据所学专业有所不同。
（如果您有兴趣了解CloudReady 的付费企业版或教育版如何大规模帮助您的组织，我们建议您查看我们的免费试用版。）
话不多说，上标准。以下我总结了身边学编程的小哥哥们和小姐姐们对云笔记app的几类需求：
今天笔者遇到了一个比较奇葩的问题，就是笔记本电脑的wifi打不开了，即使打开了也是搜索不到周围的wifi的。这个问题一开始笔者没有发现，因为在暑假期间都是使用笔记本连接自己的手机热点进行上网的。然而暑期结束，笔者回到了学校，在宿舍有宽带，所以就没有注意到wifi不能正常使用的情况。也就在今天，上课时，老师使用红蜘蛛控制笔者的笔记本。然后笔者觉得听老师上课没什么意思，就想着不使用教室的网线，使用自己的wifi来摆脱控制。然而问题出现了，笔者的电脑竟然搜不到自己的手机热点。经过一段时间的琢磨，笔者解决了这个问题
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。
以前工作一直使用的是自己的mac笔记本，现在突然要换成windows了，我所有的笔记都在mac上，都是本地的导致很难受，期间尝试过有道，印象发现这些商业软件我用着都很难受，而且我有时候还有发文章的习惯，每次图片都是手动上传上去，很是难受，突然在下午上班的时候看到别人写的文章，于是折腾一个自己的在线笔记。
pycharm pro 2022 for mac中文激活版该编程软件的智能代码编辑器为Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复！节省时间，而PyCharm负责处理例程。专注于更大的事情，并采用以键盘为中心的方法来充分利用这款软件的许多生产力特性。这款软件对你的代码了如指掌。依靠它实现智能代码完成，实时错误检查和快速修复，容易的项目导航，等等。
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。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
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
但是随着语雀的XX，甚至连分享笔记都要钱，我也逐步放弃了语雀，现在使用notion来日常满足我的记笔记和备忘需求，接下来我就简单介绍一下notion .官网在：https://www.notion.so/product
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
导读：俗话说，磨刀不误砍柴工，要想闯荡编程世界，一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说，不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇，还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬，今天介绍的这款神器，一定能给你的学习、工作带来许多助益。
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。
作为一名程序员，能够利用好工具提高开发和工作效率是非常重要的。我个人使用的都是苹果系列产品，电脑为 MacBook Pro 15 寸，手机 iPhone 7P，另外还有一个 iPad Pro 和一副 Apple Watch。我一直觉得 Mac 是非常适合做程序开发的，它既有比较不错的页面，也有类 Unix 的操作系统，使得日常使用和程序开发都极其便利，另外由于苹果本身自有的 iCloud 机制，使用 Mac、iPhone、iPad 跨平台开发和工作也变得十分便利。
Charts 是为 iOS/tvOS/OSX 提供美观图表的开源项目，是跨平台 MPAndroidChart 在苹果设备上的实现。该项目提供了以下主要功能和优势：
作者：Zolzaya Luvsandorj翻译：陈之炎校对：赵茹萱 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你介绍助力工作流文档化的几个实用技巧。
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。
在综合了价格等因素后，我选择了华为MatepadPro，这样在不用电脑模拟器的情况下我还可以使用平板进行阅读和书写记录，从综合价格上来说是最划算的，使用寿命预期是5-7年，预期是工作三年之后再换最新的手机。（虽然今年年初亏的一波已经够买一台新手机了，mmp） 在实际使用的时候，我发现安卓平板下的笔记应用并没有苹果下那么丰富，苹果最著名的notability和goodnote组合似乎无法替代。因此我需要花费一些时间寻找比较适合的应用，同时记录下它们的应用场景来供自己进行选择。
本文一步步为你介绍，如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩，且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识，欢迎动手来尝试。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。简单来说，R是一门统计计算语言，是一套开源的数据分析解决方案。
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。
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
当你打开一个Jupyter Notebook或者JupyterLab时，你可能会遇到一个错误提示："An error occurred while starting the kernel"。这个错误通常是由于一些配置问题或者环境变量设置不正确导致的。 在本篇文章中，我们将介绍几种常见的解决方法来解决这个问题。
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。
本月，微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能：直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook，而无需任何第三方插件。
自从有了纸莎草纸以来，出版人们一直在努力以吸引读者的方式来格式化数据。尤其是在数学、科学、和编程领域，设计良好的图表、插图和方程式可以成为帮助人们理解技术信息的关键。
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
MWeb Pro for mac是mac上一款支持markdown编辑器标记语言的简约文本编辑器，能方便地用Markdown记日记、简单的管理日记并生成博客。而写日记时插入图片的功能是经常用到的。可拖拽或直接粘贴即可插入图片并显示出来。
先来web端试下能否找到需要的数据接口，随便找个车型打开口碑页面F12查看Network
1写在前面 最近在搞Machine Learning，R中的包实在是不太给力，这方面还是要看Python的。😂 这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路，图文介绍非常详细，希望帮助到大家。😘 由于我的电脑是M1 芯片的Macbook，以下均以这个配置为例啦。🥳 2Anaconda的下载与安装 2.1 什么是Anaconda 首先我们先下载Anaconda吧，Anaconda是包管理器和环境管理器。😎 大家是不是经常听到conda，miniconda和anaconda三个名词，我也是傻傻分布清楚，就去查
如果我们想要运行Python，通常有两种方式，第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行，还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件，在文件中编写python代码，然后运行。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
office 2021 for Mac 从头开始设计，以利用最新的 Mac 功能，包括 Retina 显示、全屏视图支持，甚至滚动弹跳。它是您熟悉和信任的 office 与您喜爱的 Mac 的完美结合。
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。
今天在实验室看到学姐在用Sublime Text，因为之前只是听说没有见过，就无脑的问了一句这什么软件，瞬间被鄙视了，好尴尬啊。作者突然想到其实有很多比较好的软件，只不过是我们还不知道，为此今天作者给大家分享几个学习、工作必备的几种软件。
不满意Jupyter Notebook只有Python 2环境，还打算让它支持Python 3与R？没问题，本文一步步帮助你实现这个愿望。
Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗？我没有数据基础。 A: 《简明Python教程》 Q:在校生，想搞明白未来的职业发展。 A:我看数据科学相关的岗位有，比如：数据分析，数据挖掘，机器学习，自然语言处理，计算机视觉，深度学习工程师等等，还有推荐算法、搜索算法。 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘、机器学习这两个岗位的要求更贴近。当然，像数据分析、自然语言处理、计算机视觉、深度学习，推荐算法等等这些岗位，就是更专业一点，或者说更垂直一点。 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术，可能很长一段时
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
