引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Anaconda Python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。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说，Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本，以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
AI正在改变世界，在这种背景下，JupyterLab以其超前的技术和丰富的功能，成为了AI开发者们的新宠。是的，JupyterLab 4.0发布了，这是一个具有重要意义的更新，它在原有基础上带来了更多的优化和改进。
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。
在 ArcGIS Pro 2.5 中有两种方法可以创建新的空白笔记本，可以使用插入选项卡或目录窗格。
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。
本文讲解如何使用Python虚拟环境（venv）和Jupyter Notebook，介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
我们知道jupyter notebook对后期各种代码的管理和运行，还是十分比较方便的，在这周我把它安装好了，并且顺溜地用起来
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。
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。
Jekyll是一个用Ruby编写的静态站点生成器，支持博客并与Github页面整合。因为Github只负责托管，这种设置使数据分析共享和可视化变得简单。Jekyll提供了各种主题和插件，因此用户无需担心Web开发。
数据科学用Jupyter Notebook再合适不过了，代码笔记融为一体，交互式操作方便好用，一直以来都是被大家所认可的神器。
一句话说明ArcPy是什么：ArcPy是一个 Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具，将其与其他Python工具结合使用，形成自己的工作流程。
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本，它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面，6月6日，官方发布了JupyterLab 4.0 的说明，并且说该版本是下一个主要的版本。
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。
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。
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具，Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验，从而缩短从编码到查看结果的反馈循环，从而提高工作效率。
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。”
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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。
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
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。
当有人说：「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」，他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的，所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展，并帮助你发掘生态系统中的新功能。
当开始从事数据科学相关行业的时候，很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/）”或“Python学习数据科学的完整教程（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
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。
数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库!
https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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？
TensorWatch是一个调试和可视化工具，专为Microsoft Research的深度学习和强化学习而设计。它适用于Jupyter Notebook，可显示机器学习训练的实时可视化，并执行模型和数据的其他几个关键可视化。
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识：
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。
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
在机器学习项目中工作通常需要大量的实验，例如尝试不同的模型、特征、不同的编码方法等。
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
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙，离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的，开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里，许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接，你会发现下载下来的这些数据，可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的，是以下
如果你是一名交易员或者从事金融服务行业，那么 Excel 就是你的生计之本。有了它，你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等；有了它，你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
如今，机器学习和计算机视觉已成为一种热潮。我们都看过关于自动驾驶汽车和面部识别的新闻，可能会想象建立自己的计算机视觉模型有多酷。然而，进入这个领域并不总是那么容易，尤其是在没有很强的数学背景的情况下。如果你只想做一些小的实验，像PyTorch和TensorFlow这样的库可能会很枯燥。
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。
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。
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程，环境变量的配置，以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内，我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后，就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择，并且出于学习目的，您可能已经尝试过其他工具。换句话说，您的购物清单太长，您可能迷路了，不应该上手。
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