看莫烦老师的matplotlib教程中，有一段sinx函数动画，用Jupyter跑却不能显示动画效果。
又到摆脱重复工作，换个心情，然而并没有软用的时间了。这次，教大家如何搭建一个好看的jupyter环境。 安装Jupyter 先来展示一下我的环境 python: 3.5.* macos: 10.12.4 安装Jupyter的过程只需安装Anaconda即可。 测试一下初始设置： jupyter notebook 配置ipython 首先，如果每次你打开一个nb（notebook）时，如果都需要载入一些模块，一个很好地方法就是配置ipython的配置文件，可以直接使用以下命令创建配置文件： ipytho
3. # 用Image类显示”jupyter.png”图片，缺省路径为Notebook文件所在的目录
如果采用opencv读入的图像，通道顺序为BGR，PLT显示图像是以RGB顺序的，可以采用以下代码：
jupyter notebook与jupyter lab作为广受欢迎的ide，尤其适合开展数据分析相关工作，而掌握它们相关的一些实用技巧，势必会大大提升日常工作效率。而今天我就来给大家介绍9个非常实用的jupyter小技巧~
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！
欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。
可以使用matplotlab.pyplot【显示图片工具】 和 Pillow【图片处理工具】 结合使用
1.机器学习概述 1.1 人工智能概述 1.人工智能起源 图灵测试 达特茅斯会议 2.人工智能三个阶段 1980年代是正式成形期 1990-2010年代是蓬勃发展期 2012年之后是深度学习期 3.人工智能、机器学习和深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 4.主要分支介绍 1.计算机视觉
如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘，那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具，它很容易上手，用起来非常方便，是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用，在数据挖掘平台 Kaggle 上，使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程，因此，如果你想学习机器学习，数据挖掘，那么这款软件你真的应该了解一下。
此项目解释了如何在FPGA上使用resizer IP来调整图像的大小。其中对比了两种图像大小调整的解决方案的运算速度，其中之一为使用Python Image Library通过软件算法实现图像大小调整，另一种使用Xilinx xfopencv library实现了在FPGA上硬件加速的图像大小调整。
IPython中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
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。
最近有小伙伴问了个问题：如何在jupyter notebook，用Matplotlib画图时能够更“高清”？
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
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！
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
我们在用jupyter notebook的时候，经常需要可视化一些东西，尤其是一些图像，我这里给个sample code
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
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。
Jupyter Notebook 是一款 Web 应用，它能让用户将上面说的各种窗口里的东西，全部组合到一个可读性好，易于共享，且对新手友好的文档中。这个文档里可以包括：
不论你是刚开始学 Python，还是正在啃数据分析的骨头，对你来说，不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去，或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作，一定是家常便饭了。
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
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。
导读：Matplotlib是建立在NumPy数组上的一个多平台数据可视化库。在2002年，约翰·亨特（John Hunter）提出Matplotlib，最初的构思是设计为IPython的一个补丁，以便能够从命令行启用交互式MATLAB样式绘图。
上个星期在看代码的时候，一个意外让我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是这样子的：
看着这图确实很普通，也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图，你需要掌握以下几个代码编辑方法：
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython No
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
“我们平时的实验学习都是在本机的Jupyter服务下的notebook完成，咱们云可以搭建嘛？” —— by 小云同学
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。
保存后在cmd中输入：jupyter notebook,会自动触发默认浏览器打开jupyter
Jupyter Notebook是一个在线编辑器，可以在网页上编辑程序，在编辑的过程中，每次编辑一行代码就可以运行一行代码，运行的结果也可以显示在代码的下方，方便查看。当所有的程序编写和运行完毕之后，还可以直接把编辑和运行之后的所有信息保存在文件中。
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程，有一种打草稿的便捷感，在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解，对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
对于部署在Linux系统上的Jupyter，也许当你最初渲染Gym附带的Artri视频小游戏时，你或多或少也遇到或下面问题
Jupyter Notebook，原名IPython Notbook，是一个开源的WEB应用程序，在WEB端为用户提供交互式的编程体验和服务。名字源自Julia、Python和R(数据科学的三种开源语言)，功能类似于IDE。
前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点。
前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前，我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到： [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
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