大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器,然而编辑Jupyter Notebook离不开网页,很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近,微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook,就让我们看一下,他们是如何做到的,以及怎么使用吧。
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。
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。
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
nbpreview是Jupyter / IPython笔记本预览器。它不需要互联网连接,甚至不需要安装Jupyter / IPython。
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时,一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物,并能真正提高生产力。因此,我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧,我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的,有些可能是比较新的,但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
(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。
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 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。
Jupyter 笔记本 (以前称为 IPython Notebook) IPython Notebook 现在被称为 Jupyter Notebook。 它是一个交互式计算环境,您可以在其中结合代码执行、富文本、数学、绘图和富媒体。 有关 Jupyter Notebook 的更多详细信息,请参阅 Jupyter 网站。
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。
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell,可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎,支持图形的在线渲染,导出为各种格式,以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器,该服务器将使用Apache作为反向代理,便于远程访问您的计算需求。
在Python开发的世界中,正确的工具可以让你事半功倍。本文将向你介绍一些受欢迎的Python开发工具,以及如何使用它们来提高你的编程效率和代码质量。
现在,我写代码已经越来越离不开 VSCode 了,这些插件可以让编码效率提升至少一倍,根本停不下来,只要你的思路不卡壳,写代码就像是在自动驾驶。这里有 13 个 VSCode 最好的 Python 扩展,可大大提升你的生产力。
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。
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。
在[[133-R工具指南24-vscode在ipynb中使用R远程开发]] ,我们通过ipynb 这一文本来进行开发。此外,python 也是该文件常用的格式。
众所周知,在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布,他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。
我将直接切入主题,Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理(除了服务依赖关系图)或任何计算,以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾,因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息!
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
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求,但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧,有时候我们可能想向老板展示一些东西,以便拥有一些漂亮且互动的情节。 有很多出色的库可以做到这一点,Bokeh就是其中之一。但是,可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际上,已经有人为我们解决了这个问题。这是一个名为的库Pandas-Bokeh,该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单,我相信您可以立即开始使用它!
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知,在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布,他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利,亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
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。
Jupyter笔记本是目前世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是那些从事机器学习和数据科学的人。
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。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
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。
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。
“扩展面板详细信息”选项卡现在显示类别、资源链接和其他信息,例如扩展发布和更新日期。选择一个类别将在“扩展”视图中显示该类别中的其他扩展。
在Blogger中使用IPython发博客,也可以在博客文章中找到,完整的报告在这里。作者:Fernando Perez。
Laravel 是一个具有表达力和优雅语法的 Web 应用框架,旨在简化常见的 Web 项目开发任务,提供了丰富的学习资源。
我们都知道,自 FernandoPérez 在 2014 年对外推出 Jupyter Notebook 以来,因其免费开源,功能强大,支持语言库众多而受到了技术圈内开发者们的热捧。
疫情严重的日子里,人们对远程办公的渴望达到了巅峰。但在经历了多次试错与崩溃后,才发现能有一款与自己合拍的远程编程工具是多么的重要啊!
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。
对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说,Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境,用户无需安装任何软件,只需可以上网的浏览器,就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook,修改代码,并实时执行,查看结果。不过基于Web的编辑器,并没有提供过多的代码编写辅助,对于习惯使用IDE编写代码的开发人员,裸写机器学习代码,的确不太方便。
在使用 Anaconda 的情况下,应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外,还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
在过去的二十年中,Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天,Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
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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。
编程软件 JetBrains全家桶 JetBarins的全家桶操作都很类似,所以习惯其中一个之后熟悉起来so easy,妈妈再也不用单心的学习了! 之后是我比较常用的:PyCharm,IntelliJ IDEA,PhpStrom,WebStorm,Rider,Clion,GoLand. 我特别谢欢其中的代码重构的快捷键,还有就是自定义好的很多的常用前缀缩写,写代码不用太顺畅! 还有超多的操作被压缩在Alt+Enter里面,免去记忆特别多快捷键的烦恼,同时她的Alt+Enter里面的目录会很贴心的把你想要的放在前几个选项里面,十分方便操作. 同时比如说检查类型出错、参数是否为空之类的,不是完成代码功能的必要,所以平时自己携带的时候很容易忽略,但是JetBrains的全家桶在这类功能上提供了很方便的操作,甚至现在我在写这些语言的时候养成检查为空的习惯。(重点是免费的服务)
作者:韩冰https://zhuanlan.zhihu.com/p/89662757 本文已由作者授权,未经允许,不得二次转载
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面,允许用户创建和共享文档,这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
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