本文介绍了如何将 Jupyter Notebook(.ipynb 文件)转换为 HTML、Markdown、PDF 和 LaTeX 格式。首先介绍了 Jupyter Notebook 的入门知识,然后介绍了将 Jupyter Notebook 转换为其他格式的方法,包括使用 `jupyter nbconvert` 命令和设置 Jupyter Notebook 模板。此外,还提供了将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 和 LaTeX 格式的方法,以及使用 ipython 命令行工具直接将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 格式的方法。
如果是在R编程语言,我们会推荐大家写rmarkdown,交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果,一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表,非常方便。在Python编程语言里面,能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
[ 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。
Jupyter Notebook 是一个在浏览器中使用的交互式的笔记本,可以实现将代码、文字完美结合起来,它的受众群体大多数是一些从事数据科学领域相关(机器学习、数据分析等)的人员。这里会告诉大家Jupyter Notebook入门时常用功能用法。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
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。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
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
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助你构建很多可读的分析,你可以在里面同时保留代码,图片,评论,公式和绘制的图像。
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。
原文链接:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
在jupyter notebook运行的页面内,找到如下图片下载格式,选择相应下载格式就可下载保存到本地文件。
许多用 Python 做数据工作的小伙伴很喜欢 jupyter notebook 环境,因为它可以分块执行:
最近需要在远程调用服务器的 jupyter-notebook 服务,关于怎么搭建 jupyter-notebook 远程服务请看我的这篇文章,每次使用都要开着一个终端才能使用服务,有时候切换一下代理,终端挂了,我就和服务器断开连接了,特别不爽,那么有没有办法在终端关闭之后还继续跑着服务器上的 jupyter-notebook 呢,答案肯定是有的
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook是很好的数据科学创作环境。Jupyter提供导出的格式有 .py、.html、.md、.pdf等。目前用其导出包含中文的pdf会遇到很多坑,网上也有一些解决方案,大致分为两种方式,一是安装 pandoc并不断根据报错提示安装sty文件,不是很有效,另一种是安装MiKTeX并改LaTeX文件。本文主要讲第二种方式。
今天就公开啦:Jupyter Notebook,没有Pycharm,没有Vscode,没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今,使用了两年半多的时间,今天就好好聊聊它~
大家好,我是征哥,前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型,演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter,今天就来介绍一下 jupyter
在jupyter notebook中,因为其解析文件的方式是基于json的,所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb。而.ipynb文件并不能简单的import进.py或者.ipynb文件中,这就为开发带来了极大不便。因为在jupyter notebook中,一定要是在默认的.ipynb下才能有一系列的特性支持,比如自动补全,控制台等待,而.py文件只能通过文本编辑器修改,非常非常不便。
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
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
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。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
经常用Jupyter Notebook写Python代码,看到这个需求不是想去找轮子而是想自己做解析和合并。通过深入文件格式去加深对Jupyter Notebook的了解。用Jupyter 写代码有很多优势:交互式的编程体验、文档图表整合、扩展性强而且非常容易复现结果。
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失,JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
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。
打开终端输入: jupyter notebook ,这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
俗话说:“天下武功唯快不破”。我们掌握一些快捷键的操作,以提升使用Jupyter Notebook的效率,这是非常有价值的。
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
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。
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。
来源 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】:本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
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。
http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/public_server.html
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。
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。
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。
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。
https://www.cnblogs.com/SC-CS/p/Jupyter-PDF_Chinese_Support.html
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。
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